1 / 15

Forrás kódolás

Forrás kódolás. Feladat: -az információ tömörítése. Tömörítés. Veszteségmentes (entrópia) kódolás Sorozathossz kódolás (Run Lengh Encoding , RLE). Statisztikai kódolás (szótár alapú) Huffman L ZW Aritmetikai Prediktív kódolás (veszteség mentes verzió) Veszteséges.

herve
Télécharger la présentation

Forrás kódolás

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Forrás kódolás Feladat: -az információ tömörítése

  2. Tömörítés • Veszteségmentes (entrópia) kódolás • Sorozathossz kódolás (Run Lengh Encoding , RLE). • Statisztikai kódolás (szótár alapú) • Huffman • LZW • Aritmetikai • Prediktív kódolás (veszteség mentes verzió) • Veszteséges

  3. Redundancia tipusok • Térbeli redundancia a szomszédos pixelek körötti korreláció következtében • Spektrális redundancia a különböző szín-síkok, vagy spektrum sávok közötti korreláció következtében • Időbeni redundancia az egymást követő frame-ek közötti korreláció következtében

  4. Veszteséges kódolási technikák • Blokk csonkolásos kódolás • Veszteséges prediktiv kódolás • DPAM • ADPCM • Delta modulation • Transformációskódolás • DFT • DCT • Haar Hadamard • Subband kódolás • Subbands Wavelets • Fractal kódolás • Vector kvantálás

  5. Szimmetrikus • A kompresszió és a dekompresszió nagyjából azonos idő és erőforrás igényű. Az adatátviteli feladatoknál szokásos, ahol a tömörítés-kitömörítés menetközben történik. • Aszimmetrikus • Leggyakoribb olyan esetekben, mikor a kódolás többszörösen időigényesebb, mint a dekódolás

  6. - • Nem adaptiv • Statikus, előre megadott szótárat tartalmaz a gyakran előforduló kódsorozat részekre. • Adaptiv • A szótár építés menet közben történik. • Szemi-adaptiv • Az első menetben felépít egy optimális szótárat • Az második menetben megtörténik a tömörítés.

  7. Sorozathossz kódolás (Run Lengh Encoding , RLE). • Ismétlődő jelsorozatokat helyettesít (jel, szám) formátumú számkettősökkel (tuple)pl.aaaaazz kódolva (a,5) (z,2) • U.n. „horizontális” jelsorozatok esetén kedvező

  8. Huffman kódolás • A jelek előfordulási gyakoriságán alapszik • A gyakrabban előforduló információ kódolásához kevesebb bitet használ • A kódokat „kód-könyvben” tárolja • Kód-könyv • minden adathalmazra (képre) újra létrehozza • Átvitelre kerül a kódolt adathalmazzal együtt a vevő oldalra

  9. Huffman kódolás • Rendezzük az elemeket az előfordulásuk valószínűségeik (gyakoriságaik) sorrendjében. • A két legvalószínűtlenebb szimbólumból együttes (szülő) szimbólumot képezünk és ezt beírjuk az eredeti szimbólumok közé a valószínűségi sorba. Az új (szülő) szimbólum valószínűsége egyenlő a két (gyermek) szimbólum valószínűségeinek összegével. • A 2-es eljárást addig ismételjük míg két elemű nem lesz a forrás. Ekkor az egyik elemhez 1-et a másikhoz 0-t rendeljük. • Visszatérünk az előző összevont szimbólumhoz. A nagyobb valószínűségűhöz 1-et, a kisebb valószínűségű szimbólumhoz 0-t rendelünk. • Az eljárást addig ismételjük, amíg vissza nem jutunk az eredeti legkisebb valószínűségű szimbólumig.

  10. a b c d d e e 13 8 5 Huffman kódolás A szimbólumok a bináris fa levelei lesznek Csökkenő gyakoriság szerit rendezve Kapcsold a kisebb gyakoriság az ágakat

  11. a b c d e Huffman kódolás 50 0 1 31 = 0 1 13 18 0 1 0 1

  12. Huffman kód • A tömöritési arány mindig nagyobb mint 1.0 bit/minta • A kód előre tervezett • Kötött kódtábla • Ha a valószinüségek eltérnek a tervezés során felvettektől, akkor adat kiterjedés is felléphet. • Gyakorlati megvalósítások:– két menetes implementáció Blokk adaptiv (kód tábla adat blokkonként) Rekurziv Huffman (a kód tábla folyamatosan változik)

  13. Lempel-Ziv-Welch (LZW) • szótár alapú kódolás • Az algoritmus része a kódtábla építés, a kódtábláta tömörítés közben állítja elő. • minden új bitsorozatot felvesz a kódtáblába • A dekódoláshoz nem szükséges a kódtábla megléte • Használja: GIF, TIFF, V.42bis modem tömörítési szabvány, PostScript Level 2

  14. Lempel-Ziv kódolásalgoritmusa • Inicializálás: a szótár fel van töltve az összes alap szimbólummal, W üres. • 2. K a kódolandó üzenet következő karaktere. • 3. A W+K jelsorozat megvan már a szótárban ? • a./ igen, W := W+K (W –t egészíts ki K -val); • b./ nem • Add a kimenő üzenethez a W-hez rendelt kódot; • vedd fel a szótárba a W+K jelsorozat; • W := K (W most csak a K karaktert tartalmazza); • c./ van még kódolandó karakter ? • Ha igen, kezeld le (lásd 2. Pont); • Ha nincs több: • Add a kimenő üzenethez a W-hez rendelt kódot ;

  15. A következő karakter Az ABLAK tartalma Ismert ? Szótár Kimenet Új ABLAK tartalom Inicializálás [] #1 = ’A’ [] #2 = ‘B’ [] #3 = ‘C’ Iteráció A [A] Igen(#1) B [AB] nem #4 = ‘AB’ #1 [B] A [BA] nem #5 = ‘BA’ #2 [A] B [AB] igen (#4) A [ABA] nem #6 = ‘ABA’ #4 [A] A [AA] nem #7 = ‘AA’ #1 [A] A [AA] igen (#7) Vége üres [AA] #7 Lempel-Ziv kódolás példa A jelkészlet :{A,B,C} Az üzenet:[ABABAAA]

More Related