【数字图像处理】二值图像行程编码

前言

数字图像处理课设中要对二值图像进行压缩和解压缩，所以设计了这一部分。
Tip：此代码只适用于图像中有大面积相同色块，否则压缩效果欠佳。

一、代码部分

1. 二值图像压缩

代码如下：

import numpy as npdef BRLE(img):img=np.array(img)img_f=img.flatten()  # 图像数组扁平化BRLE_seq=[]   # 输出序列elemt=[0,1]   # 序列元素种类，因为是二值图，所以元素只有0和1flag=0   # 连续元素的值，假设第一个为0count=0  # 连续元素个数for i in range(len(img_f)):  # 开始遍历if img_f[i]==flag:count+=1if i==len(img_f)-1:  # 遍历到最后一个元素if flag == 0:BRLE_seq.append(-1 * count)elif flag == 1:BRLE_seq.append(count)else:if count>=1:if flag==0:BRLE_seq.append(-1*count)elif flag==1:BRLE_seq.append(count)count=1temp=list(elemt.copy()) # 不更改elemt的值temp.remove(flag)       # 元素不同，更换flagflag=temp[0]if i==len(img_f)-1:     # 与上面相同，遍历到最后一个元素，避免bugif flag == 0:BRLE_seq.append(-1 * count)elif flag == 1:BRLE_seq.append(count)return BRLE_seq                 # 输出的是列表，不是二维数组

2. 二值图像解压缩

代码如下：

import numpy as npdef IBRLE(seq,rows,cols):  # 这里要输入压缩后的序列（就是列表）以及源图像的尺寸ORG_seq=[] # 结果列表for i in range(len(seq)):if seq[i]>0:for m in range(seq[i]):ORG_seq.append(1)else:for n in range(np.abs(seq[i])):  # seq[i]小于0,循环时要取绝对值ORG_seq.append(0)return np.array(ORG_seq).reshape(rows,cols)

二、运行部分

原二值图如下：

压缩后的序列如下：

[-1277, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55, -19, 55]

解压缩：

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