一、简介
1、行程编码概述(RLE)
在图像压缩上,行程编码(RLE)一般用于压缩二值化图像,因为它
是基于重复的压缩算法,比如:
二维图像降维后(压缩前):0 0 0 0 0 255 255 255 0 0 255
行程编码压缩后:5 0 3 255 2 0 1 255
(压缩格式为:数量+像素+数量+像素…)
如果有大量的像素连续重复,那么压缩率会更高。
编码是方法建立在图像统计特性的基础上的。例如,在传真通信中的
文件大多是二值图像,即每个像素的灰度值只有 0 和 1 两种取值。将
一行中颜色值相同的相邻象素用一个计数值和该颜色值来代替。例如
aaabccccccddeee 可以表示为 3a1b6c2d3e,,即有 3 个 a,1 个
b,6 个 c,2 个 d,3 个 e。如果一幅图象是由很多块颜色相同的大
面积区域组成,那么采用行程编码的压缩效率是惊人的。然而,该算
法也导致了一个致命弱点,如果图象中每两个相邻点的颜色都不同,
用这种算法不但不能压缩,反而数据量增加一倍。因此对有大面积色
块的图像用行程编码效果比较好。
行程编码的可行性讨论:行程编码的压缩方法对于自然图片来说是不
太可行的,因为自然图片像素点错综复杂,同色像素连续性差,如果
硬要用行程编码方法来编码就适得其反,图像体积不但没减少,反而
加倍。鉴于计算机桌面图,图像的色块大,同色像素点连续较多,所
以行程编码对于计算机桌面图像来说是一种较好的编码方法。