基于块分类的计算机桌面图像压缩算法

为了能进行实时有效的计算机桌面图像传输，提出了一种基于块分类的计算机桌面图像混合压缩算法，该算法根据桌面图像中文本、图形和图像各部分在色彩和纹理上的不同特性，将块分为文本／图形块、混合块和图像块3类，其中，文本／图形块采用调色板编码、Hextile编码和LZW编码相结合的压缩方式，图像块采用JPEG有损压缩，混合块则采用了两者的混合算法，实验结果表明，该算法能够准确地分割出文本／图形类和图像类信息，与其他混合编码方法相比，重建图像的峰值信噪比（PSNR）改善了1～4dB，同时，该算法压缩率较高，运算速度较快，满足实时传输的需求。

基于颜色聚类的计算机桌面图像压缩算法

针对计算机桌面图像压缩问题,提出一种基于颜色聚类的图像压缩算法。将桌面图像划分成16×16的非重叠块,归为文本/图形块、自然图像块及混合块3类。对色彩丰富文本/图形块进行颜色聚类,以降低块的颜色种类数,并做无损压缩。对自然图像块采用H.264帧内预测编码方法,对混合块采用混合编码方法。实验结果表明,该算法所得图像的峰值信噪比和结构相似度均高于传统算法。