画像圧縮アルゴリズム (10) 算術符号化
Range Coder復号化処理による数直線の変化は、以下のようになります。 復号化の場合、数直線は常に0からRangeまでの範囲になります。符号が数直線上のどこに位置しているのかをチェックして、Rangeを復号化されたデータが持つ範囲に変換するところは、やはり算術符号化での処理と本質的に変わりありません。 処理方法は以上になりますが、ここでいくつかの問題を解決する必要があります。まず一つは、符号化と復号化での計算で使用している変数Range / Sizeが0になる可能性があるということで、このときはRangeを計算した結果が0になってしまうため、処理を続けることができなくなります。よってRangeの取り得る最小値は、データのサイズより大きくなければなりません。Range / Sizeが0になった場合、サンプル・プログラムでは単純にエラー終了しています。Rangeの最小値はサンプル・プログ
画像圧縮アルゴリズム (9) ウェーブレット変換 -2-
前章で、多重解像度解析の内容についてHaarの関数を使って説明しましたが、今回はこれを一般化したDaubechiesによるウェーブレット関数を紹介したいと思います。Haarの関数は不連続となることから、自然画の圧縮には適さないと言われています。Daubechiesの関数ではこの不連続が解消されており、Haarの関数よりも自然画の処理に適しているそうです。 前にも述べたように、ウェーブレット変換を行ってもデータ量は変化しません。JPEGの場合と同じく、変換後には量子化と符号化を行う必要があります。この章では、量子化の方法についても説明をしたいと思います。 1) ツースケール関係(two-scale relation) Haarのスケーリング関数を使った多重解像度解析処理では、二つの矩形を平均化して一つの矩形にすることで、解像度を一つ落とす(レベルを一つあげる)処理を行っていました。この時の
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 こんなことやって意味あるのかどうか正直言って迷いました。プログラマはたいてい知っているような内容だし見る人もいないんじゃないかと思いましたが、これからプログラミングを始めてみようという方にとっては参考になるかもしれないし、何よりも自分にとって頭の中を整理できたりするので、これから定期的にやっていこうかと考えてます。 ところで、紹介する内容はほとんど過去に出版された書物関係から抜粋しています。一応下の方に参考文献として挙げておきますので興味を持たれた方は書店などで探してみてはいかがでしょうか？ ということで、まずはライン・ルーチン(画面に直線を描画する)についての紹介です。
画像圧縮アルゴリズム (5) LZ法
この章では、現在のデータ圧縮・画像圧縮などで広く用いられているLZ法について説明します。 前章までで説明したハフマン圧縮では、個々のデータをハフマン符号に変換して圧縮を試みるというものでしたが、LZ法では、あるデータ列に着目して、それが以前に出現したことがあるかをチェックし、すでに出現したことがあるのならば、そのデータ列を示す何らかの符号(当然、データ列より短くなければなりません)に置き換える処理を行うことにより、圧縮を行っています。 LZ法には、いくつかの種類があり、その種類によってさらに名称が変わります。しかし、その違いは符号化の方法だけで、処理の内容については全て同じです。 LZ法は、Abraham LempelとJacob Zivの二人による共同開発によって、1977年に誕生しました。正式名称はZiv-Lempel codingですが、間違ってLZ法として紹介したことから、現在の
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 こんなことやって意味あるのかどうか正直言って迷いました。プログラマはたいてい知っているような内容だし見る人もいないんじゃないかと思いましたが、これからプログラミングを始めてみようという方にとっては参考になるかもしれないし、何よりも自分にとって頭の中を整理できたりするので、これから定期的にやっていこうかと考えてます。 ところで、紹介する内容はほとんど過去に出版された書物関係から抜粋しています。一応下の方に参考文献として挙げておきますので興味を持たれた方は書店などで探してみてはいかがでしょうか？ ということで、まずはライン・ルーチン(画面に直線を描画する)についての紹介です。
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