引言
当今,各种信息系统的数据量越来越大,如何更快、更多、更好地传输与存储数据成为数据信息处理的首要问题,而数据压缩技术则是解决这一问题的重要方法。事实上,从压缩软件WINRAR到熟知的MP3,数据压缩技术早已应用于各个领域。
2 数据压缩技术概述
本质上压缩数据是因为数据自身具有冗余性。数据压缩是利用各种算法将数据冗余压缩到最小,并尽可能地减少失真,从而提高传输效率和节约存储空间。
数据压缩技术一般分为有损压缩和无损压缩。无损压缩是指重构压缩数据(还原,解压缩),而重构数据与原来数据完全相同。该方法用于那些要求重构信号与原始信号完全一致的场合,如文本数据、程序和特殊应用场合的图像数据(如指纹图像、医学图像等)的压缩。这类算法压缩率较低,一般为1/2~1/5。典型的无损压缩算法有:Shanno-Fano编码、Huffman(哈夫曼)编码、算术编码、游程编码、LZW编码等。而有损压缩是重构使用压缩后的数据,其重构数据与原来数据有所不同,但不影响原始资料表达信息,而压缩率则要大得多。有损压缩广泛应用于语音、图像和视频的数据压缩。常用的有损压缩算法有 PCM(脉冲编码调制)、预测编码、变换编码(离散余弦变换、小波变换等)、插值和外推(空域亚采样、时域亚采样、自适应)等。新一代的数据压缩算法大多采用有损压缩,例如矢量量化、子带编码、基于模型的压缩、分形压缩和小波压缩等。
3 常用数据无损压缩算法
3.1 游程编码
这种数据压缩思想:如果数据项d在输入流中连续出现n次,则以单个字符对nd来替换连续出现n次的数据项,这n个连续出现的数据项叫游程n,这种数据压缩方法称游程编码(RLE),其实现流程如图1所示。RLE算法具有实现简单,压缩还原速度快等优点,只需扫描一次原始数据即可完成数据压缩。其缺点是呆板,适应性差,不同的文件格式的压缩率波动大,平均压缩率低。实践表明,RLE能够压缩复杂度不高的原始点阵图像。