Loading... ##### github项目地址：[https://github.com/Kevinnan-teen/ImageCompression.git](https://github.com/Kevinnan-teen/ImageCompression.git) ##### gitee项目地址：[https://gitee.com/lucasnan/ImageCompression.git](https://gitee.com/lucasnan/ImageCompression.git) ### 一、项目语言 C++(std=C++11) ### 二、操作系统 windos10＋ubuntu16.04 均测试通过 ### 三、运行方式 1. 进入目录内 > cd ImageCompression 2. 新建build目录 > mkdir build 3. cmake编译项目，生成Makefile > cmake .. 4. make编译 > make 5. 运行 ### 四、文件要求 - 目前只支持BMP24位的图像格式． - 提供两种压缩方式 - 无损压缩：LZW压缩(生成文件后缀名为.lzw) - 有损压缩：RGB转YUV + LZW压缩(生成文件后缀名为.ylf) ### 五、算法流程 - 压缩 - 读取bmp文件，保存54位信息头，将剩余的数据BGR数据全部转为YUV格式的数据(由于转为YUV后数据是浮点型，而为了实现压缩功能，我们丢弃部分的精度，只保存Int型数据)，经过这一步转换就可以实现50%的压缩． - 转换后的YUV数据丢进LZW压缩算法．（注：有关LZW算法更多的信息可以参考我的个人博客 http://kevinnan.org.cn/index.php/archives/123/） - 解压缩 - 读取压缩文件，同样保存bmp的54位信息头，读取剩余所有数据丢进LZW解压缩算法得到YUV数据． - 将YUV数据转为BGR数据，即可恢复． ### 六、项目结构说明 1. **include / src** : 头文件/源文件 - image.h image.cpp : 存储图像信息 - ImageIO.h ImageIO.cpp 读取和写入图像和压缩后的文件 - LZWcompress.h LZWcompress.cpp : LZW编码与解码 - tools.h tools.cpp : 常用的功能函数，如下． - main2.cpp : 主程序入口 2. **images** : 测试图像 - bmp_test.bmp : 测试原图 - lzw.ylf : 有损压缩结果 - lzw_test.lzw : 无损压缩结果 - recoverImage.bmp : 有损压缩恢复结果 - recoverImage_2.bmp : 无损压缩恢复结果 - result_1.png result_2.png result_3.jpg result_4.jpg : 对比结果 3. **backup** : 霍夫曼编码相关代码（因为某些原因没能实现在LZW压缩的基础上进一步做霍夫曼编码，因此将霍夫曼编码的代码放在backup文件夹下，日后有机会再做）。 ### 七、读取和写入图像二进制常用的函数（位于自定义的tools类下） - Char2Hex ：将单个字符转为16进制字符串 比如，当要读取bmp图像中连续的四个字节数据，可先定义一个空字符串，然后依次读取四个字节分别调用此函数，每个字节会生成对应的16进制字符串，拼接这四个字符串．然后将该字符串转为对应的格式即可．加入要转为int，则调用`stoi(str, nullptr, 16)`即可转为int型． ```cpp string Char2Hex(uchar c){ const std::string hex = "0123456789ABCDEF"; string ret; ret.push_back(hex[(c >> 4) & 0xf]); //取二进制高四位 ret.push_back(hex[c & 0xf]); //取二进制低四位 return ret; } ``` - splitStr ：c++划分字符串 由于c++ string本身并没有提供字符串划分函数，因此我自己实现了一个基于string的字符串划分函数，方便使用． ```cpp std::vector<std::string> splitStr(const std::string &str,const std::string &pattern) { std::vector<std::string> resVec; if ("" == str) { return resVec; } //方便截取最后一段数据 std::string strs = str + pattern; size_t pos = strs.find(pattern); size_t size = strs.size(); while (pos != std::string::npos) { std::string x = strs.substr(0,pos); resVec.push_back(x); strs = strs.substr(pos+1,size); pos = strs.find(pattern); } return resVec; } ``` - bitset2char ：8位bitset类型转为char 在进行霍夫曼编码时，对编码后生成的01序列进行编码时，可调用c++提供的bitset函数库，然后保存到文件中可利用此函数将８位的bitset转为char方便保存． ```cpp char bitset2char(std::bitset<8> bits) { return (char)bitset<8>(bits.to_string()).to_ulong(); } ``` - Int2CharVector ：32位整数转4字节char型 在保存霍夫曼编码生成的权值表时，可将32位Int型数据转为chart字节char型，便于保存． ```cpp std::vector<uchar> Int2CharVector(uint data){ std::vector<uchar> buf; bitset<32> data_bit(data); string data_bit_str = data_bit.to_string(); for(int i = 0; i < 4; i++){ bitset<8> data_bit_part(data_bit_str.substr(i*8, 8)); buf.push_back(bitset2char(data_bit_part)); } return buf; } ``` ### 八、测试运行结果 - 无损压缩  可以看到原图与压缩后恢复的图像基本没有差别  测试图片的压缩率为 C = b / b_ = 850.4KB / 1.2MB = 70.9% - 有损压缩  可以看到在边缘处，原图和压缩后复原的图像有明显差别，这是与YUV数据存储的格式相关．  测试图片的压缩率为 C = b / b_ =431.3KB / 1.2MB = 35.9% 对比无损压缩，可以发现将BGR数据转为YUV的确可以将数据压缩50% ### **项目进度记录** #### 2020/7/5更新 代码风格从RGB转为YUV之后开始发生转变，原因是要开始使用STL提供的容器如vector, map等来替代c++原生的new动态数组． #### 2020/7/6更新 将YUV格式数据经过LZW编码，实现空间压缩的效果． 最终生成图片的后缀 .ylh -- YUV+LZW+Huffman #### 2020/7/7更新 完成lzw编码后的数据转换为霍夫曼编码 霍夫曼编码文件存储格式: bmp图像信息头 + 权值表大小信息 + 权值表 ＋ 霍夫曼编码结果 #### 2020/7/8更新 霍夫曼解码部分出现问题，在读取权值表之后生成霍夫曼树时，由于数据出现的频率有重复，因此构成的霍夫曼树不唯一，导致编码和解码的结果不一样． 解决方案一，把霍夫曼树生成的数据对应的编码代替权值表，但是要将bit序列转为char型保存在文件中后，再读取复原时会因为长度的原因会丢失编码表的信息，所以也不可取． 解决方案二，在保存霍夫曼树生成的编码表时，可以将bit序列的长度也保存，这样就不会因为读取而丢失信息． 最终，因为个人时间原因，我没有再去深究这个问题，即放弃使用霍夫曼编码．只采用了(1)RGB转YUV，和(2)LZW编码算法和编码YUV数据这两个步骤来实现bmp图像的压缩．我将霍夫曼编码相关的代码放在backup文件夹下． Last modification：August 7th, 2020 at 01:18 pm © 允许规范转载