在研究JPEG压缩编码对图像数据压缩的基本原理的基础上，设计了JPEG图像压缩算法程序实现流程，利用 Python语言对程序进行了编写，并实现了对压缩质量进行控制，验证了JPEG压缩编码对图像数据压缩的可行性。

基于TMS320VC5402对于G.729A语音压缩算法的优化和实现，范异君，，G.729A语音压缩编码算法广泛应用于VoIP、个人移动通信、低轨道卫星通信系统和无线通信等领域，成为目前语音编码算法中最主要的方案��

自己从头写的超越zip的压缩算法

本文实例讲述了Python基于opencv的图像压缩算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 插值方法: CV_INTER_NN – 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR – 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA – 使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC – 立方插值. 函数 cvResize 将图像 src 改变尺寸得到与 dst 同样大小。若设定 ROI，函数将按常规支持 ROI. 程序1：图像压缩（第一版） # coding=utf-8 import tim

在信息论中，数据压缩是数据处理的难题之一，尤其是图像无损压缩。JPEG－LS算法是公认的灰度图像有效的压缩算法。然而，对于计算机绘制的灰度图像（如CAD、SOLIDWORK等），其压缩效率低，限制了JPEG－LS的广泛应用。提出一种基于两步编码法的图像有效压缩算法，即建模和编码,算法与JPEG-LS灰度图像压缩标准进行对比实验，实验结果证明该算法提高了压缩效率。

机车 面向飞行安全和便携性的 LOCO-I（图像的低复杂度 LOssless 压缩）算法的实现 开发者/维护者：Neil Abcouwer, neil.abcouwer [at] jpl.nasa.gov 该软件基于 LOCO-I 算法，其描述如下： Marcelo J. Weinberger、Gadiel Seroussi 和 Guillermo Sapiro，“LOCO-I：一种低复杂性、基于上下文的无损图像压缩算法”，在 Proc. 数据压缩会议 (DCC '96)，第 140-149 页，1996 年。 此实现源自 Matt Klimesh 和 Aaron Kiely 的 MER 实现，并由 Neil Abcouwer 修改。 修改包括使用固定宽度类型、将压缩和解压缩的通用代码放在 loco_common 文件中、删除全局变量以支持传递的结构指针、通过使用结构减少函数参数以及

Lz77压缩 Lz77压缩算法的实现 介绍 无损数据压缩的硬件实现对于优化存储设备的容量/成本/功耗很重要。 GZIP是一种用于文件压缩和解压缩的文件格式，它基于最流行的无损存储算法之一-DEFLATE。 DEFLATE结合使用LZ77算法和霍夫曼编码。 在这项工作中，我们使用MaxCompiler编程工具套件在FPGA上实现LZ77算法。 特征 表现： 吞吐量：每个周期时钟8个输入字节 压缩比：1.88 压缩速度：FPGA上为1.6GB / s，时钟频率为200MHz 资源使用情况： 逻辑资源：255764/262400（97.47％） 块内存：1315/2567（51.23％） 用法 文件夹层次结构（可在每个文件夹中找到更多信息） 应用程序/ build / (Where you can build/run DFE or simulations) src / (W

为了提高胶囊内窥镜的图像帧率，研制了一种基于FPGA的胶囊内窥镜图像采集系统。其内部包含了利用FPGA编写JPEG压缩核用于减少图像数据量。它主要由图像胶囊内窥镜，便携式图像接收器和计算机处理软件三部分组成。文中将详细讨论这三部分软硬件设计。本文完成胶囊内窥镜图像采集系统的原型系统搭建，测试结果表明原型系统达到设计要求。

HLS-LZ77 这是LZ77数据压缩算法的HLS实现的一个回购，LZ77数据压缩算法是第二个面向领域的定制计算冬季营（ 2021 Xilinx冬季营）的项目。 该项目正在开发中。 项目建议书 HLS-LZ77将使用Vivado HLS在Zynq-7000 FPGA上实现LZ77数据压缩算法。 该项目的实施将分为两个部分，即PS（处理系统）和PL（可编程逻辑）。 为了加快压缩进度，将在PL侧执行LZ77算法。 为了快速迭代，硬件开发需要使用HLS（高级综合）。 PS将负责人机交互。 该软件部分至少将在SDK中实现，其OS平台是独立的。 如果可能的话，软件也将在PetaLinux版本上实现。 PS和PL将通过AXI（高级可扩展接口）总线进行通信。 平台 ALinx AX7020 FPGA开发板（带有Zynq-7000系列XC7X020-2CLG400I） Vivado 2018

（2016） 原创的农历、节气数据极限压缩算法，不仅节省空间（农历月份信息、节气信息、梅雨信息，数九信息，伏日信息，总共仅需11字节/年），效率也高，更有强大的数据提取工具，再也不用手工从万年历上提取了，年份可以自己定义。