Опубликован: 10.10.2007 | Уровень: профессионал | Доступ: платный | ВУЗ: Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова
Лекция 5:

Алгоритмы архивации без потерь

< Лекция 4 || Лекция 5: 12345 || Лекция 6 >
Аннотация: В этой лекции речь пойдет об алгоритмах группового кодирования, их достоинствах и недостатках, сферах применения, а также будут даны примеры их использования в популярных форматах цифрового изображения

Алгоритм RLE

Первый вариант алгоритма

Данный алгоритм необычайно прост в реализации. Групповое кодирование - 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 байт по строкам растра. Само сжатие в RLE происходит за счет того, что в исходном изображении встречаются цепочки одинаковых байт. Замена их на пары <счетчик повторений, значение> уменьшает избыточность данных.

Алгоритм декомпрессии при этом выглядит так:

Initialization(...);
  do {
     byte = ImageFile.ReadNextByte();
     
     if(является счетчиком(byte)) {
         counter = Low6bits(byte)+1;
         value = ImageFile.ReadNextByte();
         
         for(i=1 to counter)  DecompressedFile.WriteByte(value)
     }
     else {
       DecompressedFile.WriteByte(byte)
    } 
  while(!ImageFile.EOF());

В данном алгоритме признаком счетчика ( counter ) служат единицы в двух верхних битах считанного файла (рис. 5.1):


Рис. 5.1.

Соответственно оставшиеся 6 бит расходуются на счетчик, который может принимать значения от 1 до 64. Строку из 64 повторяющихся байтов мы превращаем в два байта, т.е. сожмем в 32 раза.

Упражнение: Составьте алгоритм компрессии для первого варианта алгоритма RLE.

Алгоритм рассчитан на деловую графику - изображения с большими областями повторяющегося цвета. Ситуация, когда файл увеличивается, для этого простого алгоритма не так уж редка. Ее можно легко получить, применяя групповое кодирование к обработанным цветным фотографиям. Для того, чтобы увеличить изображение в два раза, его надо применить к изображению, в котором значения всех пикселов больше двоичного 11000000 и подряд попарно не повторяются.

Упражнение: Предложите два-три примера "плохих" изображений для алгоритма RLE. Объясните, почему размер сжатого файла больше размера исходного файла.

Данный алгоритм реализован в формате PCX. См. пример в приложении.

Второй вариант алгоритма

Второй вариант этого алгоритма имеет большую максимальную степень сжатия и меньше увеличивает в размерах исходный файл.

Алгоритм декомпрессии для него выглядит так:

Initialization(...);
  do {
     byte = ImageFile.ReadNextByte();
     counter = Low7bits(byte)+1;
     if(если признак повтора(byte)) {
         value = ImageFile.ReadNextByte();
         for (i=1 to counter) CompressedFile.WriteByte(value)
    }
     else {
         for(i=1 to counter){
            value = ImageFile.ReadNextByte();
             CompressedFile.WriteByte(value)
      }
    } 
  while(!ImageFile.EOF());

Признаком повтора в данном алгоритме является единица в старшем разряде соответствующего байта (рис. 5.2):


Рис. 5.2.

Как можно легко подсчитать, в лучшем случае этот алгоритм сжимает файл в 64 раза (а не в 32 раза, как в предыдущем варианте), в худшем увеличивает на 1/128. Средние показатели степени компрессии данного алгоритма находятся на уровне показателей первого варианта.

Упражнение: Составьте алгоритм компрессии для второго варианта алгоритма RLE.

Похожие схемы компрессии использованы в качестве одного из алгоритмов, поддерживаемых форматом TIFF, а также в формате TGA.

Характеристики алгоритма RLE:

Степени сжатия: Первый вариант: 32, 2, 0,5. Второй вариант: 64, 3, 128/129. (Лучшая, средняя, худшая степени)

Класс изображений: Ориентирован алгоритм на изображения с небольшим количеством цветов: деловую и научную графику.

Симметричность: Примерно единица.

Характерные особенности: К положительным сторонам алгоритма, пожалуй, можно отнести только то, что он не требует дополнительной памяти при архивации и разархивации, а также быстро работает. Интересная особенность группового кодирования состоит в том, что степень архивации для некоторых изображений может быть существенно повышена всего лишь за счет изменения порядка цветов в палитре изображения.

< Лекция 4 || Лекция 5: 12345 || Лекция 6 >
Сергей Иванов
Сергей Иванов
Россия, г. Смоленск ул. Николаева д. 19а кв. 56
Ирина Усанова
Ирина Усанова
Россия, г. Чистополь