RLE

Общепризнанные методы

Общепризнанные методы сжатия данных, такие, как RLE, статистические и словарные методы, могут быть использованы для компрессии звуковых файлов без потерь, но результат существенно зависит от конкретных аудиоданных. Некоторые звуки будут хорошо сжиматься с помощью RLE, но плохо - статистическими алгоритмами. Другим звукам больше подходит статистическое сжатие, а при словарном подходе, наоборот, может произойти расширение. Приведем краткую характеристику эффективности этих трех методов при сжатии звуковых файлов.

RLE хорошо работает со звуками, которые содержат длинные ...

Поддиапазонные преобразования

Все преобразования, которые обсуждались в § 3.5, являются ортогональными, поскольку в их основе лежат ортогональные матрицы. Ортогональное преобразование можно также выразить с помощью скалярного произведения вектора данных (пикселов или звуковых фрагментов) и множества базисных функций. Результатом ортогонального преобразования служат преобразованные коэффициенты, которые можно сжимать с помощью RLE, кодирования Хаффмана или иного метода. Сжатие с потерей осуществляется путем квантования части преобразованных коэффициентов, которое делается до процедуры сжатия. ...

Алгоритм LZW

Название алгоритм получил по первым буквам фамилий его разработчи­ков - Lempel, Ziv и Welch. Сжатие в нем, в отличие от RLE, осуществляется уже за счет одинаковых цепочек байтов. Алгоритм LZW является самым из­вестным представителем семейства словарных методов LZ78 (см. гл. 3 под-разд. 1).

Алгоритм LZ

Существует довольно большое семейство LZ-подобных алгоритмов, раз­личающихся, например, методом поиска повторяющихся цепочек. Один из достаточно простых вариантов этого алгоритма, например, предполагает, что в выходном потоке идет либо пара <длина совпадения, ...

Алгоритм RLE

Первый вариант алгоритма

Данный алгоритм необычайно прост в реализации. Кодирование длин повторов - от английского Run Length Encoding (RLE) - один из самых ста­рых и самых простых алгоритмов архивации графики. Изображение в нем (как и в нескольких алгоритмах, описанных ниже) вытягивается в цепочку байтов по строкам растра. Само сжатие в RLE происходит за счет того, что в исходном изображении встречаются цепочки одинаковых байтов. Замена их на пары <счетчик повторений, значение> уменьшает избыточность данных.

Алгоритм декомпрессии при этом ...

Дискретное косинус-преобразование

Прежде всего мы рассмотрим одномерное (векторное) преобразование DCT (в приложениях используется двумерное (матричное) косинус-преобразование, но векторное DCT проще понять, и оно основано на тех же принципах). На рис. 3.20 показано восемь волн косинуса, w(f) = cos(/#), при 0 < в < 7г, с частотами / = 0,1,..., 7. На каждом графике отмечено восемь значений функции w(f) с абсциссами

7Г 37Г 57Г 77Г 97Г 11.7Г 137Г 157Г

= Тб'Тб'Тб' l^,I6,T6~,l6","l6", ( ' ' ...

Субполосное кодирование

Английское название метода - Subband Coding (SC). Дословный пере­вод - кодирование поддиапазонов.

Цель метода - сжатие потока R-битовых элементов в предположении, что значение каждого из них отличается от значений соседних элементов незначительно: Si я Sj.i.

Основная идея состоит в том, чтобы формировать два потока: для каж­дой пары S2i, S2i+i сохранять полусумму (S2J + S2i+i)/2 и разность (S2i - S2J+1). Далее эти потоки следует обрабатывать раздельно, поскольку их характери­стики существенно различны.

В случае модели "аналоговый сигнал" ...

Базовые стратегии сжатия

Базовых стратегий сжатия три:

1. Преобразование потока ("Скользящее окно-словарь").

Описание посту­пающих данных через уже обработанные. Сюда входят LZ-методы для потоков "слов", т. е. когда комбинации поступающих элементов предска­зуемы по уже обработанным комбинациям. Преобразование по таблице, RLE, LPC, DC, MTF, VQ, SEM, Subband Coding, Discrete Wavelet Transform - для потоков "элементов", т. е. когда не имеет смысла рас­сматривать комбинации длиной два и более элемента или запоминать эти комбинации, как в случае Linear Prediction Coding.

Никаких ...