無損數據壓縮演算法有

Ⅰ 數字圖像的無損壓縮是指

答案是A，解壓後重建的圖像與原始圖像完全相同。

雖然不能完全恢復原始數據，但是所損失的部分對理解原始圖像的影響縮小，卻換來了大得多的壓縮比，即指使用壓縮後的數據進行重構，重構後的數據與原來的數據有所不同，但不影響人對原始資料表達的信息造成誤解。有損壓縮適用於重構信號不一定非要和原始信號完全相同的場合。

圖像和聲音的壓縮（因為其中包含的數據往往多於我們的視覺系統和聽黨系統所能接收的信息，丟掉一些數據而不至於對聲音或者圖像所表達的意思產生誤解但可大大提高壓縮比）。有損壓縮廣泛應用於語音，圖像和視頻數據的壓縮。

2、無損壓縮格式則是利用數據的統計冗餘進行壓縮，可完全恢復原始數據而不引起任何失真，但壓縮率是受到數據統計冗餘度的理論限制，一般為2:1到5:1。

這類方法廣泛用於文本數據，程序和特殊應用場合的圖像數據（如指紋圖像，醫學圖像等）的壓縮。即指使用壓縮後的數據進行重構（或者叫做還原，解壓縮），重構後的數據與原來的數據完全相同;無損壓縮用於要求重構的信號與原始信號完全致的場合。

Ⅱ 無損壓縮有哪幾種格式

1、AAL

ATRAC Advanced Lossless是由Sony CorporATIon 開發的一種 ATRAC 格式。通過結合 ATRAC3 或 ATRAC3plus 背後的音頻壓縮技術以及最新的無損壓縮演算法，在保持與傳統設備的播放兼容性的同時，以很低的數據大小完美實現了數據的無損壓縮。

2、APE

APE（Monkey's Audio）無疑是一個很著名的無損壓縮格式，在國內應用得已經比較廣泛了。它的壓縮率相當優秀，而且效率高、速度快，綜合能力絕對屬於當今的佼佼者。而且廣泛使用的Monkey'sAudio製作軟體也大大推動了該格式的普及。

3、FLAC

FlAC(FreeLosslessAudioCodec)是一個非常成熟的無損壓縮格式，該格式的源碼完全開放，而且兼容幾乎所有的操作系統平台。它的編碼演算法相當成熟，已經通過了嚴格的測試，而且據說在文件點損壞的情況下依然能夠正常播放(損壞部分以靜音代替)。

4、WavPack

相當有特點的格式，非常值得一試。WavPack不僅僅是一個無損壓縮格式，它還能同時作為有損壓縮格式。

5、LPAC

中軌中矩的無損格式，各項指標都比較平均。作者TilmanLiebchen為它准備了不錯的製作程序，不過已經停止獨立更新，而是作為MPEG4的一項標准。

6、WMALossless

微軟在WindowsMediaPlayer9.0以後也開始提供無損壓縮功能了。只需點擊菜單「工具」=》「選項」，在「復制音樂」選項卡里選擇「WindowsMedia音頻無損」格式。

7、AppleLossless

最新版的蘋果iTunes音樂軟體里也提供了AppleLossless無損壓縮格式。

8、La

La，是LosslessAudio的簡稱，該格式名氣雖然不大，但卻是壓縮比冠軍，壓縮率方面無人能敵，包括一向以壓縮率高而著稱的APE。LosslessAudioCompressor。

9、OptimFROG

該格式的壓縮率可以媲美La，但是速度比La還要慢。

10、Kenwood

Kenwood原創的無損壓縮方式（Kenwood Lossless）來記錄高品質音樂CD的內容，這便能更有效地使用硬碟存儲器的容量存儲更多數據（平均壓縮率為60%），同時也能有效地將壓縮文件還原成原始狀態，這樣才能有高品質的音質保證。

11、TAK

TAK（Tom's Audio Kompressor）是一種新型的無損音頻壓縮格式，全稱是Tom's Audio Kompressor，產於德國，流行程度正在上升。

12、TTA

TTA(True Audio) 是一種自由又簡單的實時無損音頻編解碼器，不過流行程度正在下降。TTA是一種基於自適應預測過濾的無損音頻壓縮，主要的其他格式相比，能有相同或更好的壓縮級別，同時保持較高的速度運行。

Ⅲ C語言都有哪些經典的無損壓縮演算法

C語言經典的無損壓縮演算法有：哈夫曼演算法、LZ。

哈夫曼演算法：
哈夫曼編碼是David A. Huffman於1952年發明的一種滿足對編碼演算法要求的一種編碼演算法。
哈夫曼演算法是利用頻率信息構造一棵二叉樹，頻率高的離根節點近（編碼長度短），頻率低的離根節點遠（編碼長度長），手動構造方法是先將字母按照頻率從小到大排序，然後不斷選擇當前還沒有父節點的節點中權值最小的兩個，構造新的父節點，父節點的值為這兩個節點值的和，直到構造成一棵二叉樹。

LZ演算法：
LZ演算法及其衍生變形演算法是壓縮演算法的一個系列。LZ77和LZ78演算法分別在1977年和1978年被創造出來。雖然他們名字差不多，但是演算法方法完全不同。這一系列演算法主要適用於字母數量有限的信息，比如文字、源碼等。流行的GIF和PNG格式的圖像，使用顏色數量有限的顏色空間，其壓縮就採用了兩種演算法的靈活變形應用。

Ⅳ 數據壓縮技術一般分哪兩種各有什麼特點

數據壓縮可分成兩種類型,一種叫做無損壓縮,另一種叫做有損壓縮.
無損壓縮是指使用壓縮後的數據進行重構(或者叫做還原,解壓縮),重構後的數據與原來的數據完全相同；無損壓縮用於要求重構的信號與原始信號完全一致的場合.一個很常見的例子是磁碟文件的壓縮.根據目前的技術水平,無損壓縮演算法一般可以把普通文件的數據壓縮到原來的1/2～1/4.一些常用的無損壓縮演算法有霍夫曼(Huffman)演算法和LZW(Lenpel-Ziv & Welch)壓縮演算法.
有損壓縮是指使用壓縮後的數據進行重構,重構後的數據與原來的數據有所不同,但不影響人對原始資料表達的信息造成誤解.有損壓縮適用於重構信號不一定非要和原始信號完全相同的場合.例如,圖像和聲音的壓縮就可以採用有損壓縮,因為其中包含的數據往往多於我們的視覺系統和聽覺系統所能接收的信息,丟掉一些數據而不至於對聲音或者圖像所表達的意思產生誤解,但可大大提高壓縮比.

Ⅳ 關於無損壓縮演算法的疑問

你要造成壓縮後更大的情況很簡單，你將一個文件壓縮後，對這個rar再次壓縮看看，不斷的重復這個過程，最終總會出現壓縮後比前面更大的情況（實際上一般壓縮過一次之後，第二次再壓縮的時候，壓縮後的文件就會出現比壓縮前更大的情況）。

Ⅵ 無損數據壓縮有哪些演算法

看書吧，書上最清楚。

lz77,lz78,lzw,哈夫曼編碼，等

Ⅶ 壓縮演算法原理

哈夫曼
哈夫曼編碼是無損壓縮當中最好的方法。它使用預先二進制描述來替換每個符號，長度由特殊符號出現的頻率決定。常見的符號需要很少的位來表示，而不常見的符號需要很多為來表示。

哈夫曼演算法在改變任何符號二進制編碼引起少量密集表現方面是最佳的。然而，它並不處理符號的順序和重復或序號的序列。

2.1 原理
我不打算探究哈夫曼編碼的所有實際的細節，但基本的原理是為每個符號找到新的二進製表示，從而通常符號使用很少的位，不常見的符號使用較多的位。

簡短的說，這個問題的解決方案是為了查找每個符號的通用程度，我們建立一個未壓縮數據的柱狀圖；通過遞歸拆分這個柱狀圖為兩部分來創建一個二叉樹，每個遞歸的一半應該和另一半具有同樣的權（權是 ∑ N K =1 符號數 k , N 是分之中符號的數量，符號數 k 是符號 k出現的次數 ）

這棵樹有兩個目的：

1． 編碼器使用這棵樹來找到每個符號最優的表示方法

2． 解碼器使用這棵樹唯一的標識在壓縮流中每個編碼的開始和結束，其通過在讀壓縮數據位的時候自頂向底的遍歷樹，選擇基於數據流中的每個獨立位的分支，一旦一個到達葉子節點，解碼器知道一個完整的編碼已經讀出來了。

壓縮後的數據流是 24 位（三個位元組），原來是 80 位（ 10 個位元組）。當然，我應該存儲哈夫曼樹，這樣解碼器就能夠解碼出對應的壓縮流了，這就使得該例子中的真正數據流比輸入的流數據量大。這是相對較短的數據上的副作用。對於大數據量來說，上面的哈夫曼樹就不佔太多比例了。

解碼的時候，從上到下遍歷樹，為壓縮的流選擇從左 / 右分支，每次碰到一個葉子節點的時候，就可以將對應的位元組寫到解壓輸出流中，然後再從根開始遍歷。

2.2 實現
哈夫曼編碼器可以在基本壓縮庫中找到，其是非常直接的實現。

這個實現的基本缺陷是：

1． 慢位流實現

2． 相當慢的解碼（比編碼慢）

3． 最大的樹深度是 32 （編碼器在任何超過 32 位大小的時候退出）。如果我不是搞錯的話，這是不可能的，除非輸出的數據大於 2 32位元組。

另一方面，這個實現有幾個優點：

1． 哈夫曼樹以一個緊密的形式每個符號要求 12 位（對於 8 位的符號）的方式存儲，這意味著最大的頭為 384 。

2． 編碼相當容易理解

哈夫曼編碼在數據有噪音的情況（不是有規律的，例如 RLE ）下非常好，這中情況下大多數基於字典方式的編碼器都有問題。

Ⅷ 無損數據壓縮的定義與特點

無損壓縮用於要求重構的信號與原始信號完全一致的場合。也就是說數據經過壓縮後信息不受損失，還能完全恢復到壓縮前的原樣。它和有損數據壓縮相對。這種壓縮通常壓縮比小於有損數據壓縮的壓縮比。
一個很常見的例子是磁碟文件的壓縮。根據目前的技術水平，無損壓縮演算法一般可以把普通文件的數據壓縮到原來的1/2～1/4。一些常用的無損壓縮演算法有霍夫曼（Huffman）演算法和LZW(Lenpel-Ziv & Welch）壓縮演算法。