LZW编码算法的具体执行步骤如下：步骤1：将词典初始化为包含所有可能的单字符，当前前缀P初始化为空；步骤2：当前字符C的内容为输入字符流中的下一个字符；步骤3：判断P+C是否在词典中
(1)如果“是”，则用C扩展P，即让P=P＋C；
(2)如果“否”，则
①输出当前前缀P的码字到码字流；
②将P＋C添加到词典中；
③令前缀P=C(即现在的P仅包含一个字符C);步骤4：判断输入字符流中是否还有码字要编码
(1)如果“是”，就返回到步骤2；
(2)如果“否”
①把当前前缀P的码字输出到码字流;
②结束。5.3无误差压缩图像压缩基础图像压缩模型无误差压缩有损压缩第31页，共78页，星期日，2025年，2月5日位置123456789字符ABBABABAC步骤位置词典输出(1)A(2)B(3)C11(4)AB(1)22(5)BB(2)33(6)BA(2)44(7)ABA(4)56(8)ABAC(7)6------(3)例5.95.3无误差压缩图像压缩基础图像压缩模型无误差压缩有损压缩第32页，共78页，星期日，2025年，2月5日5.无损预测编码预测编码数据压缩技术建立在信号(语音、图像等)数据的相关性上。根据某一模型,利用以前的样本值对新样本进行预测,以此减少数据在时间和空间上的相关性,从而达到压缩的目的.实际进行预测时,一般基于估计理论.基本思想是通过对每个像素中新增的信息进行提取和编码,以此来消除空间上较为接近的像素之间的冗余.新增信息是指像素值与预测值之间的差异.相邻像素之间具有较强的相关性,因此可以根据以前已知的几个像素来估计、猜测，即预测.5.3无误差压缩图像压缩基础图像压缩模型无误差压缩有损压缩第33页，共78页，星期日，2025年，2月5日无损预测编码系统编码器解码器编码器和解码器中的预测器是相同的5.3无误差压缩图像压缩基础图像压缩模型无误差压缩有损压缩第34页，共78页，星期日，2025年，2月5日预测误差误差通过符号编码器编码成压缩数据流的一个元素.解压时,通过解码器解码后得到的en序列与解码端的预测值相加,再现序列fn由于预测误差的方差大大小于输入序列的方差,因此可以用较低的码率进行编码.5.3无误差压缩图像压缩基础图像压缩模型无误差压缩有损压缩第35页，共78页，星期日，2025年，2月5日线性预测是预测系数round为四舍五入函数如果预测方案中的预测系数是固定不变的常数，则称为线性预测。m称为线性预测器的阶。不能对前m个像素预测，需要用其他方式编码，称为预测编码的额外开销。如果不是上式所示的线性组合关系，而是非线性关系，则称为非线性预测。5.3无误差压缩图像压缩基础图像压缩模型无误差压缩有损压缩第36页，共78页，星期日，2025年，2月5日在图像数据压缩中，常用如下几种线性预测方案：（1）前值预测，即（2）一维预测，即用同一扫描行的前面几个采样值预测。（3）二维预测，即不但用同一扫描行的前面几个采样值，还要用前几行中的采样值一起来预测。二维预测示意图5.3无误差压缩图像压缩基础图像压缩模型无误差压缩有损压缩第37页，共78页，星期日，2025年，2月5日考虑一维预测前值预测器对于数字图像：xy5.3无误差压缩图像压缩基础图像压缩模型无误差压缩有损压缩第38页，共78页，星期日，2025年，2月5日对Lena图像进行无损的一阶预测编码和解码例5.10预测误差图像原始图像5.3无误差压缩图像压缩基础图像压缩模型无误差压缩有损压缩第39页，共78页，星期日，2025年，2月5日原图直方图预测误差图像直方图例5.10通过计算可知,预测误差图像的熵(5.0379)比原始图像的熵(7.5940)更小。熵的减少反映了通过预测编码处理消除了大