Java image compression algorithm

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.

Image compression and decompression using LZW written in java

Showndarya/Image-Compression-using-LZW

This commit does not belong to any branch on this repository, and may belong to a fork outside of the repository.

Name already in use

A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?

Sign In Required

Please sign in to use Codespaces.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Launching Visual Studio Code

Your codespace will open once ready.

There was a problem preparing your codespace, please try again.

Latest commit

Git stats

Files

Failed to load latest commit information.

README.md

Image Compression using LZW

LZW is an adaptive model for image compression

It progressively learns and adapts the model as it reads the text

It is more accurate than other modeling techniques and provides better compression.

About

Image compression and decompression using LZW written in java

Источник

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.

Mini project on Image Compression and Decompression

Saurabhrkp/Image-Compression

This commit does not belong to any branch on this repository, and may belong to a fork outside of the repository.

Name already in use

A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?

Sign In Required

Please sign in to use Codespaces.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Launching Visual Studio Code

Your codespace will open once ready.

There was a problem preparing your codespace, please try again.

Latest commit

Git stats

Files

Failed to load latest commit information.

README.md

Image Compression in Java

Mini project on Image Compression and Decompression

Data Compression is the process of reduction in size of data in order to save space or transmission time. Information usually contains redundancies i.e information is often repeated. Examples include reoccurring letters, numbers or pixels. Compression programs remove this redundancy.

Download .java file and test.jpg

Compile .java file In Cmd/bash run

Arithmetic coding is a common algorithm used in both lossless and lossy data compression algorithms. It is an entropy encoding technique, in which the frequently seen symbols are encoded with fewer bits than rarely seen symbols.

How does Arithmetic coding work –

• It converts the entire input data into a single floating point number n where (0.0

• The interval is divided into sub-intervals in the ratio of the probability of occurrence frequencies.

• For a startpoint and endpoint of an entire range the lower-limit of a character range is the upper-limit of the previous character given by startpoint + cumulativefrequency X (endpoint -startpoint )

• Therefore, each interval corresponds to one symbol.

• The first symbol restricts the tag position to be in one of the intervals.

• The reduced interval is partitioned recursively as more symbols are processed.

• Observation: once the tag falls into an interval, it never gets out of it.

Huffman coding is one of the basic compression methods, that have proven useful in image and video compression standards. When applying Huffman encoding technique on an Image, the source symbols can be either pixel intensities of the Image, or the output of an intensity mapping function. The pixel intensity values in the input Image will be addressed as leaf nodes of the Huffman tree.

Now, there are 2 essential steps to build a Huffman Tree :

1. Build a Huffman Tree :

• Combine the two lowest probability leaf nodes into a new node.
• Replace the two leaf nodes by the new node and sort the nodes according to the new probability values.

1. Continue the steps (a) and (b) until we get a single node with probability value 1.0. We will call this node as root
2. Backtrack from the root, assigning ‘0’ or ‘1’ to each intermediate node, till we reach the leaf nodes

Discrete Cosine Transform A discrete cosine transform (DCT) expresses a finite sequence of data points in terms of a sum of cosine functions oscillating at different frequencies. DCTs are important to numerous applications in science and engineering, from lossy compression of audio (e.g. MP3) and images (e.g. JPEG) (where small high-frequency components can be discarded), to spectral methods for the numerical solution of partial differential equations.

In particular, a DCT is a Fourier-related transform similar to the discrete Fourier transform (DFT), but using only real numbers. The DCTs are generally related to Fourier Series coefficients of a periodically and symmetrically extended sequence whereas DFTs are related to Fourier Series coefficients of a periodically extended sequence. DCTs are equivalent to DFTs of roughly twice the length, operating on real data with even symmetry (since the Fourier transform of a real and even function is real and even), whereas in some variants the input and/or output data are shifted by half a sample. There are eight standard DCT variants, of which four are common

About

Mini project on Image Compression and Decompression

Источник

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.

JPEG compression algorithm steps using Java

FN90/jpeg-compression-detailed-java

This commit does not belong to any branch on this repository, and may belong to a fork outside of the repository.

Name already in use

A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?

Sign In Required

Please sign in to use Codespaces.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Launching Visual Studio Code

Your codespace will open once ready.

There was a problem preparing your codespace, please try again.

Latest commit

Git stats

Files

Failed to load latest commit information.

README.md

JPEG compression algorithm steps using Java
It shows clearly the details of all JPEG algorithm steps (the changes made after each step).
It contains Classes/libs developed for image processing puposes. These tools are very useful for beginners to start playing with images using Java.
It was developed using pure Java language. Thanks to Stephen Manley (smanley@eagle.uccb.ns.ca) for his collaboration (GrafixTools)

Developed: August 2014
Published for the first time: July 2017

About

JPEG compression algorithm steps using Java

Источник

Java DIP – метод сжатия изображений

Изображение может быть легко сжато и сохранено через Java. Сжатие изображения включает в себя преобразование изображения в JPG и сохранение его.

Чтобы сжать изображение, мы читаем изображение и конвертируем в объект BufferedImage.

Далее, мы получаем ImageWriter из метода getImageWritersByFormatName (), найденного в классе ImageIO. Из этого ImageWriter создайте объект ImageWriteParam . Его синтаксис приведен ниже –

Iterator list = ImageIO.getImageWritersByFormatName("jpg"); ImageWriteParam obj = writer_From_List.getDefaultWriteParam();

Из этого объекта ImageWriteParam вы можете установить сжатие, вызвав эти два метода – setCompressionMode () и setCompressionQuality () . Их синтаксис как указано ниже –

obj.setCompressionMode(ImageWriteParam.MODE_EXPLICIT); obj.setCompressionQuality(0.05f);

Метод setCompressionMode () принимает Mode_EXPLICIT в качестве параметра. Некоторые из других режимов описаны кратко –

Это постоянное значение, которое можно передать в методы, чтобы включить эту функцию для будущих записей.

Это постоянное значение, которое можно передать в методы, чтобы отключить эту функцию для будущих записей.

Это постоянное значение, которое можно передать в методы, чтобы включить эту функцию для будущих записей.

Это постоянное значение, которое можно передать в методы, чтобы включить эту функцию для будущих записей.

Это постоянное значение, которое можно передать в методы, чтобы отключить эту функцию для будущих записей.

Это постоянное значение, которое можно передать в методы, чтобы включить эту функцию для будущих записей.

Помимо методов сжатия существуют другие методы, предоставляемые классом ImageWriteParam. Они описаны кратко –

Он возвращает true, если писатель может выполнять мозаику с ненулевыми смещениями сетки во время записи.

getBitRate (качество с плавающей точкой)

Он возвращает число с плавающей запятой, указывающее оценку количества битов выходных данных для каждого бита данных входного изображения на данном уровне качества.

Возвращает текущую установленную локаль или ноль, если поддерживается только локаль по умолчанию.

isCompressionLossless ()

Возвращает true, если текущий тип сжатия обеспечивает сжатие без потерь.

Он удаляет любой предыдущий тип сжатия и настройки качества.

Он удаляет все предыдущие параметры мозаичной сетки, указанные в вызовах setTiling.

Он возвращает true, если писатель может выполнять мозаику с ненулевыми смещениями сетки во время записи.

getBitRate (качество с плавающей точкой)

Он возвращает число с плавающей запятой, указывающее оценку количества битов выходных данных для каждого бита данных входного изображения на данном уровне качества.

Возвращает текущую установленную локаль или ноль, если поддерживается только локаль по умолчанию.

isCompressionLossless ()

Возвращает true, если текущий тип сжатия обеспечивает сжатие без потерь.

Он удаляет любой предыдущий тип сжатия и настройки качества.

Он удаляет все предыдущие параметры мозаичной сетки, указанные в вызовах setTiling.

пример

В следующем примере демонстрируется использование класса ImageWriteParam для сжатия изображения.

import java.io.*; import java.util.*; import java.awt.image.*; import javax.imageio.*; import javax.imageio.stream.ImageOutputStream; class Compression  public static void main(String[] args) throws IOException  File input = new File("digital_image_processing.jpg"); BufferedImage image = ImageIO.read(input); File compressedImageFile = new File("compress.jpg"); OutputStream os =new FileOutputStream(compressedImageFile); IteratorImageWriter>writers = ImageIO.getImageWritersByFormatName("jpg"); ImageWriter writer = (ImageWriter) writers.next(); ImageOutputStream ios = ImageIO.createImageOutputStream(os); writer.setOutput(ios); ImageWriteParam param = writer.getDefaultWriteParam(); param.setCompressionMode(ImageWriteParam.MODE_EXPLICIT); param.setCompressionQuality(0.05f); writer.write(null, new IIOImage(image, null, null), param); os.close(); ios.close(); writer.dispose(); > >

Выход

Когда вы выполняете данный код, он сжимает изображение digital_image_processing.jpg в его эквивалентное сжатое изображение и записывает его на жесткий диск с именем compress.jpg .

Источник