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这份资料的格式很不错,收了!谢谢整理者。

  GIF文件的图象数据使用了可变长度编码的LZW压缩算法(Variable-Length_Code LZW Compression),这是从LZW(Lempel Ziv Compression)压缩算法演变过来的,通过压缩原始数据的重复部分来达到减少文件大小的目的。

标准的LZW压缩原理
先来解释一下几个基本概念:
  LZW压缩有三个重要的对象:数据流(CharStream)、编码流(CodeStream)和编译表(String Table)。在编码时,数据流是输入对象(图象的光栅数据序列),编码流就是输出对象(经过压缩运算的编码数据);在解码时,编码流则是输入对象,数据流是输出对象;而编译表是在编码和解码时都须要用借助的对象。

字符(Character):最基础的数据元素,在文本文件中就是一个字节,在光栅数据中就是一个像素的颜色在指定的颜色列表中的索引值
字符串(String):由几个连续的字符组成;
前缀(Prefix):也是一个字符串,不过通常用在另一个字符的前面,而且它的长度可以为0;
(Root):单个长度的字符串;
编码(Code):一个数字,按照固定长度(编码长度)从编码流中取出,编译表的映射值;
图案:一个字符串,按不定长度从数据流中读出,映射到编译表条目.

  LZW压缩的原理:提取原始图象数据中的不同图案,基于这些图案创建一个编译表,然后用编译表中的图案索引来替代原始光栅数据中的相应图案,减少原始数据大小。看起来和调色板图象的实现原理差不多,但是应该注意到的是,我们这里的编译表不是事先创建好的,而是根据原始图象数据动态创建的,解码时还要从已编码的数据中还原出原来的编译表(GIF文件中是不携带编译表信息的),为了更好理解编解码原理,我们来看看具体的处理过程:

编码器(Compressor)

  编码数据,第一步,初始化一个编译表,假设这个编译表的大小是12位的,也就是最多有4096个单位,另外假设我们有32个不同的字符(也可以认为图象的每个像素最多有32种颜色),表示为a,b,c,d,e...,初始化编译表:第0项为a,第1项为b,第2项为c...一直到第31项,我们把这32项就称为根。
  开始编译,先定义一个前缀对象Current Prefix,记为[.c.],现在它是空的,然后定义一个当前字符串Current String,标记为[.c.]k,[.c.]就为Current Prefix,k就为当前读取字符。现在来读取数据流的第一个字符,假如为p,那么Current String就等于[.c.]p(由于[.c.]为空,实际上值就等于p),现在在编译表中查找有没有Current String的值,由于p就是一个根字符,我们已经初始了32个根索引,当然可以找到,把p设为Current Prefix的值,不做任何事继续读取下一个字符,假设为q,Current String就等于[.c.]q(也就是pq),看看在编译表中有没有该值,当然。没有,这时我们要做下面的事情:将Current String的值(也就是pq)添加到编译表的第32项,把Current Prefix的值(也就是p)在编译表中的索引输出到编码流,修改Current Prefix为当前读取的字符(也就是q)。继续往下读,如果在编译表中可以查找到Current String的值([.c.]k),则把Current String的值([.c.]k)赋予Current Prefix;如果查找不到,则添加Current String的值([.c.]k)到编译表,把Current Prefix的值([.c.])在编译表中所对应的索引输出到编码流,同时修改Current Prefix为k ,这样一直循环下去直到数据流结束。伪代码看起来就像下面这样:

 

Initialize String Table;
[.c.] = Empty;
[.c.]k = First Character in CharStream;
while ([.c.]k != EOF )
{
  if ( [.c.]k is in the StringTable)
  {
    [.c.] = [.c.]k;
  }
  else
  {
    add [.c.]k to the StringTable;
    Output the Index of [.c.] in the StringTable to the CodeStream;
    [.c.] = k;
  }
  [.c.]k = Next Character in CharStream;
}

Output the Index of [.c.] in the StringTable to the CodeStream;


来看一个具体的例子,我们有一个字母表a,b,c,d.有一个输入的字符流abacaba。现在来初始化编译表:#0=a,#1=b,#2=c,#3=d.现在开始读取第一个字符a,[.c.]a=a,可以在在编译表中找到,修改[.c.]=a;不做任何事继续读取第二个字符b,[.c.]b=ab,在编译表中不能找,那么添加[.c.]b到编译表:#4=ab,同时输出[.c.](也就是a)的索引#0到编码流,修改[.c.]=b;读下一个字符a,[.c.]a=ba,在编译表中不能找到:添加编译表#5=ba,输出[.c.]的索引#1到编码流,修改[.c.]=a;读下一个字符c,[.c.]c=ac,在编译表中不能找到:添加编译表#6=ac,输出[.c.]的索引#0到编码流,修改[.c.]=c;读下一个字符a,[.c.]c=ca,在编译表中不能找到:添加编译表#7=ca,输出[.c.]的索引#2到编码流,修改[.c.]=a;读下一个字符b,[.c.]b=ab,编译表的#4=ab,修改[.c.]=ab;读取最后一个字符a,[.c.]a=aba,在编译表中不能找到:添加编译表#8=aba,输出[.c.]的索引#4到编码流,修改[.c.]=a;好了,现在没有数据了,输出[.c.]的值a的索引#0到编码流,这样最后的输出结果就是:#0#1#0#2#4#0.



来看一个具体的例子,我们有一个字母表a,b,c,d.有一个输入的字符流abacaba。现在来初始化编译表:#0=a,#1=b,#2=c,#3=d.现在开始读取第一个字符a,[.c.]a=a,可以在在编译表中找到,修改[.c.]=a;不做任何事继续读取第二个字符b,[.c.]b=ab,在编译表中不能找,那么添加[.c.]b到编译表:#4=ab,同时输出[.c.](也就是a)的索引#0到编码流,修改[.c.]=b;读下一个字符a,[.c.]a=ba,在编译表中不能找到:添加编译表#5=ba,输出[.c.]的索引#1到编码流,修改[.c.]=a;读下一个字符c,[.c.]c=ac,在编译表中不能找到:添加编译表#6=ac,输出[.c.]的索引#0到编码流,修改[.c.]=c;读下一个字符a,[.c.]c=ca,在编译表中不能找到:添加编译表#7=ca,输出[.c.]的索引#2到编码流,修改[.c.]=a;读下一个字符b,[.c.]b=ab,编译表的#4=ab,修改[.c.]=ab;读取最后一个字符a,[.c.]a=aba,在编译表中不能找到:添加编译表#8=aba,输出[.c.]的索引#4到编码流,修改[.c.]=a;好了,现在没有数据了,输出[.c.]的值a的索引#0到编码流,这样最后的输出结果就是:#0#1#0#2#4#0.

解码器(Decompressor)

  好了,现在来看看解码数据。数据的解码,其实就是数据编码的逆向过程,要从已经编译的数据(编码流)中找出编译表,然后对照编译表还原图象的光栅数据。
  首先,还是要初始化编译表。GIF文件的图象数据的第一个字节存储的就是LZW编码的编码大小(一般等于图象的位数),根据编码大小,初始化编译表的根条目(从0到2的编码大小次方),然后定义一个当前编码Current Code,记作[code],定义一个Old Code,记作[old]。读取第一个编码到[code],这是一个根编码,在编译表中可以找到,把该编码所对应的字符输出到数据流,[old]=[code];读取下一个编码到[code],这就有两种情况:在编译表中有或没有该编码,我们先来看第一种情况:先输出当前编码[code]所对应的字符串到数据流,然后把[old]所对应的字符(串)当成前缀prefix [...],当前编码[code]所对应的字符串的第一个字符当成k,组合起来当前字符串Current String就为[...]k,把[...]k添加到编译表,修改[old]=[code],读下一个编码;我们来看看在编译表中找不到该编码的情况,回想一下编码情况:如果数据流中有一个p[...]p[...]pq这样的字符串,p[...]在编译表中而p[...]p不在,编译器将输出p[...]的索引而添加p[...]p到编译表,下一个字符串p[...]p就可以在编译表中找到了,而p[...]pq不在编译表中,同样将输出p[...]p的索引值而添加p[...]pq到编译表,这样看来,解码器总比编码器慢一步』,当我们遇到p[...]p所对应的索引时,我们不知到该索引对应的字符串(在解码器的编译表中还没有该索引,事实上,这个索引将在下一步添加),这时需要用猜测法:现在假设上面的p[...]所对应的索引值是#58,那么上面的字符串经过编译之后是#58#59,我们在解码器中读到#59时,编译表的最大索引只有#58,#59所对应的字符串就等于#58所对应的字符串(也就是p[...])加上这个字符串的第一个字符(也就是p),也就是p[...]p。事实上,这种猜测法是很准确(有点不好理解,仔细想一想吧)。上面的解码过程用伪代码表示就像下面这样:


Initialize String Table;
[code] = First Code in the CodeStream;
Output the String for [code] to the CharStream;

[old] = [code];
[code] = Next Code in the CodeStream;
while ([code] != EOF )
{
  if ( [code] is in the StringTable)
  {
    Output the String for [code] to the CharStream;
// 输出[code]所对应的字符串
    [...] = translation for [old]; // [old]所对应的字符串
    k = first character of translation for [code]; // [code]所对应的字符串的第一个字符
    add [...]k to the StringTable;
    [old] = [code];

  }
  else
  {
    [...] = translation for [old];
    k = first character of [...];
    Output [...]k to CharStream;
    add [...]k to the StringTable;
    [old] = [code];

  }
  [code] = Next Code in the CodeStream;
}



 

posted on 2009-10-30 17:34 李阳 阅读(946) 评论(1)  编辑 收藏 引用 所属分类: 图形图像

评论:
# re: LZW算法和GIF数据压缩 2012-12-01 09:31 | baozhi1992@gmail.com
在decompression那讲的太好了!
我翻了几十个blog/帖子,
就你讲的我看明白了!!!!!!!!!  回复  更多评论
  

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