利用游程编码实现二值图像压缩
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2012-11-09
09:32:37
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算术编码、游程编码都属于无损压缩。
算术编码（Arithmetic coding）
算术编码是一种无损数据压缩方法，也是一种熵编码的方法。和其它熵编码方法不同的地方在于，其他的熵编码方法通常
是把输入的消息分割为符号，然后对每个符号进行编码。而算术编码是直接把整个输入的消息编码为一个数，一个满足
(0.0 ≤ n < 1.0)的小数 n。
算术编码用到两个基本的参数：符号的概率和它的编码间隔。信源符号的概率决定压缩编码的效率，也决定编码过程中信
源符号的间隔，而这些间隔包含在 0 到 1 之间。
算术编码的算法思想如下：
（1）对一组信源符号按照符号的概率从大到小排序，将[0,1)设为当前分析区间。按信源符号的概率序列在当前分析区间
划分比例间隔。
（2）检索“输入消息序列”，锁定当前消息符号（初次检索的话就是第一个消息符号）。找到当前符号在当前分析区间的比
例间隔，将此间隔作为新的当前分析区间。并把当前分析区间的起点（即左端点）指示的数“补加”到编码输出数里。当前消
息符号指针后移。
（3）仍然按照信源符号的概率序列在当前分析区间划分比例间隔。然后重复第二步。直到“输入消息序列”检索完毕为止。
（4）最后的编码输出数就是编码好的数据。
在算术编码中需要注意几个问题：
（1）由于实际计算机的精度不可能无限长，运算中出现溢出是一个明显的问题，但多数及其都有 16 位，32 位或者 64 位
的精度，因此这个问题可以使用比例缩放方法解决。
（2）算术编码器对整个消息只产生一个码字，这个码字是在间隔[0,1)中的一个实数，因此译码器在接受到表示这个实数
的所有位之前不能进行译码。
（3）算术编码是一种对错误很敏感的编码方法，如果有一位发生错误就会导致整个消息译错。
算术编码可以是静态的或者是自适应的。在静态算术编码中，信源符号的概率是固定的。在自适应算术编码中，信源符号
的概率根据编码时符号出现的频率动态地进行修改，在编码期间估算信源符号概率的过程叫做建模。需要开发动态算术编
码的原因是因为事前知道精确的信源概率是很难的，而且不切实际。当压缩消息时，不能期待一个算术编码器获得最大的
效率，所能做的最有效的方法是在编码过程中估算概率。因此动态建模就成为确定编码器压缩效率的关键。
游程编码（RLE 编码——Run Length Encoding）
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