即时无损图像压缩答案

【问题标题】：On-the-fly lossless image compression即时无损图像压缩
【发布时间】：2011-02-07 08:06:49
【问题描述】：

我有一个嵌入式应用程序，其中图像扫描仪会发出 16 位像素流，这些像素随后会组合成灰度图像。由于我需要将这些数据保存在本地并将其转发到网络接口，因此我想压缩数据流以减少所需的存储空间和网络带宽。

有没有一种简单的算法可以用来无损压缩像素数据？

我首先想到的是计算两个连续像素之间的差异，然后使用 Huffman 代码对差异进行编码。不幸的是，像素是无符号的 16 位量，因此差异可能在 -65535 .. +65535 范围内的任何地方，这会导致潜在的巨大码字长度。如果连续出现几个非常长的代码字，我会遇到缓冲区溢出问题。

更新：我的平台是 FPGA

【问题讨论】：

【解决方案1】：

具有花哨功能的优质 LZ77/RLE 混合体可以获得出色的压缩效果，而且解压缩速度相当快。由于缺少库开销，它们也将是更小文件的更大、更坏的压缩器。对于一个好的但 GPLd 实现，请查看 PUCrunch

【讨论】：

【解决方案2】：

您需要多“无损”？
如果这是一台真正的扫描仪，则带宽/分辨率会受到限制，因此即使它可以发送 +/-64K 值，相邻像素的差异超过 8 位也可能是非物理的。

在这种情况下，您可以为每一行做一个起始像素值，然后在每个像素之间做差异。

这会抹掉峰值，但任何超过“N”位的峰值都可能是噪声。

【讨论】：

【解决方案3】：

无损压缩的目标是能够根据之前的像素预测下一个像素，然后对预测值与像素实际值之间的差异进行编码。这是您最初的想法，但您只使用了前一个像素并预测下一个像素将是相同的。

请记住，如果您拥有所有之前的像素，那么您将获得比之前的像素更多的相关信息。也就是说，如果你试图预测 X 的值，你应该使用 O 像素：

..OOO...
..OX

此外，您不希望在以下情况下使用流中的前一个像素 B 来预测 X：

OO...B X

相反，您将根据 Os 进行预测。

【讨论】：

【解决方案4】：

有各种各样的图像压缩库可用。例如，this page 只列出了 PNG 图像的库/工具包。哪种格式/库最适合您很可能取决于您正在处理的特定资源限制（特别是，您的嵌入式系统是否可以进行浮点运算）。

【讨论】：

【解决方案5】：

PNG 使用标准工具提供标准格式的免费、开源、无损图像压缩。 PNG 使用zlib 作为其压缩的一部分。还有一个libpng。除非您的平台非常不寻常，否则将此代码移植到它应该不难。

【讨论】：

JPG不是更适合灰度扫描吗？
@Matthew，标题写着“无损”。 JPEG 有一个非标准的无损模式，但我认为更好的选择是 PNG。
另外，使用适当的 PNG 过滤器，因为 LZ / Huffman 不利用二维预测压缩。 w3.org/TR/PNG-Filters.html 此外，允许设备最终用户选择减少每个样本的位数，因为最低有效位并不是真正可压缩的，并且会显着增加数据大小。在硬件/协议级别，只需将源中不需要的位清零即可提高可压缩性。

【解决方案6】：

您的嵌入式平台上有多少可用资源？

您能移植zlib 并进行gzip 压缩吗？即使资源有限，您也应该能够移植 LZ77 or LZ88 之类的内容。

【讨论】：