课程要求 Assignment IV Transform + Quantization + Entropy Coding Input: an intra-frame or a residue picture after motion compensation. Task: Code the input picture into a bitstream  and decode the picture from the generated bitstream. Specifications: Imp

一.设计题目 对一幅BMP格式的灰度图像(个人证件照片)进行二元霍夫曼编码和译码 二.算法设计 (1)二元霍夫曼编码: ①:图像灰度处理: 利用python的PIL自带的灰度图像转换函数,首先将彩色图片转为灰度的bmp图像,此时每个像素点可以用单个像素点来表示. ②:二元霍夫曼编码: 程序流程图: 详细设计: 统计像素点频率,首先通过python自带的PIL库的图像像素点读取函数read()获取灰度图像的所有像素点,通过循环遍历每个像素点,将每个出现的像素点值以及其次数以键值对的形式放入到pyt

哈夫曼树 哈夫曼树也叫最优二叉树(哈夫曼树) 问题:什么是哈夫曼树? 例:将学生的百分制成绩转换为五分制成绩:≥90 分: A,80-89分: B,70-79分: C,60-69分: D,<60分: E. if (a < 60){ b = 'E'; } else if (a < 70) { b = ‘D’; } else if (a<80) { b = ‘C’; } else if (a<90){ b = ‘B’; } else { b = ‘A’; } 判别树:用于描述分类

转载自:click here 1.哈夫曼编码的起源: 哈夫曼编码是 1952 年由 David A. Huffman 提出的一种无损数据压缩的编码算法.哈夫曼编码先统计出每种字母在字符串里出现的频率,根据频率建立一棵路径带权的二叉树,也就是哈夫曼树,树上每个结点存储字母出现的频率,根结点到结点的路径即是字母的编码,频率高的字母使用较短的编码,频率低的字母使用较长的编码,使得编码后的字符串占用空间最小. 2.哈夫曼树构造的过程: 首先统计每个字母在字符串里出现的频率,我们把每个字母看成一个结点,结

0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组.单链表.双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之:树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:直接插入排序及其优化(二分插入排序)解析及C++实现 1. 哈

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4289610.html 哈夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长最短的树.树的路径长度是从树根到每一个叶子之间的路径长度之和.节点的带树路径长度为从该节点到树根之间的路径长度与该节点权(比如字符在

一.熵编码概念: 熵越大越混乱 信息学中的熵: 用于度量消息的平均信息量,和信息的不确定性 越是随机的.前后不相关的信息,其熵越高 信源编码定理: 说明了香农熵越信源符号概率之间的关系 信息的熵为信源无损编码后平均码长的下限 任何的无损编码方法都不可能使编码后的平均码长小于香农熵,只能使其尽量接近 熵与混乱程度: 混乱度越高的信源,越难以被压缩,需要更大量的信息来表示其排列顺序 熵编码基本思想: 是使其前后的码字之间尽量更加随机,尽量减小前后的相关性,更加接近其信源的香农熵.这样在表示同样的信息

java实现哈夫曼编码 哈夫曼树   既然是学习哈夫曼编码,我们首先需要知道什么是哈夫曼树:给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近. 哈夫曼编码   在日常计算机的使用中,我们一定会出现下面这种情况:假如给定a.b.c.d.e五个字符,它们在文本中出现的概率如下图所示: 字符 概率 a 0.12 b 0.40 c 0.15 d 0.05 e

// 文件中有通过QT实现的界面#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef struct HNode *Heap; /* 堆的类型定义 */ typedef struct SData myData; typedef struct SData *HuffmanTree; typedef struct Ans SAns; struct Ans // 存储最终结果 { char ch;

霍夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方法,霍夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种. 霍夫曼编码使用变长编码表对源符号(如文件中的一个字母)进行编码,其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的,出现机率高的字母使用较短的编码,反之出现机率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均长度.期望值降低,从而达到无损压缩数据的目的. 霍夫曼编码的具体步骤如下: 1)将信源符号的概率按减小的顺序排队. 2)把两个最小的概率相加,并继续这一步骤,始终将较高的概率分支放在

最近无意中想到关于api返回值加密的问题,譬如我们的api需要返回一些比较敏感或者重要不想让截获者得到的信息,像如果是做原创图文的,文章明文返回的话则有可能被抓包者窃取. 关于请求时加密的方式比较多,像常见的如阿里某api就是根据所有参数ascii码升序排序并加盐加密,这样能避免黑客篡改请求值.那关于返回值加密的,我觉得用哈夫曼编码就不错. 大家都知道哈夫曼是用来做压缩解压的算法,通过哈夫曼压缩后的数据其实就相当于加密了,我们可以把返回值用哈夫曼算法压缩得到一串的0101,然后再随便头尾补个乱码

前言 哈夫曼编码(Huffman coding)是一种可变长的前缀码.哈夫曼编码使用的算法是David A. Huffman还是在MIT的学生时提出的,并且在1952年发表了名为<A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes>的文章.编码这种编码的过程叫做哈夫曼编码,它是一种普遍的熵编码技术,包括用于无损数据压缩领域.由于哈夫曼编码的运用广泛,本文将简要介绍: 哈夫曼编码的编码(不包含解码)原理 代码(java)实现过程 一

20172332 2017-2018-2 <程序设计与数据结构>Java哈夫曼编码实验--哈夫曼树的建立,编码与解码 哈夫曼树 1.路径和路径长度 在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层数为1,则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1. 2.结点的权及带权路径长度 若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值,则这个数值称为该结点的权.结点的带权路径长度为:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积. 3.树的带权

Hyperhuffman You might have heard about Huffman encoding - that is the coding system that minimizes the expected length of the text if the codes for characters are required to consist of an integral number of bits. Let us recall codes assignment proc

题目来源:http://www.patest.cn/contests/mooc-ds/04-%E6%A0%916 In 1953, David A. Huffman published his paper "A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes", and hence printed his name in the history of computer science. As a professor who

哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种.Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编码). #include "stdafx.h" #include <iostream> #include<queue> #include<vector> #incl

这个程序是研一上学期的课程大作业.当时,跨专业的我只有一点 C 语言和数据结构基础,为此,我查阅了不少资料,再加上自己的思考和分析,实现后不断调试.测试和完善,耗时一周左右,在 2012/11/19 完成.虽然这是一个很小的程序,但却是我完成的第一个程序. 源码托管在 Github:点此打开链接 以下为完整的作业报告: 一.问题描述: 名称:基于哈夫曼编码的文件压缩解压 目的:利用哈夫曼编码压缩存储文件,节省空间 输入:任何格式的文件(压缩)或压缩文件(解压) 输出:压缩文件或解压后的原文件 功

最近完成了数据结构课程设计,被分到的题目是<哈夫曼编码和解码>,现在在这篇博文里分享一下自己的成果. 我在设计时,在网上参考了很多老师和前辈的算法和代码,向他们表示感谢!他们的成果给了我很多启示和帮助.另外,自己的成品中也还有很多不完善的地方,欢迎批评指正. 课题:哈夫曼编码与解码 C++代码实现 (1)统计某电文中字符出现的频率(假设电文中只含有大小写英文字母,以及逗号和点号):(2)把字符出现的频率作为权值建立哈夫曼树,进行哈夫曼编码,并输出每个字符的编码结果:(3)对电文进行哈夫曼编码:

题目:有一个字符串:cabcedeacacdeddaaaba,问题: (1)采用霍夫曼编码画出编码的过程,并写出各字符的编码 (2)根据求得的编码,求得各编码需要的总位数 (3)求出整个字符串总编码长度,并计算出字符串位数在编码前与编码后的比值 解答: (1)各字符出现频率统计如下表所示. |符号 |出现次数 |出现频率| |--|--|--| | a |7|0.35| |b|2|0.1| |c|4|0.2| |d|4|0.2| |e|3|0.15| 编码过程如下图所示: 各字符编码如下表所示:

哈夫曼编码-译码器 此次实验的注释解析多加不少---若对小伙伴们有帮助 希望各位麻烦点个关注 多谢 1.哈夫曼树构造算法为: (1)由给定的n个权值{w1,w2,…,wn}构造n棵只有根结点的二叉树,从而得到一个二叉树森林F={T1,T2,…,Tn}. (2)在二叉树森林F中选取根结点的权值最小和次小的两棵二叉树作为新的二叉树的左右子树构造新的二叉树,新的二叉树的根结点权值为左右子树根结点权值之和. (3)在二叉树森林F中删除作为新二叉树左右子树的两棵二叉树,将新二叉树加入到二叉树森林F中. (