Сравните результаты сжатия файлов с лучшими результатами алгоритма rle

Обновлено: 02.07.2024

RLE означает кодирование длин серий. Это алгоритм без потерь, который предлагает достойные коэффициенты сжатия только для определенных типов данных.

Как работает RLE

RLE, вероятно, является самым простым из существующих алгоритмов сжатия. Он заменяет последовательности одних и тех же значений данных в файле номером счетчика и одним значением. Предположим, необходимо сжать следующую строку данных (17 байт):
ABBBBBBBBBBCDEEEEF

При использовании сжатия RLE сжатый файл занимает 10 байт и может выглядеть следующим образом:
A *8B C D *4E F

Как видите, повторяющиеся строки данных заменяются управляющим символом (*), за которым следует количество повторяющихся символов и сам повторяющийся символ. Управляющий символ не фиксирован, он может отличаться от реализации к реализации.

Если в файле появляется сам управляющий символ, то кодируется один дополнительный символ.

Как видите, кодирование RLE эффективно только в том случае, если есть последовательности из 4 или более повторяющихся символов, потому что для проведения RLE используются три символа, поэтому кодирование двух повторяющихся символов может даже привести к увеличению размера файла.

Важно знать, что существует множество различных схем кодирования длин серий. Приведенный выше пример только что использовался для демонстрации основного принципа кодирования RLE. Иногда реализация RLE адаптируется к типу сжимаемых данных.

Преимущества и недостатки

Этот алгоритм очень прост в реализации и не требует большой мощности процессора. Сжатие RLE эффективно только для файлов, содержащих много повторяющихся данных. Это могут быть текстовые файлы, если они содержат много пробелов для отступов, но гораздо больше подходят штриховые изображения, содержащие большие белые или черные области. Сгенерированные компьютером цветные изображения (например, архитектурные чертежи) также могут обеспечивать достаточную степень сжатия.

Где используется сжатие RLE?

Сжатие RLE можно использовать в следующих форматах файлов:

38 мыслей о “сжатии RLE”

если вы кодируете изображение с помощью RLE, как кодируется «разрыв строки», т. е. как «система» узнает ширину и длину изображения? Спасибо!

Я думаю, что эта информация является частью заголовка файла и не включается в сжатые данные изображения. Вам придется прочитать спецификации самого формата файла.

Мне нравится эта статья. Спасибо. Я китайский студент, который изучает сжатие данных. Можете ли вы рассказать мне больше об алгоритме RLE?谢谢！(что по-китайски означает "спасибо")

Хорошо, я говорю вам, что я не знаю, пожалуйста, перестаньте спрашивать меня 谢谢！(что означает "спасибо" на китайском языке)

Каким будет результат ABC000AAB00000000DEFAB00000 при использовании RLE?

Выполняем ли мы это, если число вхождений элемента превышает указанное или предполагаемое значение?

Алгоритмы сжатия данных можно определить как процесс уменьшения размеров файлов при сохранении тех же или подобных до некоторой степени данных. Это делается путем удаления ненужных данных или повторного создания данных для повышения эффективности.

Во время сжатия у вас есть возможность выбрать метод сжатия с потерями или без потерь. Если говорить о методе с потерями, то он безвозвратно стирает данные. С другой стороны, без потерь позаботьтесь о ваших исходных данных. Тип, который вы выберете, зависит от того, какого качества вы требуете от своих файлов.
В этой статье вы найдете смесь алгоритмов сжатия данных без потерь и алгоритмов сжатия изображений и видео, основанных на глубоком обучении.

Алгоритмы сжатия данных без потерь обычно используются для выполнения функции архивирования или любых других высококачественных функций. Эти алгоритмы сжатия данных позволяют уменьшить размер файла. Это также гарантирует, что файлы могут быть полностью восстановлены, если они нуждаются в восстановлении.

LZ77 был анонсирован в 1977 году и считается основой многих других алгоритмов сжатия без потерь. Обычно используется метод «скользящего окна». В этой методологии используется словарь, в котором для представления используются триплеты:

Смещение. Его можно назвать фактическим началом фразы и началом файла.
Длина пробега – определяется как количество символов, которые помогают вам составить фразу.
Отклоняющиеся символы — это маркетологи, указывающие на новую фразу.

Он включает в себя указание на то, что используемая фраза полностью совпадает с исходной фразой, а также определяет, есть ли какой-либо другой символ.

По мере того, как вы анализируете файл, словарь динамически обновляется для отражения содержимого и размера сжатых данных.

LZR был разработан и анонсирован в 1981 году. Майкл Роде анонсировал его, а позже модифицировал.Его можно использовать в качестве основной альтернативы алгоритму сжатия данных LZ77, но у вас также есть возможность использовать его для любого смещения в файле. Если вы не используете его линейно, то ему требуется значительный объем памяти. Это условие делает LZ77 лучшим вариантом для использования. Этот алгоритм сжатия данных прост в реализации и может обеспечить очень высокую производительность при аппаратной реализации.

Это алгоритм, который широко используется утилитой алгоритма сжатия данных Unix и используется в формате изображения GIF. Он стал первым алгоритмом сжатия данных, который широко использовался на компьютерах. Большой текстовый файл на английском языке обычно можно сжать из LZW примерно до половины исходного размера.

LZSS расшифровывается как Lempel Ziv Storer Szymanski, он был разработан и анонсирован в 1982 году. Это алгоритм сжатия данных, улучшенный по сравнению с LZ77. Этот процесс сжатия выполняется путем включения метода, который будет следить за тем, уменьшает ли замена размер файла. Если он не уменьшится, то вход останется в исходном виде. Он также не предпочитает использовать отличающиеся символы, а предпочитает использовать только пары длины смещения.

Этот алгоритм в основном используется для архивирования файлов в различные форматы, такие как RAR или ZIP, или для сжатия сетевых данных.

Его можно назвать методом словарного кодирования. LZSS пытается заменить строку символов ссылкой на расположение той же строки в словаре. Ключевое различие между LZ77 и LZSS в том, что в LZ77 ссылка на словарь могла быть длиннее, чем строка, которую она заменяла. В LZSS такие ссылки опускаются, если длина меньше точки «безубыточности».

Сдуть

Deflate — это формат файла алгоритма сжатия данных без потерь, в котором используется комбинация LZSS и кодирования Хаффмана. Он был разработан Филом Кацем в 1993 году. Кодирование Хаффмана также является алгоритмом, который был разработан в 1952 году. Его можно определить как алгоритм энтропийного кодирования, который помогает вам назначать свой код на основе частоты символа.< /p>

Кац также разработал оригинальный алгоритм, который используется для построения потоков Deflate. Как было указано в документе RFC, многие считали, что алгоритм, создающий файлы Deflate, может быть реализован способом, не защищенным патентами. Это привело к его широкому использованию в дополнение к формату файла ZIP, который был основной целью Каца при его разработке. Патент больше не доступен.

LZMA означает алгоритм цепи Маркова Лемпеля Зива, он был разработан и выпущен в 1998 году. Его также можно назвать модификацией LZ77. Эта модификация была сделана для архиватора –Zip с форматом .7z. Используется метод цепного сжатия, реализующий модифицированный LZ77 на битовом, а не на байтовом уровне. Появляющийся вывод будет дополнительно обработан с использованием арифметического кодирования для большего сжатия.

Производительность других шагов сжатия зависит от конкретной реализации. Этот алгоритм сжатия данных использует схему сжатия словаря, отчасти очень похожую на алгоритм LZ77, который был опубликован Авраамом Лемпелем и Джейкобом Зивом в 1977 году. Он также отличается высокой степенью сжатия и переменным размером словаря сжатия. Хотя он по-прежнему поддерживает скорость распаковки, очень похожую на другие широко используемые алгоритмы сжатия.

LZMA2

LZMA2 был разработан и выпущен в 2009 году. Его также можно определить как модификацию LZMA. Это делает LZMA лучше, улучшая его производительность за счет больших возможностей многопоточности. LZMA2 также обеспечивает улучшенную обработку несжимаемых данных. Это простой формат контейнера, который может включать как несжатые данные, так и данные LZMA, а также с несколькими различными параметрами кодирования LZMA.

LZMA2 поддерживает произвольно масштабируемое многопоточное сжатие и распаковку, а также эффективное сжатие частично несжимаемых данных. Однако у него могут быть некоторые проблемы с безопасностью, он может быть небезопасным и менее эффективным, чем LZMA. Проще говоря, это может быть полезно для вас, но да, это не так безопасно по сравнению с LZMA.

Сжатие на основе многослойного персептрона (MLP)

Двоичное кодирование — стандартное двухсимвольное кодирование.
Квантование - проблемы ввода из непрерывного набора в дискретный набор.
Преобразование пространственной области: попиксельное изменение данных.

Для определения оптимального двоичного кода алгоритм MLP использует выходные данные вышеперечисленных процессов в нейронной сети декомпозиции.

Кроме того, этот алгоритм был изменен с помощью интуитивно понятных методов, которые позволили точно аппроксимировать данные, полностью основанные на соседних данных посредством обратного распространения. Это может быть очень полезно для вас при сжатии изображений и видеоданных.

Dee Coder — сжатие видео на основе глубокой нейронной сети

Deep Coder определяется как структура на основе сверточной нейронной сети (CNN). Это делает представление альтернативой тем методам сжатия видео, которые мы так долго использовали. Для прогнозирующих и остаточных сигналов в этой модели используются различные сверточные нейронные сети (CNN).

Он выполняет кодирование карт объектов в двоичный поток с использованием скалярного квантования и очень старого и традиционного алгоритма сжатия файлов, называемого кодированием Хаффмана. Утверждается, что эта модель способна обеспечить превосходную производительность по сравнению с известным стандартом кодирования видео H.264/AVC.

Сверточная нейронная сеть (CNN) — сжатие на основе

CNN определяются как нейронные сети разных уровней. Это в основном используется для распознавания изображений и обнаружения функции. В тот момент, когда вы применяете его к сжатию, эти сети используют свертку для расчета связи между соседними пикселями. Если сравнивать его с алгоритмами на основе MLP, CNN показывает лучшие результаты сжатия, чем они.

Это также обеспечивает улучшенную производительность сверхвысокого разрешения и уменьшение артефактов. В дополнение к этому алгоритмы сжатия данных на основе CNN улучшают качество изображений JPEG. Это достигается за счет уменьшения отношения пикового сигнала к шуму и структурного подобия.

Сжатие на основе CNN также может сочетаться с производительностью стандарта высокоэффективного кодирования видео. Это делается с использованием оценки энтропии. Это также может быть очень полезно для вас при сжатии файлов.

Сжатие на основе генеративно-состязательной сети (GAN)

GAN можно определить как альтернативу нейронным сетям, использующим две конкурирующие сети. Это делается для получения более точных анализов и прогнозов. В 2017 году были впервые разработаны алгоритмы на основе GAN. Эти алгоритмы сжатия данных могут сжимать файлы более чем в два с половиной раза меньше по сравнению с традиционными широко используемыми методами, такими как JPEG или WebP.

Алгоритмы на основе GAN можно использовать для сжатия в реальном времени с параллельной обработкой. Этот алгоритм работает, поскольку он полностью сжимает изображения на основе наиболее подходящих признаков.

Когда выполняется декодирование, на основе предсказаний, сделанных этими признаками, реконструируются изображения. Если мы сравним его со сжатием на основе CNN, сжатие на основе GAN создаст для вас изображения очень высокого качества за счет устранения враждебных потерь.

Прогнозирование с помощью частичного совпадения (PPM)

PPM – это метод адаптивного сжатия статистических данных, основанный на контекстном моделировании и прогнозировании. Эти модели используют набор предыдущих символов в несжатом потоке символов для предсказания следующего символа в потоке. Алгоритмы PPM также можно использовать для кластеризации данных в прогнозируемые группы в кластерном анализе.
Количество предыдущих символов, n, определяет порядок модели PPM, который обозначается как PPM(n).

Неограниченные варианты, в которых контекст не имеет ограничений по длине, также существуют и обозначаются как PPM. Если предсказание не может быть сделано на основе всех n символов контекста, делается попытка предсказания с n - 1 символом. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет найдено совпадение или в контексте не останется символов. В этот момент делается фиксированный прогноз.
Реализации сжатия PPM сильно различаются в других деталях. Фактический выбор символа обычно записывается с использованием арифметического кодирования, хотя также возможно использовать кодирование Хаффмана или даже какой-либо метод словарного кодирования.

Кодирование длин серий (RLE)

RLW — это форма сжатия данных без потерь, при которой ряды данных (последовательности, в которых одно и то же значение данных встречается во многих последовательных элементах данных) сохраняются как одно значение данных и подсчитываются, а не как исходный ряд. Это наиболее полезно для данных, содержащих много таких прогонов.

Например, простые графические изображения, такие как значки, линейные рисунки, игра Конвея "Жизнь" и анимация. Это бесполезно с файлами, у которых не так много прогонов, так как это может значительно увеличить размер файла.

RLE также может использоваться для обозначения раннего формата графических файлов, который поддерживался CompuServe для сжатия черно-белых изображений, но был широко вытеснен их более поздним форматом обмена графикой (GIF). RLE также относится к малоиспользуемому формату изображения в Windows 3.x с правилом расширения, которое представляет собой растровое изображение с кодировкой длины цикла, используемое для сжатия начального экрана Windows 3.x.

bzip2

bzip2 – это бесплатная программа сжатия данных с открытым исходным кодом, использующая алгоритм Барроуза-Уилера. Он сжимает только отдельные файлы и не является файловым архиватором. Он разработан Джулианом Сьюардом и поддерживается Федерико Мена. Сьюард выпустил первый публичный релиз bzip2 версии 0.15 в июле 1996 года.Стабильность и популярность компрессора росли в течение следующих нескольких лет, и в конце 2000 года Сьюард выпустил версию 1.0.

После девятилетнего перерыва в обновлении проекта с 2010 года. 4 июня 2019 года Федерико Мена принял на себя обязанности сопровождающего проекта bzip2. bzip2 сжимает данные блоками размером от 100 до 900 КБ.

Он использует преобразование Барроуза-Уилера для преобразования часто повторяющихся последовательностей символов в строки из одинаковых букв. Затем он применяет преобразование движения вперед и кодирование Хаффмана. Предок bzip2 bzip использовал арифметическое кодирование вместо Хаффмана. Изменение было внесено из-за ограничения патента на программное обеспечение.

Кодирование по методу Хаффмана

Код Хаффмана – это особый тип кода оптимального префикса, который обычно используется для сжатия данных без потерь. Процесс поиска или использования такого кода продолжается с использованием кодирования Хаффмана, алгоритма, разработанного Дэвидом А. Хаффманом, когда он был доктором наук. студент Массачусетского технологического института и опубликован в статье 1952 года «Метод построения кодов с минимальной избыточностью».

Вывод алгоритма Хаффмана можно рассматривать как кодовую таблицу переменной длины для кодирования исходного символа (например, символа в файле). Алгоритм выводит эту таблицу из предполагаемой вероятности или частоты появления (веса) для каждого возможного значения исходного символа.

Как и в других методах энтропийного кодирования, более распространенные символы обычно представляются с использованием меньшего количества битов, чем менее распространенные символы. Метод Хаффмана может быть эффективно реализован. Нахождение кода за время, линейное количеству входных весов, если эти веса отсортированы.

ZСтандарт

Zstandard (или zstd) – это алгоритм сжатия данных без потерь, разработанный Яном Коллетом из Facebook. Zstd является эталонной реализацией на языке C. Версия 1 этой реализации была выпущена как бесплатное программное обеспечение 31 августа 2016 года.
Zstandard был разработан для обеспечения степени сжатия, сравнимой со степенью сжатия алгоритма DEFLATE (разработанного в 1991 году и использовавшегося в оригинальные программы ZIP и gzip), но быстрее, особенно для распаковки. Он настраивается с уровнями сжатия в диапазоне от минус 5 (самый быстрый) до 22 (самый медленный по скорости сжатия, но лучший коэффициент сжатия).

Zstd при максимальном уровне сжатия дает степень сжатия, близкую к LZMA, LZAHM и PPM. Он работает лучше, чем LZA или bzip2. Zstandard достигает текущей границы Парето, так как распаковывает быстрее, чем любой другой доступный в настоящее время алгоритм с аналогичной или лучшей степенью сжатия

Словари могут сильно влиять на коэффициент сжатия небольших файлов, поэтому Zstandard может использовать предоставленный пользователем словарь сжатия. Он также предлагает режим обучения, способный создать словарь из набора образцов.

Заключение

Эти алгоритмы сжатия данных помогут вам оптимизировать размер файла. Различные типы алгоритмов сжатия данных дадут вам разные результаты. Однако, если вы не можете найти правильный алгоритм здесь, вы можете взглянуть на это руководство и уточнить свой поиск. Недостатка в алгоритмах нет, но при поиске подходящего алгоритма для вашего проекта необходимо быть точным.

Надеюсь, эта статья помогла вам выбрать лучший алгоритм сжатия данных в соответствии с вашими потребностями. Спасибо, что прочитали эту статью. Вы также можете проверить лучшие алгоритмы шифрования и хеширования.

Читайте также: