專利名稱：雙向圖像壓縮方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種可適用于任何顏色及復(fù)雜度的圖像壓縮方法，其是根據(jù)所構(gòu)成被壓縮圖形的圖元的有序方向分布特性，采用動態(tài)最優(yōu)壓縮判斷模式，使最后的壓縮結(jié)果更大限度地利用圖形的分布特性，進一步減少圖像的冗余度。
習(xí)知的圖像壓縮方法，由于其通常需要快速的解壓縮還原，所以其主體框架的壓縮算法多半是采用LZW(Lempel-Ziv-Welch)或LZSS等類似依據(jù)指針字典的LZ系列的壓縮算法。
所謂的LZW壓縮算法，舉例而言，在編碼開始時，假設(shè)字典中的內(nèi)容為P、Q、R，等待編碼的數(shù)據(jù)塊如圖1a所示，其中，Pos表示輸入數(shù)據(jù)的當(dāng)前位置，Char表示數(shù)據(jù)塊，則在進行LZW編碼時，其編碼程序如圖1b所示，也就是說，若字串中的內(nèi)容已存在于字典中，則增加下一字元至字串中，若字串中的內(nèi)容未見于字典中，則將字串輸出為Output，同時將此字串加入至字典中。
一般相對于一個圖形，進行數(shù)據(jù)壓縮處理時，要經(jīng)過圖2所示的流程，方可實施圖形壓縮，也就是首先需將圖形的構(gòu)成像素基于一種數(shù)據(jù)包構(gòu)成原則，排列成一隊列數(shù)據(jù)包；接著，針對該隊列數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)，按照某一純數(shù)據(jù)壓縮算法加以處理。
對于所有的LZ壓縮算法，包括LZ77、LZ78、LZR、LZW、LZMY、LZC、LZJ、LZSS、LZB、LZH、LZT、LZFG等壓縮算法，其主要的技術(shù)特點為其壓縮處理方式以字節(jié)為其準(zhǔn)的壓縮處理，而其據(jù)以壓縮的原則為(1)字節(jié)重復(fù)，或是(2)兩組數(shù)據(jù)塊匹配相同。因此，欲提高壓縮率，必須確實符合上述的壓縮原則。然而，因為LZ算法只是針對一個隊列數(shù)據(jù)包的純壓縮算法，所以對于一個固定唯一的數(shù)據(jù)包，運用上述壓縮原則的使用效率也是固定唯一的。
在一般的壓縮方法中，大多使用預(yù)設(shè)的方式，也就是根據(jù)字節(jié)的水平方向，將圖形中的多個像素構(gòu)成數(shù)據(jù)包。例如，對于一個6×7的16色圖形而言，如圖3a所示，其中P1、P2、P3、…、BP42均為該圖形的像素，其6×7＝42個。因為對16色的圖形而言，每個像素占用4個字節(jié)，所以兩個像素可以構(gòu)成一個字節(jié)，如此則依照預(yù)設(shè)的方式，所構(gòu)成的數(shù)據(jù)包為{P1、P2}，{P3、P4}、{P5、P6}、{P7、P8}、{P9、P10}、{P11、P12}、{P13、P14}、{P15、P16}、{P27、P18}、{P19、P20}、{P21、P22}、{P23、P24}、{P25、P26}、{P27、P28}、{P29、P20}、{P31、P32}、{P33、P34}、{P35、P36}、{P37、P38}、{P39、P40}、{P41、P42}。
可是此種運用預(yù)設(shè)方式構(gòu)成的隊列數(shù)據(jù)包，卻無法使得前述壓縮原則在LZ算法中的使用效率得到一個較佳的結(jié)果。以此一6×7大小的圖形為例，若將P1～P42各賦予顏色點值0～2，則像素陣列如圖3b所示。當(dāng)以不同的排列方式構(gòu)成不同的隊列數(shù)據(jù)包時，由下表很明顯地可看出，其壓縮效果并不相同。<
很明顯地，對于同一個圖形，當(dāng)采用兩種不同的方式構(gòu)成隊列數(shù)據(jù)包時，即使采用同一種純壓縮算法，所得到的壓縮結(jié)果也可能完全不同。這也說明了僅使用傳統(tǒng)的預(yù)設(shè)方式構(gòu)成隊列數(shù)據(jù)包，并不能使得前述的壓縮原則，在LZ算法中始終保持最佳的壓縮效率。
如上所述，以往普通的壓縮方法，欲提高壓縮效率，通常只注意到如何提高壓縮編碼的利用率，但忽略了一個重要的壓縮處理環(huán)節(jié)，即如何構(gòu)成隊列數(shù)據(jù)包。因此，在先前技術(shù)中對所構(gòu)成像素的方向排列有序性做了若干假設(shè)，其假設(shè)有序像素在水平方向上分布更加規(guī)則。然而，事實證明在前述的假設(shè)下，僅依靠提高編碼利用率，要提高1％的壓縮率也很困難。
另一方面，所有的LZ壓縮算法的實現(xiàn)有一個主要的特征其將一個固定大小的空間(例如為4K字節(jié))作為壓縮窗口，每次壓縮一個壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)，待壓縮結(jié)束后，再移動到下一個壓縮窗口進行壓縮，直到整個數(shù)據(jù)包處理結(jié)束。顯然在該算法中，LZ算法中壓縮途徑(1)或(2)的效能的發(fā)揮只能在一個壓縮窗口(例如為4K字節(jié))內(nèi)實現(xiàn)。以一個標(biāo)準(zhǔn)壓縮窗口4字節(jié)的大小，其對于圖形文件占用空間相比而言有時會顯得太小了，例如對16色640×480的圖形而言，約可包含640×480、2、4096＝38個壓縮窗口。這樣，對一個圖形而言，大量的壓縮窗口與壓縮窗口間的數(shù)據(jù)相關(guān)性(如字節(jié)重復(fù)性、數(shù)據(jù)塊匹配性)可能被白白忽略浪費掉。因此，對圖形壓縮而言，充分利用壓縮窗口間的數(shù)據(jù)相關(guān)性，是進一步提高壓縮率的積極手段。但是欲快速地實現(xiàn)全域字節(jié)重復(fù)及全域數(shù)據(jù)塊的匹配，則尚存在有一些困難。
有鑒于此，為了改進先前技術(shù)的缺點，提高圖像壓縮率，本發(fā)明的目的即在于提供一種雙向圖像壓縮方法，其針對傳統(tǒng)壓縮流程忽略了圖形中像素有序方向分布的內(nèi)在圖形特性，在方法上強調(diào)要充分考慮和利用圖形的內(nèi)在有序像素分布特性；在算法上改善了傳統(tǒng)壓縮算法，使其效能得以充分發(fā)揮。
傳統(tǒng)的壓縮方法主要是將重點放在改善純數(shù)據(jù)壓縮算法上，而本發(fā)明的方法則是具有很不同的思維方式，利用本發(fā)明的壓縮方法，可更完整地利用圖形有內(nèi)在分布特性，同時進一步發(fā)揮各壓縮原則在LZ算法中的效能，進而減小了圖形的分布，藉以得到更好的壓縮率。
當(dāng)壓縮圖形時，將實際圖形的存儲數(shù)據(jù)，按照圖形的長、寬構(gòu)成像素陣列，然后將像素依照水平和垂直方向構(gòu)成隊列數(shù)據(jù)包，亦即以字節(jié)為基本構(gòu)成隊列單元，對單色圖而言，1個字節(jié)包含8個像素；對于16色圖而言，1個字節(jié)包含2個像素；對于256色圖而言，1個字節(jié)包含1個像素，依此類推。然后，再針對隊列數(shù)據(jù)包進行LZ數(shù)據(jù)壓縮，最后比較分別沿著兩個壓縮方向(即水平方向和垂直方向)上的壓縮結(jié)果，取壓縮結(jié)果的最小值，從而動態(tài)地產(chǎn)生最優(yōu)的壓縮結(jié)果，并將實際取得的最優(yōu)壓縮結(jié)果所對應(yīng)的像素陣列的隊列數(shù)據(jù)包方向記錄下，以做為解壓還原之用。
本發(fā)明的壓縮算法主要是在數(shù)據(jù)包壓縮方面，針對在各種LZ算法中，忽略處理壓縮窗口間數(shù)據(jù)相關(guān)性的問題，依據(jù)壓縮窗口的浮動特性，相對于習(xí)知的LZ壓縮算法，提出一種可實現(xiàn)的、較快速的全域LZ算法，以下將其稱為LZZ壓縮算法。本發(fā)明的LZZ壓縮算法的主要特征為(1)在字節(jié)重復(fù)處理方面，突破了壓縮窗口(例如4K)的限制，壓縮編碼最大可包含64K個重復(fù)字節(jié)。(2)在數(shù)據(jù)塊匹配區(qū)間方面，突破壓縮窗口區(qū)間(例如4K)的限制，最大數(shù)據(jù)塊匹配向前試探空間可達256×4的大小。(3)在數(shù)據(jù)塊匹配長度方面，可突破壓縮窗口(例如4K)的限制，壓縮編碼最大可包容64K個匹配字節(jié)。下面結(jié)合


較佳實施例，藉以更清楚地揭示本發(fā)明的技術(shù)、方法與特征。其中圖1a與圖1b為用以說明習(xí)知的LZW壓縮算法的編碼流程圖。
圖2為先前技術(shù)中圖像數(shù)據(jù)壓縮的流程圖。
圖3a為在一圖形中的多個像素的排列方式的視圖。
圖3b為對一圖形中的多個像素賦予顏色點值后的像素陣列的視圖。
圖4為本發(fā)明的雙向圖像壓縮算法的流程圖。
圖5a及圖5b為本發(fā)明的LZZ算法的流程圖。
圖6和圖7為一幅圖形構(gòu)成水平和垂直方向的16色640×480的圖像。
圖8為在本發(fā)明所使用的LZZ壓縮算法內(nèi)的無重復(fù)字節(jié)編碼的字節(jié)段中的編碼定義圖。
圖9為在本發(fā)明所使用的LZZ壓縮算法內(nèi)的重復(fù)字節(jié)編碼的字節(jié)段中的編碼定義圖。
圖10為在本發(fā)明所使用的LZZ壓縮算法內(nèi)的數(shù)據(jù)塊重復(fù)編碼的字節(jié)段中的編碼定義圖。
本發(fā)明為一雙向圖像壓縮方法，由于每幅圖都是由許多圖元組成，圖元可以是一個像點，也可以是一個任意大小的像點矩陣。依據(jù)每幅圖的像點結(jié)構(gòu)，可能在水平方向上規(guī)則有序的圖元較多，也可能在垂直方向上規(guī)則有序的圖元較多。而規(guī)則有序的圖元為影響壓縮率的重要因素，因此，在本發(fā)明的雙向壓縮方法中，當(dāng)壓縮某一圖形文件時，將實際圖形的存儲數(shù)據(jù)依照圖形的長、寬構(gòu)成F[X，Y]陣列，然后將圖形數(shù)據(jù)分別沿水平及垂直方向，構(gòu)成不同的隊列數(shù)據(jù)包。然后，針對該數(shù)據(jù)包進行本發(fā)明的壓縮處理，最后在比較兩個方向上的壓縮數(shù)據(jù)結(jié)果，取其最小值，而動態(tài)產(chǎn)生最佳的壓縮結(jié)果，并將實際中能產(chǎn)生最佳壓縮結(jié)果所對應(yīng)的F[X，Y]陣列的隊列數(shù)據(jù)包排列方向記錄下來，以作為解壓還原之用。如此，對應(yīng)于不同的圖形，可以針對其像素陣列不同的有序方向性，而做出不同的壓縮選擇。換言之，本發(fā)明也就是利用一種壓縮方法，分別對兩個不同方向排列的數(shù)據(jù)包進行壓縮，比較結(jié)果并取其最佳的壓縮值，從而達成更理想的壓縮率。
請參閱圖4，本發(fā)明的雙向壓縮算法包括下列步驟(1)步驟100，先以字節(jié)為圖元單位，分別沿著水平方向及垂直方向構(gòu)成隊列數(shù)據(jù)包；(2)步驟102，接著再利用本發(fā)明的壓縮算法，分別壓縮前述沿著水平方向及垂直方向所構(gòu)成的隊列數(shù)據(jù)外；(3)步驟104，再比較沿著水平方向及垂直方向的陣列壓縮率，若水平方向大于垂直方向，則進行至步驟106，選定水平方向壓縮結(jié)果為本壓縮算法的壓縮結(jié)果，同時記錄壓縮數(shù)據(jù)大小，并記錄壓縮方向為水平方向，然后結(jié)束；(5)步驟108，選定垂直方向壓縮結(jié)果為本壓縮算法的壓縮結(jié)果，同時記錄壓縮數(shù)據(jù)大小，并記錄壓縮方向為垂直方向，然后結(jié)束。
前述本發(fā)明的壓縮算法，主要是以LZW壓縮算法為基礎(chǔ)，再加入擴展編碼技術(shù)，使得本發(fā)明對數(shù)據(jù)的壓縮可以突破壓縮窗口的限制，以下將本發(fā)明的壓縮算法簡稱為LZZ壓縮算法，其是先設(shè)定一個數(shù)據(jù)包的長度為DataBlockSize，壓縮窗口的大小設(shè)定為WindowSize(例如4K)，當(dāng)前搜索字節(jié)偏移設(shè)定為CurrentPoint。
在處理重復(fù)字節(jié)時，于其他的LZ算法中，其結(jié)束條件為CurrentPoint+RepeatLength＜WindowSize，及CurrentPoint+RepeatLength＜DataBlockSize。
而在LZZ算法中，其結(jié)束條件為CurrentPoint+RepeatLength＜64K，及CurrentPoint+RepeatLength＜DataBlockSize，在處理數(shù)據(jù)塊匹配時，首先先對整個數(shù)據(jù)包，依據(jù)一固定長度FIXED_LENGTH，例如可為30～50個字節(jié)為間隔大小，對整個數(shù)據(jù)包的所有數(shù)據(jù)劃分為若干段，利用CRC(循環(huán)冗余校驗碼)具有唯一表征一定長度字串的特性，為每段分別計算其CRC值(例如為16位的CRC)，產(chǎn)生一幅由各段CRC值組成的值域。這樣利用CRC值至少可以觀察到214個數(shù)據(jù)字節(jié)的特性。根據(jù)判斷CRC值是否相等，作為FIXED_LENGTH為基礎(chǔ)的各段CRC最大匹配長度統(tǒng)計，即可以得到由段號和各段最大匹配長度所組成的段匹配表。則相對于一已知指針Point，在數(shù)據(jù)包內(nèi)指針Poing所對應(yīng)的段號為Point/FIXED_LENGTH。
當(dāng)壓縮掃描指針為CurrentPoint時，首先掃描從偏移CurrentPoing-WindowSize(如CurrentPoint＜WindowSize，則取值為0)開始到CurrentPoint為止的一個“浮動的壓縮窗口”和從CurrentPoint開始的數(shù)據(jù)塊匹配數(shù)MatchLengthInWindow，然后再進行向前的全域搜索，搜索區(qū)間為從數(shù)據(jù)包開始偏移0處到CurrentPoint-WindowSize(如CurrentPoint＜WindowSize，則取值為0)處。所以當(dāng)以FIXED_LENGTH為段大小來劃分時，相對應(yīng)的區(qū)間段號為0～(CurrentPoint-WindowSize)/FIXED_LENGTH，如此直接根據(jù)段號查段匹配表，即可得出全域數(shù)據(jù)塊匹配長度MatchLengthInPastRange。
接著，比較MatchLengthInWindow和MatchLengthInPastRange的大小，可得出最大的數(shù)據(jù)塊匹配長度。
在此應(yīng)注意，若考慮到編碼效率的因素，當(dāng)MatchLengthInWindow＜MatchLengthInPassRange≥8時，將取MatchLengthInWindow為當(dāng)前最大的匹配長度，因為此時采用MatchLengthInWindow的編碼(LZ編碼)的長度小于采用MatchLengthInPastRange的編碼(擴展編碼)的長度。如此，經(jīng)由引入段匹配(根據(jù)CRC值表進行計算)，可較為快速地實現(xiàn)大容量的數(shù)據(jù)塊匹配計算。
請參閱圖5a、5b，本發(fā)明的LZZ壓縮算法包括下列步驟(1)步驟110，取得當(dāng)前重復(fù)字節(jié)數(shù)據(jù)RepeatLength；(2)步驟112，取得當(dāng)前壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度MatchLengthInWindow；(3)步驟114，取得從數(shù)據(jù)包開始到當(dāng)前掃描字節(jié)的上一個壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度MatchLengthInPastRange；(4)步驟116，若當(dāng)前重復(fù)字節(jié)數(shù)RepeatLength小于2，則行進至步驟118，否則進行至A；(5)步驟118，若當(dāng)前壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度MatchLengthInWindow小于上一個壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度MatchlengthInPastRange，則進行至步驟120，否則進行至步驟122；(6)步驟120，設(shè)定最大數(shù)據(jù)塊匹配長度MatchLengthInPastRange，然后進行至B；(7)步驟122，設(shè)定最大數(shù)據(jù)塊匹配長度為當(dāng)前壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度MatchLengthInWindow，然后進行至B。
其中，如圖5b所示，A為進行至步驟130，執(zhí)行普通的字節(jié)編碼，然后再行進至D。而B則行進至步驟140，決定當(dāng)前重復(fù)字節(jié)數(shù)RepeatLength是否大于最大數(shù)據(jù)塊匹配長度，若是則進行至步驟142，否則進行至步驟144；步驟142，執(zhí)行字節(jié)重復(fù)編碼，然后經(jīng)由D進行至步驟146；步驟144，執(zhí)行數(shù)據(jù)塊匹配編碼，然后經(jīng)由D進行至步驟146；步驟146，若數(shù)據(jù)包掃描結(jié)束，則結(jié)束流程，否則進行至C，由C進行至步驟110。
請參閱圖6，其為一幅16色640×480的圖像，此圖像的結(jié)構(gòu)大致可分為I、J、K三個區(qū)塊，對此圖而言，由于I與J兩個區(qū)塊的圖形特性幾乎完全相同，所以根據(jù)LZZ算法，可實現(xiàn)I、J區(qū)塊跨壓縮窗口區(qū)間的匹配壓縮。同時，區(qū)塊K中則含有較大幅度的白色塊，如前所述，以傳統(tǒng)的壓縮算法，其壓縮窗口小于4K字節(jié)，則這樣一幅16色640×480的圖像至少必須分成38個壓縮窗口，因此，在區(qū)塊K中大約會有10個大小為4K字節(jié)且僅包含白爭像素的壓縮窗口，嚴(yán)重地影響壓縮效率。相對地，利用本發(fā)明的LZZ算法，可以實現(xiàn)跨壓縮窗口長度的字節(jié)重復(fù)壓縮，也就是說，字節(jié)重復(fù)壓縮的長度可大于4K字節(jié)，因此，在圖形中具有大量重復(fù)字節(jié)時，其壓縮效率極佳。另外，因為圖形為水平構(gòu)圖，所以沿水平方向看，區(qū)塊I及J可實施大區(qū)域匹配壓縮，區(qū)塊K則可實施大區(qū)域重復(fù)壓縮。由圖中顯示可以看出，若沿著垂直方向來看，則由于像素重復(fù)率較低，所以壓縮特性將較差。將其按水平方向和垂直方向分別構(gòu)成數(shù)據(jù)包，然后因為習(xí)知的LZ壓縮算法只能應(yīng)用于水平方向的壓縮，而本發(fā)明的LZZ壓縮算法可應(yīng)用于水平和垂直兩個方向，所以分別利用LZZ壓縮算法壓縮其水平方向和垂直方向的數(shù)據(jù)包，再利用LZW壓縮算法壓縮其水平方向的數(shù)據(jù)包，其壓縮結(jié)果比較如下表1表1<
>相對地，當(dāng)此一16色640×480的圖像如圖7所示，同樣地分別利用LZZ壓縮算法壓縮其水平方向和垂直方向的數(shù)據(jù)包，再利用LZW壓縮算法壓縮其水平方向的數(shù)據(jù)包，其壓縮結(jié)果比較如下表2表2<
很明顯，由上表可看出本發(fā)明的LZZ壓縮算法對于左右對稱或上下對稱的構(gòu)圖，壓縮效率較傳統(tǒng)壓縮算法高，因為其實現(xiàn)了遠端數(shù)據(jù)匹配。依據(jù)上表1中的數(shù)據(jù)而言，沿著水平方向，利用LZZ壓縮算法壓縮后，圖形的大小為2294個字節(jié)，僅為運用LZW壓縮算法壓縮的結(jié)果的一半大小。不過由于其仍大于水平方向的2294個字節(jié)，所以根據(jù)本發(fā)明的方法，還是輸出水平方向的壓縮結(jié)果作為運用本發(fā)明的方法進行壓縮的輸出。而根據(jù)表2的數(shù)據(jù)，沿著水平方向，利用LZZ壓縮算法壓縮后，圖形有大小為5026個字節(jié)，不到運用LZW壓縮算法壓縮的結(jié)果的一半，也就是說，在圖形構(gòu)圖對稱性較差的情況下，LZZ壓縮算法的壓縮效率更是顯示比習(xí)知壓縮算法好。當(dāng)然，比較表1與表2的數(shù)據(jù)，可知對于構(gòu)圖對稱性較佳的圖形，利用LZZ壓縮算法可以獲得極佳的壓縮效率。
接下來再以一實施例說明LZZ壓縮算法的詳細流程，其中，此實施例是以單色圖為例加以說明。
對于如圖3a所示的像素陣列，該單色圖形的寬為M×8、高為n，其為沿著水平方向相鄰8個像素為1個字節(jié)存儲單元的像素陣列。P11、P12、P13、P14、…、P21、P22、P23、……均為陣列元素，其分別對應(yīng)單色圖形中8個水平相鄰的像素，其大小均為1個字節(jié)，且令M為所對應(yīng)的圖元陣列的行值，N為所對應(yīng)的圖元陣列的列值。其與圖像的對應(yīng)公式為M＝單色圖像寬/8N＝單色圖像高再者，以下所述圖元如未經(jīng)特別指定，均指單色圖形中8×1像素大小的圖塊。
首先分別沿著水平方向和垂直方向，將圖像陣列中的圖元區(qū)分成隊列數(shù)據(jù)包。亦即，沿著水平方向構(gòu)成隊列數(shù)據(jù)包后，得到一個長度為N×M大小的數(shù)組序列，如下所示ArrayX[N×M]＝{P11、P12、P13、P14、…、P1m、P21、P22、P23、P24、…、P2m、P31、P32、P33、P34、…、P3m、P41、P42、P43、P44、…、P4m、…、Pn1、Pn2、Pn3、Pn4、…、Pnm}；另外，沿著垂直方向構(gòu)成隊列數(shù)據(jù)包后，得到一個長度為M×N大小的數(shù)組序列，如下所示ArrayY[N×M]＝{P11、P12、P13、P14、…、P1n、P21、P22、P23、P24、…、P2n、P31、P32、P33、P34、…、P3n、P41、P42、P43、P44、…、P4n、…、Pm1、Pm2、Pm3、Pm4、…、Pmn}。
針對上述兩個數(shù)據(jù)隊列，均采用前述LZZ壓縮算法進行壓縮，如圖4所示，數(shù)組ArrayX經(jīng)LZZ壓縮算法壓縮后得到的壓縮碼長度為SizeX，數(shù)組ArrayY經(jīng)LZZ壓縮算法壓縮后得到的壓縮碼長度為SizeY。則若SizeX＜SizeY，則取水平方向數(shù)據(jù)包的壓縮結(jié)果為壓縮的結(jié)果，同時記錄壓縮方向為水平方向。又若SizeX＞SizeY，則取垂直方向數(shù)據(jù)包的壓縮結(jié)果為壓縮的結(jié)果，同時記錄壓縮方向為垂直方向。
最后，再對本發(fā)明的LZZ壓縮算法的編碼定義加以說明?；旧?，本發(fā)明的LZZ壓縮算法是以習(xí)知的LZ壓縮算法為基礎(chǔ)，加上擴展編碼的部分以及匹配重復(fù)地址的運用。
在無重復(fù)字節(jié)編碼的字節(jié)段中，第一個字節(jié)為標(biāo)記字節(jié)，其后的字節(jié)為數(shù)據(jù)中的無重復(fù)特征字節(jié)，如圖8所示，其中標(biāo)記字節(jié)第7位及第6位無為0，其余6位表示后面的無重復(fù)特征字節(jié)的個數(shù)N。
在重復(fù)字節(jié)編碼中，第一個字節(jié)為標(biāo)記字節(jié)，第二個字節(jié)為重復(fù)字節(jié)的ASCII碼，如圖9所示，標(biāo)記字節(jié)的第七位與第六位分別為0和1，以作為編碼識別。后面的6位表示字節(jié)重復(fù)個數(shù)N，其最大值NMAX為64。另外，相對于一般的LZ壓縮算法中，字節(jié)重復(fù)個數(shù)N≥2(由重復(fù)編碼的定義決定)。當(dāng)N＝0或N＝1時，即成為冗余編碼。在本發(fā)明中，特別設(shè)定N＝0和N＝1時，采用LZZ編碼，其中，當(dāng)N＝0時，以第三個字節(jié)表示重復(fù)字節(jié)個數(shù)，其中表示64至256個重復(fù)字節(jié)；當(dāng)N＝1時，以第三個字節(jié)與第四個字節(jié)表示重復(fù)字節(jié)個數(shù)，其可表示256至64K個重復(fù)字節(jié)。
在數(shù)據(jù)塊重復(fù)編碼中，第一字節(jié)仍為標(biāo)記字節(jié)，第二字節(jié)為地址字節(jié)，如圖10所示，第一個字節(jié)的第7位為1，以做為編碼的標(biāo)記，而第一字節(jié)的第0～3位與第二字節(jié)的第0～07位，共12位用以表示當(dāng)前匹配數(shù)據(jù)塊的數(shù)據(jù)塊重復(fù)地址，因為212＝4096，故可表示的匹配重復(fù)數(shù)據(jù)塊的最大范圍為4096個字節(jié)。也就是說，將來源數(shù)據(jù)以最大尺寸4096字節(jié)放入緩沖區(qū)內(nèi)，當(dāng)找到兩個相同的數(shù)據(jù)塊時，便將第一個數(shù)據(jù)塊相對于緩沖區(qū)首地址的編移稱之為地址。因此，12位恰可表示一個緩沖區(qū)的地址，如此當(dāng)后一數(shù)據(jù)塊和前一數(shù)據(jù)塊匹配成功后，若其匹配數(shù)目小于8時，則放置于第一字節(jié)的第4～6位，此時壓縮編碼為2字節(jié)長度；否則第一字節(jié)的4～6位為111(二進制表示)，此時當(dāng)匹配數(shù)目小于256時，則匹配數(shù)目放置在第三字節(jié)，此時壓縮編碼為3字節(jié)長度；若匹配長度超過256但小于64K，則將第三字節(jié)設(shè)置為1(作特征標(biāo)示)，而將真實匹配長度放置在第5和第6字節(jié)中。而當(dāng)匹配地址小于4K時，采用2～3位壓縮編碼，即如圖10所示，為[第一位、第二位]或[第一位、第二位、第三位]。當(dāng)匹配地址大于4K時，采用4或5或6位編碼，匹配地址等于第四字節(jié)(表示整4K個數(shù))*4096+第一位及第二位中地址值A(chǔ)DDR。至于組號則可存儲一組編碼，用以指示匹配的數(shù)據(jù)塊，因此，8位的組號可以表示的最大數(shù)據(jù)塊匹配向前試探空間為256×4K。
權(quán)利要求
1.一種雙向圖像壓縮方法，其特征在于，包括下列步驟(i)先以字節(jié)為圖元單位，分別沿著水平方向及垂直方向構(gòu)成隊列數(shù)據(jù)包；(ii)接者再利用一壓縮算法，分別壓縮前述沿著水平方向及垂直方向所構(gòu)成的隊列數(shù)據(jù)包；(iii)再比較沿著水平方向及垂直方向的陣列壓縮率，若水平方向大于垂直方向，則進行至下一步驟；(iv)選定水平方向壓縮結(jié)果為本壓縮算法的壓縮結(jié)果，同時記錄壓縮數(shù)據(jù)大小，并記錄壓縮方向為水平方向，然后結(jié)束；(v)前述步驟(iii)中，比較沿著水平方向及垂直方向的陣列壓縮率，若水平方向小于垂直方向，則進行至下一步驟；及(vi)選定垂直方向壓縮結(jié)果為本壓縮算法的壓縮結(jié)果，同時記錄壓縮數(shù)據(jù)大小，并記錄壓縮方向為垂直方向，然后結(jié)束。
2.如權(quán)利要求1所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，前述壓縮算法包括下表步驟(1)取得當(dāng)前重復(fù)字節(jié)數(shù)；(2)取得當(dāng)前壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度；(3)取得從數(shù)據(jù)包開始到當(dāng)前掃描字節(jié)的上一個壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度；(4)若當(dāng)前重復(fù)字節(jié)數(shù)小于2，則行進至下一步驟，否則進行至步驟(9)；(5)若當(dāng)前壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度小于上個壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度，則進行至下一步驟；(6)設(shè)定最大數(shù)據(jù)塊匹配長度為上一個壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度，然后進行至步驟(10)；(7)若當(dāng)前壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊長度大于上個壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度，則進行至下一步驟；(8)設(shè)定最大數(shù)據(jù)塊匹配長度為當(dāng)前壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度，然后進行至步驟(10)；(9)執(zhí)行普通的字節(jié)編碼，然后再行進至步驟(14)；(10)決定當(dāng)前重復(fù)字節(jié)數(shù)是否大于最大數(shù)據(jù)塊匹配長度，若是則進行至下一步驟；(11)執(zhí)行字節(jié)重復(fù)編碼，然后進行至步驟(14)；(12)若當(dāng)前重復(fù)字節(jié)數(shù)小于最大數(shù)據(jù)塊匹配長度，若是則進行至下一步驟；(13)執(zhí)行數(shù)據(jù)塊匹配編碼，然后進行至下一步驟；(14)若數(shù)據(jù)包掃描結(jié)束則結(jié)束流程，否則進行至步驟(1)。
3.如權(quán)利要求2所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，當(dāng)前述當(dāng)前壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度＜上一個壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度≤8時，取當(dāng)前壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度為當(dāng)前最大的匹配長度。
4.如權(quán)利要求2所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，當(dāng)前搜索字節(jié)的偏移+當(dāng)前重復(fù)字節(jié)數(shù)＜64K，及當(dāng)前搜索字節(jié)的偏移+當(dāng)前重復(fù)字節(jié)數(shù)＜數(shù)據(jù)包的長度。
5.如權(quán)利要求2所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，前述壓縮方法的編碼定義為在無重復(fù)字節(jié)編碼的字節(jié)段中，第一個字節(jié)為標(biāo)記字節(jié)，其后的字節(jié)為數(shù)據(jù)中的無重復(fù)特征字節(jié)。
6.如權(quán)利要求2所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，前述壓縮方法的編碼定義為重復(fù)字節(jié)編碼中，第一個字節(jié)為標(biāo)記字節(jié)，第二個字節(jié)為重復(fù)字節(jié)的ASCII碼。
7.如權(quán)利要求2所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，前述壓縮方法的編碼定義為在數(shù)據(jù)塊重復(fù)編碼中，第一字節(jié)仍為標(biāo)記字節(jié)，第二字節(jié)為地址字節(jié)。
8.如權(quán)利要求5所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，前述標(biāo)記字節(jié)第7位及第6位均為0，其余6個位表示后面的無重復(fù)特征字節(jié)的個數(shù)。
9.如權(quán)利要求6所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，前述標(biāo)記字節(jié)的第七位與第六位分別為0和1，以做為編碼識別，后面的6位表示字節(jié)重復(fù)個數(shù)N，且N的最大值為64。
10.如權(quán)利要求7所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，前述第一個字節(jié)的第7位為1，以做為編友碼的標(biāo)記，而第一字節(jié)的第0～3位與第二字節(jié)的0～7位，共12位用以表示當(dāng)前匹配數(shù)據(jù)塊的數(shù)據(jù)塊重復(fù)地址。
11.如權(quán)利要求9所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，當(dāng)N＝0時，第三字節(jié)為重復(fù)字節(jié)個數(shù)，其可表示64至256個字節(jié)；當(dāng)N＝1時，第三字節(jié)與第四字節(jié)為重復(fù)字節(jié)個數(shù)，其可表示256至64K個字節(jié)。
12.如權(quán)利要求10所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，當(dāng)后一數(shù)據(jù)塊和前一數(shù)據(jù)塊匹配成功后，若其匹配數(shù)目小于8時，則放置于第一字節(jié)的第4～6位，此時壓縮編碼為2字節(jié)長度；否則第一字節(jié)的4～6位為二進制數(shù)表示的111，此時當(dāng)匹配數(shù)目小于256時，則匹配數(shù)目放置在第三字節(jié)中，此時壓縮編碼為3字節(jié)長度；若匹配長度超過256但小于64K，則將第三字節(jié)置為1，以做為特征標(biāo)示，而將真實匹配長度放置在第5和第6字節(jié)中；而當(dāng)匹配地址小于4K時，采用2～3位壓縮編碼，為[第一位、第二位]或[第一位、第二位、第三位]；當(dāng)匹配地址大于4K時，采用4或5或6位編碼匹配地址等于第四字節(jié)×4096+第一位及第二位中的地址值。
13.一種雙向圖像壓縮方法，其特征在于，包括下列步驟(i)當(dāng)壓縮某一圖形文件時，將實際圖形的存儲數(shù)據(jù)依照圖形有長、寬構(gòu)成一陣列，然后將圖形數(shù)據(jù)的陣列分別沿水平及垂直方向，構(gòu)成不同的隊列數(shù)據(jù)包；(ii)首先，對沿水平方向構(gòu)成的隊列數(shù)據(jù)包進行壓縮處理，在處理重復(fù)字節(jié)時，設(shè)定其結(jié)束條件為當(dāng)前搜索字節(jié)的偏移+當(dāng)前重復(fù)字節(jié)數(shù)＜64K，及當(dāng)前搜索字節(jié)的偏移+當(dāng)前重復(fù)字節(jié)數(shù)＜數(shù)據(jù)包的長度，在處理數(shù)據(jù)塊匹配時，首先對整個數(shù)據(jù)包，以一固定長度的字節(jié)為間隔，對整個數(shù)據(jù)包分段計算其循環(huán)冗余校驗碼值，產(chǎn)生一張循環(huán)冗余校驗碼值域表，然后，根據(jù)循環(huán)冗余校驗碼值是否相等，可以得到以該固定長度為基礎(chǔ)的段匹配表，則相對于一已知的指針，在數(shù)據(jù)包內(nèi)指針?biāo)鶎?yīng)的段號為指針/固定長度；(iii)當(dāng)壓縮掃描指針為當(dāng)前搜索字節(jié)的偏移時，首先掃描從偏移當(dāng)前搜索字節(jié)的偏-壓縮窗口的大小開始到當(dāng)前搜索字節(jié)的偏移為止的一個浮動的壓縮窗口和從當(dāng)前搜索字節(jié)的偏移開始的數(shù)據(jù)塊匹配數(shù)據(jù)當(dāng)前壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度，然后再進行向前的全域搜索，搜索區(qū)間為從數(shù)據(jù)包開始偏移0處到當(dāng)前搜索字節(jié)的偏移-壓縮窗口的大小處，所以當(dāng)以固定長度為段大小來劃分時，相對應(yīng)的區(qū)間段號為0至(當(dāng)前搜索字節(jié)的偏移-壓縮窗口的大小)/固定長度，如此直接根據(jù)段號查段匹配表，即可得出全域數(shù)據(jù)塊匹配長度上一個壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度；(iv)接著，比較當(dāng)前壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度和上一個壓縮窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)塊匹配長度的大小，可得出最大的數(shù)據(jù)塊匹配長度；(v)接下來，再對沿垂直方向構(gòu)成的隊列數(shù)據(jù)包進行如前述步驟(ii)至步驟(iv)的壓縮處理；(vi)最后再比較兩個方向上的壓縮數(shù)據(jù)結(jié)果，取其最小值，而動態(tài)產(chǎn)生最佳的壓縮結(jié)果，并將實際中能產(chǎn)生最佳壓縮結(jié)果所對應(yīng)的圖形數(shù)據(jù)的陣列的隊列數(shù)據(jù)包排列方向記錄下來，以作為解壓還用之用。
14.如權(quán)利要求13所述的雙向圖像壓縮方法，其特征在于，前述循環(huán)冗余校驗碼值為16位。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種雙向圖像壓縮方法,包括:(i)以字節(jié)為圖元單位,分別沿著水平及垂直方向構(gòu)成隊列數(shù)據(jù)包;(ii)利用一壓縮算法,分別壓縮前述沿著水平及垂直方向所構(gòu)成的隊列數(shù)據(jù)包;(iii)比較沿著水平及垂直方向的陣列壓縮率,若水平方向大于垂直方向,則(iv)選定水平方向壓縮結(jié)果為本壓縮算法的壓縮結(jié)果;(v)若水平方向小于垂直方向,則(vi)選定垂直方向壓縮結(jié)果為本壓縮算法的壓縮結(jié)果,同時記錄壓縮數(shù)據(jù)大小,并記錄壓縮方向,然后結(jié)束。
文檔編號H04N7/26GK1259829SQ98122950
公開日2000年7月12日 申請日期1998年11月27日 優(yōu)先權(quán)日1998年11月27日
發(fā)明者陳淮琰, 鄭建鋒 申請人:英業(yè)達集團(西安)電子技術(shù)有限公司