정보 및 부호화 이론 레포트- 산술부호화 coding

최초 등록일
2016.12.22
최종 저작일
2015.12
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소개글

정보 및 부호화 이론 수업시간 때 했던 산술부호화 coding에 대한 보고서입니다.
만점 받았습니다.

목차

1. 산술부호화 소개
2. 산술부호화 특징
3. 부호화, 복호화 알고리즘
4. 시뮬레이션 환경
5. MATLAB Code
6. 성능테스트
7. 개발과정 요약

본문내용

1. 산술부호화 소개
1-(1) 산술부호화 배경
산술부호화의 기본 개념은 1960년대 초 엘리아스(Elias)에 의해 제안되었다. 즉, 입력 메시지의 발생확률 P()이 주어지면 임의 개수의 심볼까지 누적된 확률, 즉, 누적확률 분포함수(CDF) 어떤 확률 분포에 대해서, 확률 변수가 특정 값보다 작거나 같은 확률.(P(X<=x)) 즉, 누적확률
가 정의된다. 메시지 abcd가 주어진 경우 d까지 누적된 확률이 있으면 마지막 심볼 d의 확률구간을 이진비트로 표현하면 이전 심볼은 이 구간내에서 다시 분해되는 원리로 구현된다. 그러나 누저확률 구간을 유한 개의 비트로 표현할 때 오차를 수반하게 된다. 이런 비현실적인 엘리아스 부호를 실용적으로 구현하는 기술이 리싸넨(Rissanen)과 파스코(Pasco)에 의해 개발되었다.

1-(2) 산술부호화 개념
(1) 산술부호화는 일반적으로 허프만 부호화보다 우수한 성능을 보이는 좀 더 최신의 부호화 기법이다.
허프만 부호화는 각 기호에 정수의 비트 길이를 가지는 코드워드를 부여한다. 산술부호화는 전체 메시지를 하나의 단위로 취급할 수 있다.
하나의 메시지는 0과 1사이의 실수 a, b에 의한 [a,b)의 반개 구간으로 표현되게 된다. 초기에 구간은 [0,1)이다. 메시지가 길어지면, 구간의 길이는 짧아지게 된다. 그리고 그 구간을 표현하기 위한 비트 수는 증가한다.
(2) 압축 과정에서 데이터의 손실이 전혀 없어 입력 영상과 복원된 영상이 완전히 같은 것. (하지만 버린 데이터가
없어 압축효율은 떨어짐)
무손실 압축에 사용되는 엔트로피 부호화 알고리즘 가운데 하나이다. 다른 엔트로피 부호화 알고리즘이 각각의 기호를 1:1로 부호로 대체하는 반면에, 산술 부호화는 전체 메시지를 하나의 실수 n으로 대체한다. (0.0 ≤ n < 1.0) 산술 부호화는 주어진 기호와 확률분포에 대해 최적에 가까운 압축률을 보일 수 있다.

2. 산술부호화 특징
2-(1) 산술부호화 장점
허프만부호와 달리 입력되는 심볼열에 대한 누적분포함수의 구간을 산술적으로 계산하고 이에 대응하는 부호어를 자동적으로 얻을 수 있도록 입력 심볼열의 길이가 길어져도 쉽게 부호화할 수 있다.

참고 자료

없음

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