RLE压缩算法

RLE压缩算法的主要思想:

  1. 对于连续重复的数据
  • 假如原始数据有5字节的连续重复数据[A][A][A][A][A]
  • [(1<<8)+data_num][A]代替,data_num最大值为127,即低7位用来表示数据重复长度,最高位1为重复数据的标识位
  1. 对于连续非重复的数据
  • 假如有5字节的连续非重复数据[B][C][D][E][F]
  • [(0<<8)+data_num][B][C][D][E][F],同样data_num最大值为127,即低7位用来表示连续非重复数据长度,最高位0为非重复数据的标识位
  1. 数据重复出现x以上才算做连续重复数据的策略
  • 是为了尽量优化对短重复数据间隔出现时的压缩效率
  • 例如对于[A][A][B][C][C][D]
    • 如果不采用这个策略,压缩后为[0x82][A][0x01][B][0x82][C][0x01][D],为8字节。
    • 如果采用该策略,则上述数据被认定为连续非重复数据,压缩后为[0x06][A][A][B][C][C][D],为7字节。
  1. 如何区分长度属性字节和数据字节
  • 上述采用([长度属性字节]-[重复数据或非重复数据]-[长度属性字节]-[重复数据或非重复数据])的形式
  • 另一种标识方式:
    • PCX_RLE图像压缩算法
    • 根据长度属性字节的最高位和次高位来标识这个标志,对于连续非重复数据不适用任何标识字节。
    • 如果一个数据的最高两个比特都是1,说明这是一个长度属性字节,其低6位表示重复数据的长度,如果最高两位不都是1,则表示该字节本身就是非重复数据。
    • 这样一来引入了一个冲突,即非重复数据本身最高两位恰好为1。PCX_RLE的解决办法是将这样的数据当作长度为1的连续重复数据处理,也就是在数据前面加上一个0xC1标识。
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