2013-04-14 69 views
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我有一堆相似的圖像。這些圖像包含不同的噪聲,但邊緣和直方圖非常相似。我需要無損地壓縮這些圖像。 有什麼算法,可以使用圖像相似性更有效的壓縮? 我試圖通過預測使用改進的壓縮(從LOCO改變MED預測),但我的收穫只有約0.4%類似圖片壓縮

回答

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做你的意思是「相似」是什麼?有類似的直方圖是不會有太大的幫助。圖片看起來一樣嗎?

您可以簡單地嘗試從該圖像中減去以前的圖像,逐個像素和逐個顏色地減去差異圖像是否更具可壓縮性。

下一步是將圖像序列製作爲視頻,並使用視頻壓縮,這可以利用連續圖像之間更復雜的相關性。

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相似...他們看起來是一樣的眼睛。但是,如果你減少他們,你有一些嘈雜的圖像。我試圖壓縮這個嘈雜的圖像,但是從噪音的性質來看,它不太好壓縮。使用視頻編解碼器是一種方法,但我認爲如果有某種特殊的圖像算法。如果我解壓順序,我得到了單個圖像,而不是視頻。 –

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圖像是灰度還是有顏色。如果它們是灰色的,我有一個7年前開發的應用程序。我可以爲你嘗試。 它基於一種稱爲設置冗餘壓縮的技術。

如果他們是有顏色的,你可以嘗試Lagarith(視頻編解碼器)

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我有不同的數據類型,一些是RGB,一些灰度,一些浮點數。您的壓縮是否也適用於視頻序列? –

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嗨,對不起,延遲(一年:p)。不幸的是,t不適合視頻壓縮 – gabis

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嘗試做「composite -compose difference image1 image2 diff」上連續的圖像(或以某種方式任意順序對圖像,如果你不已經有一個訂單)。 'diff'圖像可能非常小,您可以通過執行composite -compose difference diff image1(或一些變化)來恢復image2。

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如果您已經聽說過設置冗餘壓縮(SRC),這將使您的任務變得非常簡單。它爲一組類似圖像提供了損耗較少且有損圖像圖像壓縮技術。

最小 - 最大差分技術可能是您尋求的技術。