Адаптивное кодирование - Adaptive coding

Адаптивное кодирование относится к вариантам энтропийное кодирование методы сжатие данных без потерь. Они особенно подходят для потоковые данные, поскольку они адаптируются к локализованным изменениям характеристик данных и не требуют первого прохода по данным для расчета вероятностной модели. Плата за эти преимущества состоит в том, что кодер и декодер должны быть более сложными, чтобы поддерживать синхронизацию своих состояний, и требуется большая вычислительная мощность, чтобы поддерживать адаптацию состояния кодера / декодера.

Почти все Сжатие данных методы предполагают использование модель, прогноз состава данных. Когда данные соответствуют прогнозу, сделанному моделью, кодировщик обычно может передать содержимое данных с меньшими затратами информации, ссылаясь на модель. Это общее утверждение немного вводит в заблуждение, поскольку общие алгоритмы сжатия данных будут включать популярные LZW и LZ77 алгоритмы, которые трудно сопоставить с методами сжатия, обычно называемыми адаптивный.Кодирование длин серий и типичный JPEG сжатие с кодированием длин серий и предопределенными кодами Хаффмана не передают модель. Многие другие методы адаптируют свою модель к текущему файлу и должны передавать ее в дополнение к закодированным данным, потому что и кодировщик, и декодер должны использовать модель.

В адаптивном кодировании кодер и декодер вместо этого оснащены предопределенной метамоделью о том, как они будут изменять свои модели в ответ на фактическое содержание данных, и в противном случае начинают с чистого листа, что означает, что исходная модель не требуется. передан. По мере передачи данных и кодер, и декодер адаптируют свои модели, так что, если характер данных не изменится радикально, модель станет лучше адаптированной к данным, которые она обрабатывает, и сжимает их более эффективно, приближаясь к эффективности статического кодирования.

Адаптивный метод

Кодировщик

  1. Инициализируйте модель данных в соответствии с соглашением.
  2. Пока есть еще данные для отправки
    1. Закодируйте следующий символ, используя модель данных, и отправьте его.
    2. Измените модель данных на основе последнего символа.

Декодер

  1. Инициализируйте модель данных в соответствии с соглашением.
  2. Пока есть еще данные для получения
    1. Расшифруйте следующий символ, используя модель данных, и выведите его.
    2. Измените модель данных на основе декодированного символа.

Любому методу адаптивного кодирования соответствует статическая модель Метод, при котором модель данных предварительно вычисляется, а затем передается вместе с данными.

Статический метод

Кодировщик

  1. Инициализируйте модель данных на основе первого прохода данных.
  2. Передайте модель данных.
  3. Пока есть еще данные для отправки
    1. Закодируйте следующий символ, используя модель данных, и отправьте его.

Декодер

  1. Получите модель данных.
  2. Пока есть еще данные для получения
    1. Расшифруйте следующий символ, используя модель данных, и выведите его.

Примеры

Адаптивное кодирование изображений использовалось Кассини-Гюйгенс ремесло для ретрансляции изображений из Сатурн. Только около 5% изображений имеют видимые признаки повреждений. Поскольку у космического корабля есть ошибка исправления Флеш накопитель и длительные промежутки времени между событиями съемки изображений могут присутствовать подобные поврежденные изображения. Предполагается, что количество поврежденных, но невосстановимых изображений с миссии Кассини составляет около 0,01% или меньше.[нуждается в обновлении ]

Камера Кассини была направлена ​​на Диона на расстоянии около 548 210 километров. Изображение было получено с использованием фильтров CL1 и CL2 17 мая 2010 г.

Сжатие без потерь Cassini

  • Как преобразованные (8-битные), так и непреобразованные (12-битные) данные могут быть сжаты без потерь. Аппаратный компрессор данных Cassini использует модифицированную схему кодирования Хаффмана как часть своего адаптивного компрессора.
  • Каждое сжатое изображение может быть восстановлено на земле без потери информационного содержания изображения при условии, что энтропия изображения не превышает порогового значения, при котором достигается сжатие 2: 1.
  • Из-за проблем с камерой и необходимости уменьшения размера файла в схему кодирования изображения вносятся небольшие изменения, так что каждая сжатая строка фактически ограничена полосой пропускания по количеству битов, доступных для ее кодирования.