Цифровая обработка графики — страница 10

  • Просмотров 4569
  • Скачиваний 229
  • Размер файла 70
    Кб

эффективно, по сравнению с LZ77, так как использует битовые флаги и мало проигрывает при кодировании одиночных символов. При кодировании строится словарь встречающихся цепочек в виде двоичного упорядоченного дерева. Скорость и простота алгоритма декодирования массива у LZSS также высока. 3.LZMX (упрощенный LZM) - данный алгоритм предназначен для скоростного кодирования и по эффективности уступает LZSS, заметно обгоняя его по скорости

работы. При работе кодер LZMX формирует несколько векторов вида: 1.   (0, A, несжатый поток) - где 00 -2х битовый флаг признака данного блока, A (7 битов с диапазоном в [1..127]) - длина следующего за ним несжатого потока в байтах.. 2.   (0, 0000000, A, B) - где, A - количество повторяющего байта B. То есть код RLE. 3.   1, A, B) - где A(7 битов с диапазоном в [1..127]) - длина декодируемой цепочки, B - ее смещение. Для быстрого поиска повторяющихся цепочек используется

хеш. Индекс - 12 битовый, вычисляется как [ (a*4) xor (b*2) ] xor c, где a, b, c - первые символы цепочки. Индекс дает смещение в массиве ранее встреченной цепочки с теми же первыми символами. Использование хеша и дает высокую скорость кодирования. Декодирование также имеет большую скорость - читается бит - флаг, если он есть 0 и следующие за ним 7 битов также ноль, читаем следующие два байта - A и B и копируем в выходной массив байт B A - раз: если при

флаге=0 следующие 7 битов=A больше нуля, то в выходной массив копируем A байтов следующих за A. И, наконец, если флаг установлен в единицу, то читаем A и следующий за ним байт B и копируем в выходной массив цепочку длиною A байт со смещения B. Существуют и другие модификации алгоритма LZ (LZW, LZS, LZ78 ...). Общее свойство LZ - высокая скорость декодирования. Общая проблема - эффективность поиска кодируемых цепочек. Модификация данного алгоритма

используется в графическом формате GIF. Энтропийное сжатие. Энтропийное сжатие в отличие от последовательного, в качестве информации о входном массиве использует только частоты встречаемости в нем отдельных байтов. Эту информацию он использует как при кодировании, так и при декодировании массива. Ее представляют в виде 256 компонентного вектора, координата i которого представляет собой сколько раз байт со значением i

встречается в исходном массиве. Данный вектор занимает небольшое пространство и почти не влияет на степень компрессии. Многие методы энтропийного кодирования видоизменяют данный вектор в соответствии с используемым алгоритмом. Рассмотрим два наиболее часто используемых методов: Метод Хаффмана. Данный метод сокращает избыточность массива, создавая при кодировании переменную битовую длину его элементов. Основной принцип