データ圧縮法概説 目次
最終更新日：2001年7月2日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
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
レンジコーダ講座
レンジコーダ講座その3 Revised : 2020/07/25 Since : 2006/07/31 Home ｜ 圧縮 ｜ 算術符号 ｜ RC(その１ ２) ∥ 適応型 ｜ 頻度表更新 ｜ 圧縮率向上 ｜ 二値 適応型(動的)レンジコーダ これまで説明してきたレンジコーダを静的レンジコーダという。 静的レンジコーダとは、最初に頻度表を作成し、符号化・復号化中は頻度表を更新しないものである。 これに対し、符号化・復号化中は頻度表を更新するものを、適応型レンジコーダとか動的レンジコーダと言う。 長所 頻度表を埋め込む必要がない。（ヘッダを小さくできる） 前半と後半で出現率の偏りが異なる場合、頻度表の更新により圧縮率が向上する。 短所 頻度表がある程度更新されるまでは圧縮率が悪い。 頻度表更新分の計算量が増える。 ページの上部へ 頻度表更新 頻度表の初期状態は、出現可能性のある文字について頻
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部分復元可能なデータ圧縮 - DO++
通常の（可逆）データ圧縮は入力データを圧縮して保存し、それを利用する場合は、全て復元して元のデータに戻してから利用する。この場合、圧縮した後、データの一部分のみを利用したい場合においても、全てを復元してからでなければデータを利用できない。 これを解決する最も簡単な方法は、データを小さいブロックに分割してから、それぞれを独立して圧縮し、一部分だけ利用する場合は該当するブロックだけを復元することである。しかし、この方法では、ブロックが小さい場合、全体の情報が利用できず圧縮率は著しく低下する（1kBのデータを圧縮した場合と1MBのデータを圧縮した場合の圧縮率は数倍違う）。 この問題を解決するため、圧縮アルゴリズム自体に（高速な）部分復元操作を備えさせる方法ががいくつか提案されている。 Static PPM(pdf@dcc2004,pdf@comp-nhc2006)は圧縮に用いるためのモデルをPr
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データ圧縮
東工大での講義 (2002-01-30) データ圧縮入門 (制作中，全然書けていません) データ圧縮と特許 データ圧縮の昔話 (PC-VAN SIG SCIENCE のログで読む開発秘話) binary diff / delta compression zlib について Cマガジン圧縮記事後日談 Data Compression Pointers (リンク集） History of Data Compression in Japan (English) 奥村晴彦 Last modified: 2004-05-26 16:17:14
第2回 パズルみたいに楽しいデータ圧縮
適当な圧縮ルールを作り，ASCII文字で描いた絵（図1）をなるべく少ない文字数で表現してください。 ある日のこと，ぼーっとした頭で仕事をしていると，同僚がそれはもう満面の笑みを浮かべて「プログラムで使っている画像データを圧縮するためにLZSS＊1を実装してみたんですよ。ふふん，どうよ」と話しかけてきました。「ぬあ?」とそれがどうした的に返事をしつつも，ふと気づいたのは，何らかの圧縮プログラムやアルゴリズムを作った経験を持つプログラマは意外に多いということです。すでにzlibなどの著名な圧縮ライブラリが公開されていますが，「ブロックソート」や「PPM」などの新しい圧縮方法が日夜開発されています。 どうも圧縮というのは，プログラマ心をそそる何かがあるようです。今回はそんな圧縮アルゴリズムの不思議で魅力的なところを紹介します。パズルのような圧縮アルゴリズムの楽しさを感じていただければと思います。
BlockSorting
BlockSortingは、今までのデータ圧縮で有名な方法であるLZ法とは全く違う、ユニークな操作を用 いてデータを圧縮する方法であり、M.BurrowsさんとD.J.Wheelerさんが作者なので「BWTransform」 ともいいます。 このアルゴリズムは簡単に言ってしまえば、「データをぐるぐる回してソートして出力」というも のです。簡単すぎるかもしまいませんが、本当にそうなんです。 ちなみに、このBlockSorting、単体では全く圧縮しません。ただ可逆な形にデータを変換すると いうものです。しかし、BlockSorting後のデータは非常に圧縮されやすい状態になります。例える と、色々な形をしたスポンジ（データ）が箱にごちゃごちゃに入って山積みになっているとします 。 これをそのまま上からギューっと押しつぶすのがLZ法やHuffman法なのに対し、一度、形が似た も
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■平成教育委員会：Googleの入社適正試験 - ガスコン研究所
http://www.01-tec.com/yz2/c_maga_yz2.html
スキンケアのための皮膚理論
algorithm
maximumcompression.com
http://compression.ca/act/
データ圧縮の基礎
http://www.group-finity.com/