文档介绍：算术编码Arithmetic Coding主要内容?图像压缩编码简介?Huffman编码?算术编码简介?算术编码原理?算术编码的发展及应用一图像压缩编码简介霍夫曼编码?霍夫曼编码(Huffman coding)–根据给定数据集中霍夫曼(. Huffman)在1952年提出和描述的“从下到上”的熵编码方法–各元素所出现的频率来压缩数据的一种统计压缩编码方法。这些元素(如字母)出现的次数越多,其编码的位数就越少–广泛用在JPEG, MPEG, ?熵(entropy)–按照香农(Shannon)的理论,在有限的互斥和联合穷举事件的集合中,熵为事件的信息量的平均值,也称事件的平均信息量(mean information content) (依概率平均)–用数学表示为熵是数据压缩的极限霍夫曼编码(1) 计算该字符串的霍夫曼码步骤①:按照符号出现概率大小的顺序对符号进行排序步骤②:把概率最小的两个符号组成一个节点P1步骤③:重复步骤②,得到节点P2,P3,P4,……,PN,形成一棵树,其中的PN称为根节点步骤④:从根节点PN开始到每个符号的树叶,从上到下标上0(上枝)和1(下枝),至于哪个为1哪个为0则无关紧要,但通常把概率大的标成1,概率小的标成0.(标记)步骤⑤:从根节点PN开始顺着树枝到每个叶子分别写出每个符号的代码.(反向编码)霍夫曼编码?霍夫曼编码举例1–现有一个由5个不同符号组成的30个符号的字符串:BABACACADADABBCBABEBEDDABEEEBB–计算(1) 该字符串的霍夫曼码(2) 该字符串的熵(3) 该字符串的平均码长(4) 编码前后的压缩比霍夫曼编码符号出现的次数log2(1/pi)?????合计30符号出现的概率霍夫曼编码符号B (10)A (8)E (5)D (4)C (3)P1 (7)P2 (12)P3 (18)P4 (30)01101010代码B(11)A(10)E(00)D(011)C(010)霍夫曼编码符号出现的次数log2(1/pi)