LZW编码算法详解Word文档下载推荐.docx

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10）读字符b赋给S2。

S1+S2=“aab”不在字串表中，输出S1=“aa”在字串表中的索引4H，并在字串表末尾为S1+S2=“aab”添加索引8H，且S1=S2=“b”（见表2第九行）。

11）读字符b赋给S2。

S1+S2=“bb”，在字串表中，则S1=S1+S2=“b”（见表2第十行）。

12）输出S1中的字符串"

b"

在字串表中的索引1H（见表2第十一行）。

13）输出结束标志LZW_EOI的索引3H，编码完毕。

最后的编码结果为"

30016463“。

下面对上述编码结果"

30016463"

进行解码。

同样先初始化字符串表，结果如表1所示。

1）首先读取第一个编码Code=3H，由于它为LZW_CLEAR，无输出（见表3第一行）。

2）读入下一个编码Code=0H，由于字符串表中存在该索引，因此输出字符串表中0H对应的字符串"

a"

，同时使OldCode=Code=0H（见表3第二行）。

3）读下一个编码Code=0H，字符串表中存在该索引，输出0H所对应的字符串"

，然后将OldCode=0H所对应的字符串"

加上Code=0H所对应的字符串的第一个字符"

，即"

添加到字串表中，其索引为4H，同时使OldCode=Code=0H（见表3第三行）。

4）读下一个编码Code=1H，字串表中存在该索引，输出1H所对应的字符串"

加上Code=1H所对应的字符串的第一个字符"

ab"

添加到字串表中，其索引为5H，同时使OldCode=Code=1H（见表3第四行）。

5）读入下一个编码Code=6H，由于字串表中不存在该索引，因此输出OldCode=1H所对应的字符串"

加上OldCode的第一个字符"

b“，即"

bb"

，同时将"

添加到字符串表中，其索引为6H，同时使OldCode=Code=6H（见表3第五行）。

6）读下一个编码Code=4H，字串表中存在该索引，输出4H所对应的字符串"

，然后将OldCode=6H所对应的字符串"

加上Code=4H所对应的字符串的第一个字符"

bba"

添加到字串表中，其索引为7H，同时使OldCode=Code=4H（见表3第六行）。

7）读下一个编码Code=6H，字串表中存在该索引，输出6H所对应的字符串"

，然后将OldCode=4H所对应的字符串"

加上Code=6H所对应的字符串的第一个字符"

aab"

添加到字串表中，其索引为8H，同时使OldCode=Code=6H（见表3第七行）。

8）读下一个编码Code=3H，它等于LZW_EOI，数据解码完毕（见表3第八行）。

最后的解码结果为aabbbaabb。

由此可见，LZW编码算法在编码与解码过程中所建立的字符串表是一样的，都是动态生成的，因此在压缩文件中不必保存字符串表。

1.LZW的全称是什么?

Lempel-Ziv-Welch（LZW）.

2.LZW的简介和压缩原理是什么？

LZW压缩算法是一种新颖的压缩方法，由Lemple-Ziv-Welch三人共同创造，用他们的名字命名。

它采用了一种先进的串表压缩，将每个第一次出现的串放在一个串表中，用一个数字来表示串，压缩文件只存贮数字，则不存贮串，从而使图象文件的压缩效率得到较大的提高。

奇妙的是，不管是在压缩还是在解压缩的过程中都能正确的建立这个串表，压缩或解压缩完成后，这个串表又被丢弃。

LZW算法中，首先建立一个字符串表，把每一个第一次出现的字符串放入串表中，并用一个数字来表示，这个数字与此字符串在串表中的位置有关，并将这个数字存入压缩文件中，如果这个字符串再次出现时，即可用表示它的数字来代替，并将这个数字存入文件中。

压缩完成后将串表丢弃。

如"

print"

字符串，如果在压缩时用266表示，只要再次出现，均用266表示，并将"

字符串存入串表中，在图象解码时遇到数字266，即可从串表中查出266所代表的字符串"

，在解压缩时，串表可以根据压缩数据重新生成。

3.在详细介绍算法之前，先列出一些与该算法相关的概念和词汇

1）'

Character'

:

字符，一种基础数据元素，在普通文本文件中，它占用1个单独的byte，而在图像中，它却是一种代表给定像素颜色的索引值。

2）'

CharStream'

数据文件中的字符流。

3）'

Prefix'

前缀。

如这个单词的含义一样，代表着在一个字符最直接的前一个字符。

一个前缀字符长度可以为0,一个prefix和一个character可以组成一个字符串（string）,

4）'

Suffix'

后缀，是一个字符，一个字符串可以由（A,B）来组成，A是前缀,B是后缀,当A长度为0的时候，代表Root，根

5）'

Code:

码,用于代表一个字符串的位置编码

6）'

Entry'

一个Code和它所代表的字符串（string）

4.压缩算法的简单示例，不是完全实现LZW算法，只是从最直观的角度看lzw算法的思想

对原始数据ABCCAABCDDAACCDB进行LZW压缩

原始数据中，只包括4个字符（Character）,A,B,C,D,四个字符可以用一个2bit的数表示，0-A,1-B,2-C,3-D,从最直观的角度看，原始字符串存在重复字符：

ABCCAABCDDAACCDB，用4代表AB,5代表CC，上面的字符串可以替代表示为:

45A4CDDAA5DB,这样是不是就比原数据短了一些呢！

5.LZW算法的适用范围

为了区别代表串的值（Code）和原来的单个的数据值（String），需要使它们的数值域不重合，上面用0-3来代表A-D,那么AB就必须用大于3的数值来代替，再举另外一个例子，原来的数值范围可以用8bit来表示，那么就认为原始的数的范围是0～255，压缩程序生成的标号的范围就不能为0～255（如果是0-255，就重复了）。

只能从256开始，但是这样一来就超过了8位的表示范围了，所以必须要扩展数据的位数，至少扩展一位，但是这样不是增加了1个字符占用的空间了么？

但是却可以用一个字符代表几个字符，比如原来255是8bit,但是现在用256来表示254，255两个数，还是划得来的。

从这个原理可以看出LZW算法的适用范围是原始数据串最好是有大量的子串多次重复出现，重复的越多，压缩效果越好。

反之则越差，可能真的不减反增了。

6.LZW算法中特殊标记

随着新的串（string）不断被发现，标号也会不断地增长，如果原数据过大，生成的标号集（stringtable）会越来越大，这时候操作这个集合就会产生效率问题。

如何避免这个问题呢?

Gif在采用lzw算法的做法是当标号集足够大的时候，就不能增大了，干脆从头开始再来，在这个位置要插入一个标号，就是清除标志CLEAR，表示从这里我重新开始构造字典，以前的所有标记作废，开始使用新的标记。

这时候又有一个问题出现，足够大是多大？

这个标号集的大小为比较合适呢？

理论上是标号集大小越大，则压缩比率就越高，但开销也越高。

一般根据处理速度和内存空间连个因素来选定。

GIF规范规定的是12位，超过12位的表达范围就推倒重来，并且GIF为了提高压缩率，采用的是变长的字长。

比如说原始数据是8位，那么一开始，先加上一位再说，开始的字长就成了9位，然后开始加标号，当标号加到512时，也就是超过9为所能表达的最大数据时，也就意味着后面的标号要用10位字长才能表示了，那么从这里开始，后面的字长就是10位了。

依此类推，到了2^12也就是4096时，在这里插一个清除标志，从后面开始，从9位再来。

GIF规定的清除标志CLEAR的数值是原始数据字长表示的最大值加1，如果原始数据字长是8，那么清除标志就是256，如果原始数据字长为4那么就是16。

另外GIF还规定了一个结束标志END，它的值是清除标志CLEAR再加1。

由于GIF规定的位数有1位（单色图），4位（16色）和8位（256色），而1位的情况下如果只扩展1位，只能表示4种状态，那么加上一个清除标志和结束标志就用完了，所以1位的情况下就必须扩充到3位。

其它两种情况初始的字长就为5位和9位。

7、用lzw算法压缩原始数据的示例分析

输入流，也就是原始的数据为:

255,24,54,255,24,255,255,24,5,123,45,255,24,5,24,54..................

这个正好可以看到是gif文件中像素数组的一部分，如何对它进行压缩

因为原始数据可以用8bit来表示，故清除标志Clear=255+1=256,结束标志为End=256+1=257，目前标号集为

0123.................................................................................255CLEAREND

第一步,读取第一个字符为255,在标记表里面查找，255已经存在，我们已经认识255了，不做处理

第二步,取第二个字符，此时前缀为A,形成当前的Entry为（255,24）,在标记集合不存在，我们并不认识255,24好，这次你小子来了，我就记住你，把它在标记集合中标记为258,然后输出前缀A,保留后缀24，并作为下一次的前缀（后缀变前缀）

第三步，取第三个字符为54，当前Entry（24,54）,不认识，记录（24,54）为标号259,并输出24,后缀变前缀

第四部：

取第四个字符255,Entry=（54,255）,不认识，记录（54,255）为标号260,输出54,后缀变前缀

第五步 

取第5个字符24，entry=（255,24）,啊，认识你，这不是老258么，于是把字符串规约为258，并作为前缀

第六步取第六个字符255,entry=（258,255），不认识，记录（258,255）为261,输出258,后缀变前缀

.......

一直处理到最后一个字符,

用一个表记录处理过程

CLEAR=256,END=257

第几步 

前缀 

后缀 

Entry 

认识（Y/N） 

输出 

标号

1 

255 

（，255） 

2 

24 

（255,24） 

N 

258

3 

54 

（24,54） 

259

4 

（54,255） 

260

5 

Y 

6 

258 

（258,255） 

261

7 

（255,255） 

262

.....

上面这个示例有些不能完整体现，另外一个例子是

原输入数据为:

ABABABABBBABABAACDACDADCABAAABAB.....

采用LZW算法对其进行压缩，压缩过程用一个表来表述为:

注意原数据中只包含4个character,A,B,C,D

用两bit即可表述，根据lzw算法，首先扩展一位变为3为,Clear=2的2次方+1=4;

End=4+1=5;

初始标号集因该为

0 

5

A 

B 

C 

D 

ClearEnd

而压缩过程为:

（，A） 

（A,B） 

6

（B,A） 

7

（6,A） 

8

7 

8 

（8,B） 

9

9 

（B,B） 

10

10 

11 

（10,A） 

11

12 

.....

当进行到第12步的时候，标号集应该为

11A 

Clear 

End 

AB 

BA 

6A 

8B 

BB 

10A

LZW算法

　　LZW就是通过建立一个字符串表,用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩.LZW压缩算法是Unisys的专利,有效期到2003年,所以对它的使用是有限制的

　　字符串和编码的对应关系是在压缩过程中动态生成的,并且隐含在压缩数据中,解压的时候根据表来进行恢复,算是一种无损压缩.

　　根据Lempel-Ziv-WelchEncoding，简称LZW的压缩算法，用任何一中语言来实现它.

　　LZW压缩算法的基本概念：

LZW压缩有三个重要的对象：

数据流（CharStream）、编码流（CodeStream）和编译表（StringTable）。

在编码时，数据流是输入对象（文本文件的据序列），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；

根（Root）：

一个长度的字符串；

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压缩算法的基本原理：

提取原始文本文件数据中的不同字符，基于这些字符创建一个编译表，然后用编译表中的字符的索引来替代原始文本文件数据中的相应字符，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，而是根据原始文件数据动态创建的，解码时还要从已编码的数据中还原出原来的编译表.

　　LZW算法基于转换串表（字典）T，将输入字符串映射成定长（通常为12位）的码字。

在12位4096种可能的代码中，256个代表单字符，剩下3840给出现的字符串。

　　LZW字典中的字符串具有前缀性，即ωK∈T=>

ω∈T。

　　LZW算法流程：

　　1）初始化：

将所有的单字符串放入串表

　　2）读第一个输入字符给前缀串ω

　　3）Step:

读下一个输入字符K;

　　if没有这样的K（输入已穷尽）：

　　码字（ω）输出；

结束。

　　IfωK已存在于串表中：

　　ω:

=ωK；

repeatStep；

　　elseωK不在于串表中:

　　ωK加进串表；

=K；

repeatStep.

　　例子：

ababcbababaaaaaaa

　　LZW编码：

a,b,c,ab,ba,abc,cb,bab,baba,aa,aaa,aaaa

LZW压缩的特点

　　LZW码能有效利用字符出现频率冗余度进行压缩，且字典是自适应生成的，但通常不能有效地利用位置冗余度。

　　具体特点如下：

　　l）LZW压缩技术对于可预测性不大的数据具有较好的处理效果，常用于GIF格式的图像压缩，其平均压缩比在2）1以上，最高压缩比可达到3：

1。

　　2）对于数据流中连续重复出现的字节和字串，LZW压缩技术具有很高的压缩比。

　　3）除了用于图像数据处理以外，LZW压缩技术还被用于文本程序等数据压缩领域。

　　4）LZW压缩技术有很多变体，例如常见的ARC、RKARC、PKZIP高效压缩程序。

　　5）对于任意宽度和像素位长度的图像，都具有稳定的压缩过程。

压缩和解压缩速度较快。

　　6）对机器硬件条件要求不高，在Intel80386的计算机上即可进行压缩和解压缩。

如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！