C# で画像圧縮アルゴリズムを実装する方法

#C で画像圧縮アルゴリズムを実装する方法

#要約: 画像圧縮は、画像処理の分野における重要な研究方向です。この記事では、画像圧縮アルゴリズムの実装について紹介します。 C# アルゴリズムでの圧縮と、対応するコード例を示します。

はじめに:

デジタル画像の普及に伴い、画像圧縮は画像処理の重要な部分になりました。圧縮すると、ストレージ容量と送信帯域幅が削減され、画像処理の効率が向上します。 C# 言語では、さまざまな画像圧縮アルゴリズムを使用して画像を圧縮できます。この記事では、2 つの一般的な画像圧縮アルゴリズム、ランレングス エンコーディング (RLE) と Lempel-Ziv-Welch (LZW) を紹介し、対応する C# コード例を示します。

ランレングス エンコーディング (RLE) アルゴリズム
1. ランレングス エンコーディング (RLE) アルゴリズムは、シンプルで効果的な画像圧縮アルゴリズムです。その原理は、表現される連続した繰り返しカラー値のシーケンスを変換することです。カウント値と対応するカラー値として。以下は、RLE アルゴリズムを実装する C# コードの例です。
   

public byte[] RleCompress(byte[] image)
{
    List<byte> compressedImage = new List<byte>();
    int count = 1;
    byte current = image[0];

    for (int i = 1; i < image.Length; i++)
    {
        if (image[i] == current)
        {
            count++;
        }
        else
        {
            compressedImage.Add((byte)count);
            compressedImage.Add(current);
            count = 1;
            current = image[i];
        }
    }

    compressedImage.Add((byte)count);
    compressedImage.Add(current);

    return compressedImage.ToArray();
}

public byte[] RleDecompress(byte[] compressedImage)
{
    List<byte> decompressedImage = new List<byte>();

    for (int i = 0; i < compressedImage.Length; i += 2)
    {
        byte count = compressedImage[i];
        byte color = compressedImage[i + 1];

        for (int j = 0; j < count; j++)
        {
            decompressedImage.Add(color);
        }
    }

    return decompressedImage.ToArray();
}

Lempel-Ziv-Welch (LZW) アルゴリズム
2. Lempel-Ziv-Welch (LZW) アルゴリズムは、一般的に使用されるアルゴリズムです。 used 辞書を使用して既存の文字列を保存し、繰り返される文字列を対応するインデックス値に置き換える可逆圧縮アルゴリズム。以下は、LZW アルゴリズムを実装する C# コードの例です。
   

public byte[] LzwCompress(byte[] image)
{
    Dictionary<string, int> dictionary = new Dictionary<string, int>();
    List<int> compressedImage = new List<int>();
    string current = image[0].ToString();

    for (int i = 1; i < image.Length; i++)
    {
        string next = current + image[i];
        if (dictionary.ContainsKey(next))
        {
            current = next;
        }
        else
        {
            compressedImage.Add(dictionary[current]);
            dictionary.Add(next, dictionary.Count + 1);
            current = image[i].ToString();
        }
    }

    compressedImage.Add(dictionary[current]);

    byte[] compressedBytes = new byte[compressedImage.Count * 2];
    for (int i = 0; i < compressedImage.Count; i++)
    {
        compressedBytes[i * 2] = (byte)(compressedImage[i] >> 8);
        compressedBytes[i * 2 + 1] = (byte)(compressedImage[i] & 0xff);
    }

    return compressedBytes;
}

public byte[] LzwDecompress(byte[] compressedImage)
{
    Dictionary<int, string> dictionary = new Dictionary<int, string>();
    List<byte> decompressedImage = new List<byte>();
    int nextCode = 256;

    for (int i = 0; i < nextCode; i++)
    {
        dictionary.Add(i, ((char)i).ToString());
    }

    int current = (compressedImage[0] << 8) + compressedImage[1];
    decompressedImage.AddRange(Encoding.Default.GetBytes(dictionary[current]));

    for (int i = 2; i < compressedImage.Length; i += 2)
    {
        int code = (compressedImage[i] << 8) + compressedImage[i + 1];

        if (!dictionary.ContainsKey(code))
        {
            string entry = dictionary[current] + dictionary[current][0];
            dictionary.Add(code, entry);
            decompressedImage.AddRange(Encoding.Default.GetBytes(entry));
        }
        else
        {
            decompressedImage.AddRange(Encoding.Default.GetBytes(dictionary[code]));
        }

        current = code;
    }

    return decompressedImage.ToArray();
}

結論:

この記事では、C# での画像圧縮のための 2 つのアルゴリズム、ランレングス エンコーディング (RLE) と Lempel-Ziv を紹介します。 -ウェルチ(LZW)。対応する圧縮関数と解凍関数を実装することで、画像を圧縮および解凍できます。これらのアルゴリズムは、画像処理で一般的に使用される圧縮アルゴリズムであり、ストレージ容量と送信帯域幅を削減し、画像処理の効率を向上させるのに役立ちます。

参考:

ランレングス エンコーディング。Wikipedia (https://en.wikipedia.org/wiki/Run-length_encoding)
1. Lempel-Ziv -ウェルチ. ウィキペディア（https://en.wikipedia.org/wiki/Lempel-Ziv-Welch）

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