算术编码是怎样实现图像压缩的?
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发布时间:2024-07-22 09:32
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时间:2024-08-21 01:22
揭秘图像压缩的秘密:算术编码的魔力
在图像压缩领域,JPEG和DropBox开源的lepton都展现出了卓越的性能。JPEG通过量化和Huffman编码技术,已经显著缩小了图片尺寸。然而,lepton在此基础上更进一步,引入了算术编码(VP8),实现了更高层次的压缩效率,节省空间约22%。
算术编码,这种看似复杂的编码方式,其实有着独特的魅力。它能对二进制序列进行深度压缩,以小于原始序列的编码表示。以序列 {1,0} 为例,输入1101,通过概率分析,1的概率为3/4,0为1/4。经过编码,1101被转化为一个更小的数,比如0.5,表示为1,即1101的算术编码结果。
自适应的算术编码:动态概率与无限精度
自适应模型是算术编码的关键所在。初始时,每个符号的概率相等,随着编码进行,这些概率会根据输入数据动态调整。在理想情况下,我们使用无限小数进行计算,但实际上,为了便于理解,通常四舍五入到小数点后四位。比如,编码“BCCB”时,初始区间是[0,1),通过输入的“B”和“C”,区间逐渐细化到[0.6390,0.6501)。输出的小数,如0.64,对应于原始数据的编码。
解码时,只需输入小数,逆向执行编码过程。首先根据初始概率划分区间,然后根据输入小数决定符号,接着根据新概率继续分割区间。例如,0.64先指向“B”区间,再指向“C”区间,最终还原出完整的“BCCB”序列。
总的来说,算术编码通过自适应概率计算和区间分割,实现了对图像数据的高效压缩。尽管看似复杂,但通过解码时的小数输入,我们能够精确地还原出原始信息,这正是算术编码在图像压缩领域大显身手的奥秘所在。
算术编码是怎样实现图像压缩的?
总的来说,算术编码通过自适应概率计算和区间分割,实现了对图像数据的高效压缩。尽管看似复杂,但通过解码时的小数输入,我们能够精确地还原出原始信息,这正是算术编码在图像压缩领域大显身手的奥秘所在。
算术编码工作原理
算术编码是一种在给定符号集和符号概率的背景下,提供接近最优编码结果的压缩算法。其基本步骤是先对输入符号的概率进行精确估计,然后根据这些概率进行编码。估计得越准确,编码效率越高,接近理论上的最优解。例如,针对一个简单的信号源,其符号的概率分布为:中性符号出现60%的概率,阳性符号20%,阴性...
算术编码的工作原理
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急求图像压缩编码方法!!!
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算术编码(转载加笔记)
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求多媒体数字编码方法
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