Новинки:

Сайт подключен к Orphus. Если вы заметили опечатку, выделите слово и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо!

Download: ресурсы по сжатию

Сжатие изображений без потерь:

Сжатие полутоновых изображений


Английские материалы Исходные тексты компрессоров Тестовые данные Полезные ссылки

Русские материалы
Авторы Название Описание Рейтинг


Английские материалы
Ekstrand N. Universal Lossless Source Coding Techniques for Images and Short Data Sequences Докторская диссертация Никласа Экстранда. Основной упор сделан на безущебное сжатие медицинских изображений. Основной метод -- context tree weighting (CTW).
Ph.D. thesis, Lund Institute of Technology, Lund University, 2001.
PDF.RAR  890 кбайт
?
Ekstrand N. Lossless Compression of Grayscale Images via Context Tree Weighting In this article we report on a study of how to use the context tree weighting (CTW) algorithm for lossless image compression... Our study shows that this algorithm can successfully be applied to image compression even in its basic form. We also report on possible modifications of the basic CTW algorithm to let it work more efficiently for image data. Our research is momentarily focussed on the compression of medical gray scale images.
Proceedings of IEEE Data Compression Conference, Snowbird, Utah, pp.132-139, April 1-3, 1996.
PDF.RAR  83 кбайт
?
Motta G., Storer J., Carpentieri B. Adaptive Linear Prediction Lossless Image Coding ...Our investigation is directed to determine the effectiveness of an algorithm that uses multiple adaptive linear predictors, locally optimized on a pixel-by-pixel basis...
Proceedings of IEEE Data Compression Conference, Snowbird, Utah, March 29-31, 1999.
PDF.RAR  204 кбайт
?
Lee W.S. Edge Adaptive Prediction for Lossless Image Coding We design an edge adaptive predictor for lossless image coding. The predictor adaptively weights four directional predictor together with an adaptive linear predictor based on information from neighbouring pixels. Although conceptually simple, the performance of the resulting coder is comparable to state of the art image coders when a simple context based coder is used to encode the prediction errors.
Proceedings of IEEE Data Compression Conference, Snowbird, Utah, March 29-31, 1999.
PDF.RAR  76 кбайт
?
Dawson-Howe K. Lossless Image Compression using a Simple Prediction Method This paper describes a new straight-forward technique for lossless image compression, entitled SPM (Simple Prediction Method)... The predictive model used by the method is one in which the current point is predicted as a weighted average of the preceding neighbouring points. The weights for this mask are encoded within the compressed image...
Department of Computer Science,Trinity College, Dublin, Ireland, March 8, 1996.
PDF.RAR  226 кбайт
PS.RAR    464 кбайт
?
Carpentieri B., Weinberger M., Seroussi G. Lossless Compression of Continuous-Tone Images In this paper, we survey some of the recent advances in lossless compression of continuous-tone images. The modeling paradigms underlying the state-of-the-art algorithms, and the principles guiding their design, are discussed in a unified manner. The algorithms are described and experimentally compared.
Hewlett-Packard Laboratories technical report HPL-2000-163, December 8th, 2000.
PDF.RAR  301 кбайт
?
Meyer B., Tischer P. Glicbawls - Grey Level Image Compression By Adaptive Weighted Least Squares. Из введения: What has been largely missing so far is an algorithm that combines the compression rates of the impractical algorithms with the moderate computational requirements of the practical ones. In this paper, we present Glicbawls, an algorithm that achieves that goal for natural images.
Страничка проекта
PDF  274 кбайт
PS.RAR  101 кбайт
4
Clunie D. Lossless Compression of Grayscale Medical Images -- Effectiveness of Traditional and State of the Art Approaches Весьма недурное сравнение степени сжатия различных кодеков безущербного сжатия на большом наборе полутоновых медицинских изображений.
Quintiles Intelligent Imaging, 2000.
PDF.RAR  287 кбайт
4
Bernd Meyer, Peter Tischer TMW - a new method for lossless image compression. We present a general purpose lossless greyscale image compression method, TMW, that is based on the use of linear predictors and implicit segmentation. In order to achieve competitive compression, the compression process is split into an analysis step and a coding step. In the first step, a set of linear predictors and other parameters suitable for the image is calculated, which is included in the compressed file and subsequently used for the coding step... Other significant features of TMW are the use of a one-parameter probability distribution, probability calculations based on unquantized prediction values, blending of multiple probability distributions instead of prediction values, and implicit image segmentation.
PCS97 1997 Picture Coding Symposium, VDE-Verlag GMBH, Berlin Germany, 533-538, 1997.
PDF  343 кбайт
4
Fukunaga A., Stechert A. Evolving Nonlinear Predictive Models for Lossless Image Compression with Genetic Programming Использование нелинейной прогностической модели, подгоняемой с помощью генетического программирования, для безущербного сжатия изображений. Подход лобовой, тормозит все ужасно. Сжатие получается на 5..10 % выше, чем для CALIC.
Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, 1998.
PDF.RAR  154 кбайт
3
Xiaohui Xue, Wen Gao Prediction Based on Backward Adaptive Recognition of Local Texture Orientation and Poisson Statistical Model for Lossless/Near-Lossless Image Compression. This paper is devoted to prediction-based lossless/near-lossless image compression algorithm. Within this framework, there are three modules, including prediction model, statistical model and entropy coding. This paper focuses on the former two, and puts forward two new methods respectively, they are, prediction model based on backward adaptive recognition of local texture orientation (BAROLTO), and Poisson statistical model.
Proc. 1999 IEEE Internat. Conf. on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Phoenix, Arizona, 1999.
PS.RAR  216 кбайт
?
R.Barequet and M.Feder SICLIC: A Simple Inter-Color Lossless Image Coder. Описание расширения алгоритма LOCO-I на изображения с несколькими цветовыми плоскостями (например RGB).
Proceedings of IEEE Data Compression Conference, Snowbird, Utah, March 29-31, 1999.
PDF.RAR  1283 кбайт
4-
G.DENG and H.Ye Lossless image compression using adaptive predictor combination, symbol mapping and context filtering Содержание ясно из названия (редкий случай ;-)).
IEEE 1999 International Conference on Image Processing, Kobe, Japan, Oct. 1999.
PS.RAR  4024 кбайт
4-
B.Meyer, P.Tischer Extending TMW for Near Lossless Compression of Greyscale Images TMW: убийца процессорного времени. 2-ая серия.
Proceedings of IEEE Data Compression Conference, Snowbird, Utah, March 30, 1998.
PDF.RAR  239 кбайт
3+
Jiang, J., Grecos C. Towards an improvement of prediction accuracy in JPEG-LS Описывается модификация MAP(MED) предиктора для LOCO-I/JPEG-LS, увеличения эффективности не обнаружено ;-). ИМХО, блестящая демонстрация того, что бессмысленно улучшать одну часть кодека без учета остальных.
Optical Engineering, SPIE, Vol 41, No 2, 2002, pp 273-541
PDF.RAR  433 кбайт
3
M. Ciavarella and A. Moffat Lossless Image Compression Using Pixel Reordering Описывается аналог преобразования BWT для полутоновых изображений, предлагается новый способ обхода пикселов изображения. Полезно почитать для общего развития.
Proceedings of the Twenty-Seventh Australasian Computer Science Conference Vol 26, 2004.
PDF.RAR  80 кбайт
4-
Ichiro Matsuda, Nau Ozaki, Yuji Umezu and Susumu Itoh Lossless Coding Using Variable Block-size Adaptive Prediction Optimized For Each Image Описывается улучшение метода MRP с помощью адаптивного выбора размеров блоков на которые разбито изображение. К сожалению, исходная статья о MRP написана на японском и недоступна.
Proceedings of 13th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2005), Sep. 2005.
PDF.RAR  179 кбайт
4+
Ichiro Matsuda, Tomokazu Kaneko, Akira Minezawa and Susumu Itoh Lossless Coding of Color Images using Block-Adaptive Inter-Color Prediction Применение метода MRP для сжатия цветных изображений. Все достаточно ожидаемо.
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2007.
PDF.RAR  108 кбайт
4
Feng-Yang Hsieh and Kuo-Chin Fan A High Performance Lossless Image Coder Описывается добавление к методу MRP предикторов MED, GAP и MMSE. Особо большого выигрыша не видать.
IPPR Conf. on Computer Vision & Graphic Image Processing 2005.
PDF.RAR  923 кбайт
4-
Hua Ye, Guang Deng and John C. Devlin A Weighted Least Squares Method For Adaptive Prediction in Lossless Image Compression Сжатие с помощью метода наименьших квадратов, еще один претендент на максимальное сжатие. Примечательно, что принципиально различные подходы дают результаты, различающиеся в пределах 1%. Близок-близок предел сжатия!
23rd Picture Coding Symposium (Saint-Malo, France), 2003.
PDF.RAR  40 кбайт
4+


Исходные тексты компрессоров
University of British Columbia Реализация алгоритма LOCO/JPEG-LS Реализация основана на оригинальном коде HP.
Язык: C.
Страничка проекта
кодек  812 кбайт
5
Cheng Jiun Yuan CALIC implementation (Студенческая) реализация алгоритма CALIC.
Язык: C++.
Страничка проекта
кодек  29 кбайт
4-
Kongji Huang and Brian Smith Lossless JPEG Codec Реализация старого алгоритма lossless JPEG, по-моему представляет интерес только для историков.
Язык: C.
ftp-адрес
Version 1.0  186 кбайт
4-



Тестовые данные
Сайт Комментарий
"Старый" тестовый набор JPEG + LENA image Наиболее часто используемый в литературе набор.
Waterloo BragZone Набор ориентирован на сравнение lossy-кодеков, но и для беспотерьных тоже сойдет.


Полезные ссылки
Страничка проекта MRP Наиболее сильный беспотерьный кодер в настоящее время

наверх