一种基于游程序列的二元数据相关性评价方法

发布时间：2017-09-25 22:15

  本文关键词：一种基于游程序列的二元数据相关性评价方法

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【摘要】：针对数学领域内的自相关函数概念的物理意义不明确、通用性不强等缺点,从信息论与编码的角度出发,提出了一种基于游程序列的二元数据相关性的评价方法。首先将黑白二值图像通过扫描形成一维的二元游程序列,然后分成白游程和黑游程两种情况分别进行参数统计,通过相应的算法得到归一化的自相关性指标。理论分析与实验仿真结果表明,该指标物理意义明确,能进行二元数据相关性的纵向比较,在不进行编码的情况下,与编码的效果一致,从而验证了该算法的可行性与有效性。
【作者单位】： 黄河科技学院信息工程学院;
【关键词】： 相关性 游程长度 哈夫曼编码 压缩比
【基金】：河南省教育厅项目(15A510031) 郑州市科技攻关计划项目(20120411) 郑州市物联网传感技术及其应用重点实验室(114PYFZX504)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 随着计算机、多媒体和数据通信技术的飞速发展,数据压缩编码技术已经广泛地应用于人们的工作和生活中[1]。从信息论的角度来说,数据之所以能够被压缩,就是因为其中存在相关性,数据的相关性越强,压缩潜力也就越大。尤其对于图像信息来说,相邻像素间的相关性更大,压缩也就更有必

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本文编号：919863