### 使用 Python 实现游程编码对二值图像进行压缩 以下是基于游程编码（Run-Length Encoding, RLE）的 Python 实现，用于对二值图像进行压缩和解压。该方法适用于包含大量连续相同像素值的二值图像。 #### 编码过程 对于输入的二值图像矩阵，可以通过逐行扫描的方式记录每一段连续相同的像素值及其长度。最终输出的结果可以是一个列表或字符串形式的元组序列[(value1, count1), (value2, count2)...]。 ```python def rle_encode(image): """ 对二值图像进行游程编码。 参数: image: list[list[int]] 表示二值图像的二维数组 返回: result: list[tuple(int, int)] 游程编码后的结果 [(pixel_value, run_length)] """ rows = len(image) cols = len(image[0]) if rows > 0 else 0 result = [] prev_pixel = None count = 0 for row in range(rows): for col in range(cols): pixel = image[row][col] if pixel != prev_pixel and prev_pixel is not None: result.append((prev_pixel, count)) count = 0 count += 1 prev_pixel = pixel # 添加最后一段 if count > 0: result.append((prev_pixel, count)) return result ``` #### 解码过程 为了验证编码的有效性，还需要提供一个对应的解码函数。此函数会将编码后的数据还原成原始的二值图像矩阵。 ```python def rle_decode(encoded_data, width): """ 将游程编码的数据解码回二值图像。 参数: encoded_data: list[tuple(int, int)] 游程编码后的结果 [(pixel_value, run_length)] width: int 图像宽度 返回: decoded_image: list[list[int]] 还原后的二值图像 """ decoded_image = [] current_row = [] for value, length in encoded_data: current_row.extend([value] * length) while len(current_row) >= width: decoded_image.append(current_row[:width]) current_row = current_row[width:] if current_row: padding_needed = width - len(current_row) current_row.extend([0] * padding_needed) # 假设背景为0填充 decoded_image.append(current_row) return decoded_image ``` #### 测试代码 下面是一段测试上述两个函数的小例子： ```python if __name__ == "__main__": binary_image = [ [0, 0, 0, 1], [1, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1] ] encoded_result = rle_encode(binary_image) print(f"Encoded Result: {encoded_result}") # 输出编码结果 decoded_image = rle_decode(encoded_result, width=4) print("Decoded Image:") for row in decoded_image: print(row) # 打印解码后的图像 ``` 运行以上代码后，可以看到原始二值图像被成功压缩并恢复[^4]。 --- ###