使用Huffman编码对动作数据进行压缩.pdf

本文档主要介绍了针对动作数据进行压缩的算法，其中包括Huffman编码和Run Length Encoding（RLE）结合使用的方法。文档的目的在于阐述项目的核心算法，特别是针对动画帧数据的处理，假设读者已经具备一定的数据压缩基础知识。 1. **位移数据与角度数据**： - 位移数据（也称平移数据）：包括如PosX、PosY、PosZ等，表示运动数据中的位置变化。 - 角度数据（也称旋转数据）：如RotX、RotY，表示物体的旋转角度。 2. **Huffman编码**： - Huffman编码是一种高效的无损数据压缩方法，基于字符出现频率构建一棵最小带权路径长度的二叉树，实现非等长编码，频繁出现的字符对应较短的编码。 3. **Bezier拟合**： - Bezier拟合用于对位移数据进行压缩，通过提取关键点和控制点，并在还原时进行三维空间内的平滑插值，以减少需要存储的数据量。 4. **四元数插值**： - 四元数插值用于旋转数据的压缩，每隔四帧取一帧保存，以减少数据量。在解压时进行四元数插值以保持旋转的平滑过渡。 5. **Run Length Encoding (RLE)**： - RLE是一种简单的数据压缩技术，识别并编码连续重复的值，通过记录值的重复次数及其本身来减少存储空间。 6. **数据预测（FPC16）**： - 数据预测是压缩过程中的一个环节，通过调整数据的概率分布，使后续的编码更加高效。 7. **量化**： - 量化是将32位浮点数转换为16位浮点数的过程，通常会伴随着精度损失。对于位移数据，先计算相邻数据的差，然后应用量化方法；对于旋转数据，先进行正交化处理，再进行量化。 8. **编码与解码流程**： - 包括了Huffman+RLE编码和解码两部分，编码时使用预处理后的数据进行编码，解码时根据编码结果恢复原始数据。 9. **FPC16Decode（预测算法解码部分）**： - 这是解压缩过程中用于反向执行预测算法的步骤，将编码后的数据转化为可理解的位移和旋转数据。 10. **四元数插值解压**和**Bezier拟合解压**： - 分别对应于压缩阶段的四元数插值和Bezier拟合，用于在解压阶段恢复原始的旋转和位移信息。 11. **总结**： - 文件最后对整个算法流程进行了总结，强调了不同步骤如何协同工作以实现有效的动作数据压缩。 这个文档详述了一个综合的压缩方案，包括数据预处理（如Bezier拟合和四元数插值）、编码技术（Huffman+RLE）以及解码过程，旨在减少动画和动作数据的存储需求，同时保持解压后数据的准确性和流畅性。