Введение
ГЛАВА 1. Методы, алгоритмы и форматы представления для сжатия данных 9
1.1 Статистические методы сжатия 9
1.2 Словарные методы сжатия 12
1.3 Контекстное моделирование 13
1.4 Методы с преобразованием 15
1.5 Рекурсивный (волновой) алгоритм 15
1.6 Фрактальный алгоритм 16
1.7 Алгоритм JPEG 17
1.8 Иерархический метод адаптивного сжатия 18
1.9 Форматы сжатия изображений 18
Выводы по первой главе 23
ГЛАВА 2. Развитие и разработка моделей и методов контекстного моделирования для эффективного сжатия растровых изображений 24
2.1 Алгоритм сжатия растровых изображений на базе единой методологии контекстного моделирования и статистического кодирования 24
2.2 Развитие и поиск структуры представления контекстных моделей в оперативной памяти 34
2.3 Развитие структуры хранения и поиска контекстных моделей 39
Выводы по второй главе 41
ГЛАВА 3. Модели и методы контекстного моделирования для эффективного сжатия индексированных и полноцветных изображений 42
3.1 Бинарные изображения 42
3.2 Алгоритм сжатия бинарных растровых изображений без потерь 46
3.3 Модификации алгоритма PCTB 52
3.4 Индексированные изображения 57
3.5 Контекстное моделирование для сжатия индексированных растровых изображений 60
3.6 Методы в предлагаемом алгоритме IPC 65
3.7 Полноцветные изображения 67
Выводы по третьей главе 75
ГЛАВА 4. Программный комплекс сжатия растровых изображений 77
4.1 Описание программного комплекса 77
4.2 Описание классов контекстной модели 81
4.3 Распараллеливание алгоритмов кодирования 82
4.4 Экспериментальные апробации алгоритма PCTB 86
4.5 Результаты тестирования алгоритма IPC 90
4.6 Экспериментальные апробации алгоритма FPC 92
4.7 Зависимость основных параметров сжатия от величины контекста 94
4.8 Описание формата выходного файла 95
4.9 Мультиплатформенность 97
4.10 Особенности реализации 97
Выводы по четвертой главе 99
Заключение 100
Список литературы 102
