哪個無損壓縮算法[之間LZW或JBIG]是用於壓縮選自圖像(彩色和單色)的數據集更好?LZW或JBIG是更好的圖像無損壓縮算法嗎?
我已經實現兩個和較小的數據集[各含有100個圖像]測試,已經發現不確定的結果。
請注意::我不能使用有損壓縮,如JPEG,因爲解壓後的數據必須是相同的來源。我也沒有像PNG這樣的其他無損算法,因爲它們不被負責解壓縮的固件支持。
哪個無損壓縮算法[之間LZW或JBIG]是用於壓縮選自圖像(彩色和單色)的數據集更好?LZW或JBIG是更好的圖像無損壓縮算法嗎?
我已經實現兩個和較小的數據集[各含有100個圖像]測試,已經發現不確定的結果。
請注意::我不能使用有損壓縮,如JPEG,因爲解壓後的數據必須是相同的來源。我也沒有像PNG這樣的其他無損算法,因爲它們不被負責解壓縮的固件支持。
無論LZW或JBIG是最優的,但JBIG(JBIG2)應該給你更好的結果。
LZW是不適合的圖像(例如,它不利用二維相關),和JBIG。 JBIG(也許你的意思是JBIG2?)確實利用了二維相關性,雖然它是爲單色圖像(如傳真頁面)設計的。
當然,結果將取決於您的特定數據集,所以如果結果不確定,您可以做的最好的事情就是測試更多圖像(也可能區分顏色和灰度圖像)。
如果固件支持的話,我也將考驗JPEG-LS(https://jpeg.org/jpegls/),這在我的經驗,提供了良好的整體無損壓縮性能。
JPEG-LS或JPEG 2000會給出更好的結果。您也可以考慮WebP或JPEG XR。
注意:如果要將壓縮圖像呈現給瀏覽器,則可能需要考慮瀏覽器支持。例如Safari 2000支持的JPEG 2000,Chrome和Android瀏覽器支持的WebP,IE11支持的JPEG-XR & Edge同樣如此。
對於圖像,LZW和JBIG都不是一個好的選擇。如果你的目標超過了衡量這兩者,請說明它以獲得更多有用的答案。 (應用於圖像的「無損」可能是誤解的一部分:如果該圖像來自「傳感器」(例如相機),則「原始」經歷了空間和數值量化,然後存在噪聲(光學)像差,...) – greybeard