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CCSDS静态图像压缩算法实现的中期报告
1.简介
静态图像压缩算法对于图像存储和传输都有很大的意义。本项目旨在实现CCSDS静态图像压缩算法，并对其性能进行评估和优化。本文是项目中期报告，介绍了实现的进展和下一步的计划。
2.实现进展
2.1算法实现
目前，我们已经实现了CCSDS静态图像压缩算法的核心部分。该算法采用基于预测的压缩方法，先通过预测器将原始图像预测为一个参考图像，然后对残差图像进行压缩。具体实现过程中，我们采用了以下步骤：
-对原始图像进行预测：使用DPCM预测器对原始图像进行逐像素预测，生成参考图像。
-计算残差图像：将原始图像减去参考图像，得到残差图像。
-进行量化：将残差图像的每个像素进行量化，并转换为二进制码。
-进行熵编码：将二进制码进行熵编码，生成压缩后的数据。
2.2测试
为了测试算法实现的正确性，在实现过程中，我们使用了一些测试图像来进行测试，包括Lena图像、Baboon图像等。对于每个测试图像，我们都计算了压缩率和PSNR，并与理论值进行比较。测试结果表明，我们实现的算法能够正确地对图像进行压缩，并获得较好的压缩率和PSNR值。
3.下一步计划
在之后的工作中，我们将继续优化算法的性能，包括：
-模型选择：比较不同预测器的性能，选择最优的预测器。
-参数调节：对压缩参数进行调节，优化压缩效果。
-压缩算法优化：对算法进行进一步优化，提高压缩速度和效率。
同时，我们也会进行更加全面的测试，包括测试不同类别的图像以及不同尺寸的图像，以验证算法的适应性和鲁棒性。