算术编码以及解码

资 源 简 介

算术编码以及解码

详 情 说 明

算术编码是一种高效的熵编码技术，特别适合处理二值图像的压缩需求。与传统的霍夫曼编码不同，算术编码可以将整个输入序列映射为一个[0,1)区间内的实数，通过不断细分概率区间来实现数据压缩。

针对二值图像的特点，算术编码通过统计0和1的分布概率来进行编码。在编码过程中，算法会根据当前符号的概率划分当前区间，逐步缩小编码范围。最终输出的编码结果是这个区间内的任意一个数值，通常选择最短二进制表示的那个数。

实现自适应算术编码的关键在于概率模型的动态调整。与传统静态模型不同，自适应算法会在编码过程中实时更新符号频率统计。这种机制使得编码器不需要预先传输概率表，而且能自适应图像局部的统计特性变化，从而获得更好的压缩效果。

解码过程是编码的逆操作，解码器根据相同的概率模型和区间划分规则，从编码数值中逐步还原出原始符号序列。自适应解码器会同步更新概率模型，确保与编码器保持完全一致的状态。

与固定概率模型的算术编码相比，自适应版本在二值图像压缩中表现出明显优势，特别是对于具有局部统计特性的图像数据。这种算法能够自动适应图像不同区域的符号分布变化，实现更紧凑的数据表示。