WikiDer > Динамическое марковское сжатие

Dynamic Markov compression

Динамическое марковское сжатие (DMC) без потерь Сжатие данных алгоритм разработан Гордон Кормак и Найджел Хорспул.[1] Он использует прогнозирующий арифметическое кодирование похожий на прогноз путем частичного сопоставления (PPM), за исключением того, что ввод прогнозируется по одному биту за раз (а не по одному байту за раз). DMC имеет хорошую степень сжатия и умеренную скорость, как и PPM, но требует немного больше памяти и не широко применяется. Некоторые недавние реализации включают экспериментальные программы сжатия крючок Нания Франческо Антонио, окамид Фрэнка Швеллинджера и как подмодель в paq8l пользователя Мэтт Махони. Они основаны на Реализация 1993 г. in C Гордона Кормэка.

Алгоритм

DMC предсказывает и кодирует один бит за раз. Он отличается от PPM в том, что он кодирует биты, а не байты, и из смешение контекста такие алгоритмы как PAQ в этом есть только один контекст для каждого прогноза. Прогнозируемый бит затем кодируется с использованием арифметическое кодирование.

Арифметическое кодирование

Поразрядный арифметический кодер, такой как DMC, имеет два компонента: предсказатель и арифметический кодер. Предиктор принимает п-битовая строка ввода Икс = Икс1Икс2...Иксп и присваивает ему вероятность п(Икс), выраженный как результат ряда прогнозов, п(Икс1)п(Икс2|Икс1)п(Икс3|Икс1Икс2) ... п(Иксп| Икс1Икс2...Иксп–1). Арифметический кодер поддерживает два двоичных числа высокой точности, пнизкий и пвысоко, представляющий возможный диапазон для полной вероятности того, что модель присвоит всем строкам лексикографически меньше, чем Икс, учитывая кусочки Икс видел до сих пор. Сжатый код для Икс является пИкс, самая короткая битовая строка, представляющая число между пнизкий и пвысоко. Всегда можно найти число в этом диапазоне не более чем на один бит длиннее, чем Шеннон предел, журнал2 1 / п(Икс'). Один такой номер можно получить из пвысоко отбрасывая все конечные биты после первого бита, который отличается от пнизкий.

Сжатие происходит следующим образом. Начальный диапазон установлен на пнизкий = 0, пвысоко = 1. Для каждого бита предсказатель оценивает п0 = п(Икся = 0|Икс1Икс2...Икся–1) и п1 = 1 − п0, вероятность 0 или 1 соответственно. Затем арифметический кодер делит текущий диапазон (пнизкийпвысоко) на две части пропорционально п0 и п1. Тогда поддиапазон, соответствующий следующему биту Икся становится новым диапазоном.

Для декомпрессии предсказатель делает идентичную серию предсказаний, учитывая уже распакованные биты. Арифметический кодер выполняет идентичную серию разбиений диапазона, затем выбирает диапазон, содержащий пИкс и выводит бит Икся соответствующий этому поддиапазону.

На практике нет необходимости хранить пнизкий и пвысоко в памяти с высокой точностью. По мере сужения диапазона начальные биты обоих чисел будут одинаковыми и могут быть немедленно выведены.

Модель DMC

Предиктор DMC - это таблица, которая отображает (поразрядно) контексты на пару счетчиков, п0 и п1, представляющий количество нулей и единиц, ранее наблюдавшихся в этом контексте. Таким образом, он предсказывает, что следующим битом будет 0 с вероятностью п0 = п0 / п = п0 / (п0 + п1) и 1 с вероятностью п1 = 1 − п0 = п1 / п. Кроме того, каждая запись в таблице имеет пару указателей на контексты, полученных путем добавления 0 или 1 справа от текущего контекста (и, возможно, отбрасывания битов слева). Таким образом, нет необходимости искать текущий контекст в таблице; достаточно поддерживать указатель на текущий контекст и переходить по ссылкам.

В исходной реализации DMC исходная таблица - это набор всех контекстов длиной от 8 до 15 бит, которые начинаются на границе байта. Начальное состояние - это любой из 8-битных контекстов. Счетчики представляют собой числа с плавающей запятой, инициализированные небольшой ненулевой константой, например 0,2. Счетчики не инициализируются нулевым значением, чтобы можно было кодировать значения, даже если они не были просмотрены ранее в текущем контексте.

Моделирование одинаково для сжатия и распаковки. Для каждого бита п0 и п1 вычисляются, бит Икся кодируется или декодируется, модель обновляется добавлением 1 к счетчику, соответствующему Икся, а следующий контекст находится при переходе по ссылке, соответствующей Икся.


Добавление новых контекстов

DMC, описанный выше, эквивалентен контекстной модели первого порядка. Однако добавление более длинных контекстов для улучшения сжатия - это нормально. Если текущий контекст - A, а следующий контекст B отбрасывает биты слева, то DMC может добавить (клонировать) новый контекст C из B. C представляет тот же контекст, что и A, после добавления одного бита справа, как в случае B , но без потери битов слева. Таким образом, ссылка от A будет перемещена от B к точке с C. Оба B и C сделают один и тот же прогноз, и оба будут указывать на одну и ту же пару следующих состояний. Общее количество, п = п0 + п1 для C будет равно количеству пИкс для A (для входного битаИкс), и это количество будет вычтено из B.

Например, предположим, что состояние A представляет контекст 11111. На входном бите 0 он переходит в состояние B, представляющее контекст 110, полученный путем отбрасывания 3 битов слева. В контексте A было 4 нулевых бита и некоторое количество единичных битов. В контексте B было 3 нуля и 7 единиц (п = 10), что предсказывает п1 = 0.7.

государствоп0п1Следующий0Следующий1
А = 111114B
В = 11037EF

C клонирован из B. Он представляет контекст 111110. Оба B и C предсказывают п1 = 0,7, и оба переходят в одно и то же следующее состояние, E и F. Счетчик C равен п = 4, равно п0 для A. Это оставляет п = 6 для B.

государствоп0п1Следующий0Следующий1
А = 111114C
В = 1101.84.2EF
С = 1111101.22.8EF

Состояния клонируются непосредственно перед переходом к ним. В исходном DMC условие для клонирования состояния - это когда переход от A к B равен минимум 2, а счетчик B как минимум на 2 больше этого. (Когда второй порог больше 0, это гарантирует, что другие состояния все равно перейдут в B после клонирования). Некоторые реализации, такие как hook, позволяют устанавливать эти пороги в качестве параметров. В paq8l эти пороги увеличиваются по мере использования памяти для замедления скорости роста новых состояний. В большинстве реализаций, когда память исчерпана, модель отбрасывается и повторно инициализируется обратно к исходной побайтной модели порядка 1.

использованная литература

  1. ^ Гордон Кормак и Найджел Хорспул, "Сжатие данных с использованием динамического марковского моделирования", Computer Journal 30: 6 (декабрь 1987 г.)

внешняя ссылка