关于LZW算法的改进研究

2011-05-30 17:41:14 来源: 互联网责编：楷维留学指南

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     【摘　要】在分析LZW算法的基础上，对LZW算法的缺陷进行了探讨。并对LZW算法进行了改进，大幅度减少了编码的长度，降低了匹配长度取值变化的影响，完全兼容LZW算法，在平均压缩率方面有较大的提高，而且对改进的算法进行了分析论证。
     【关键词】  数据压缩   LZW算法   缓冲区

        LZW算法的实质是无损压缩技术[1-3]，LZW算法通过对输入流进行分析，自适应地生成一个包含输入流中不重复子串的串表，将每一子串映射为一独立的码字输出。这样，它就充分利用了相邻输入之间的相关性，可以取得超过信源一阶熵的编码效率。然而，受缓存容量、计算复杂度和计算速度等因素的限制，串表的长度受到一定限制，且一般信源所具有的局部平稳性随缓存容量加大，编码效率提高不大。即：它自身固有一定的缺陷与不足，难以满足人们的需要，对它进行改进一直成为人们的研究目标之一[4-6]。为了解决这一问题，本文对LZW算法进行了改进，命名为LZWC编码算法。它兼有LZW算法的优点，还具有自身的优越性。首先对LZW算法进行一些必要的介绍和分析。
        1. LZW算法
        LZW算法[1]由韦尔奇（T.A.Welch）于1984年通过对LZ算法的改进。开发出的一种更优算法。它是一种基于字典的编码方法。并且它是LZ系列码中应用最广，变形最多的一种算法。LZW压缩有3个重要的对象：数据流、编码流和编译表。在编码时，数据流是输入对象，编码流就是输出对象；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需要借助的对象。
        1.1LZW算法的编码原理
        LZW算法的编码原理为：对消息序列xn=x1x2x3…xn从左到右进行阅读，并以此进行LZW编码：
        (1)对x1显然是第一次出现，它的前面也没有字符，那么他的编号是1，它的码元为(1,0, x1)。
        (2)对于x2它可能有两种情况发生，即x1=x2或x1≠x2。对此，有
        ①如果x1=x2，那么对于x2不作编码，而对x3的编码位点取2，连接位点则为1，这表示对x3作第二次编码，它与第一次编码的x1相连接。
        ②如果x1≠x2，那么x2的编码位点取为2，连接位点则为0，这表示对x2作第二次编码，它的前面没有出现过相同的字符。
        (3)依照上述步骤递推，如果对向量xn=x1x2x3…xn，n<m，我们已经得到它的编码：C={(i,li, xji),i=1,2, …, k }.
        对上式的C满足的条件:对每一个i有且只有一对(i,li)，使li<i<ji成立。那么C构成一LZW树。由树的构造可知，对每个点i，它的枝li是唯一的。因此，树C的全部枝为li，i=0，1，…,k 确定，而且每个li与xn中的子向量xαi对应。
        (4)如向量xn中的编码C及相应的树确定，那么我们就可读xn+1,xn+2,…, xn+k,并对它们继续进行编码，如果有一个i≦k使xαi=(xn+1,xn+2,…, xn+k)成立，而且对任何i≦k都有：xαi≠( xn+1,xn+2,…, xn+k，xn+k+1)成立。那么：
        ①不对字符xn+1,xn+2,…, xn+k进行编码。
        ②对xn+k+1作它的编码为（K+1,i, xn+k+1）。
        以此类推，就可以完成对xn的编码C。

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关键词：LZW 改进研究

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