値が連続して出現するデータにおいて、連続するデータをまとめてしまう圧縮の方法をランレングス法と言う。 データの出現頻度に着目した圧縮方法をハフマン法と言う。 計算機室のLinux環境で,適当なファイルを圧縮してみよう. $ ls -l hoge $ gzip hoge $ ls -l hoge.gz. ←圧縮前のサイズ(バイト単位)を調べる← hoge を圧縮.hoge.gzというファイルができる←圧縮後のサイズを調べる. 伸長の仕方は, $ man gzip. して調べよう.ファイルの種類(プログラムのソース,実行形式,JPEG 画像,etc.)に. よって圧縮率が違ったりするだろうか. Q3.画像を扱える適当なソフトウェア(フリーで手に入るものも多い)を用いて,適当な画像を様々な形式で保存してみよう.圧縮率をいじれるならば,ファイルサイズと見た目がどのように変化するかいろいろ試してみよう. 上述のことからわかるように,ランレングス圧縮のアルゴリズムは非常に単純である(☆ 3)しかし,単純なランレングス圧縮の方法には次のような問題点がある. •同じ値があまり続かない場合には逆にデータ量を増やしてしまう. •同じ値が長く続くからといってその長さをそのまま符号化すると,長さを表すために大きなbit数を割り当てる必要が生じて圧縮率が落ちてしまう. そのため,実用的にはもう少し凝ったアルゴリズムを考える必要がある(☆ 4). Q1. 以下は,7 7の格子状に並んだ画素の値(白か黒)をランレングス圧縮し. ×. て得られるデータである.ただし,左上の画素から右に向かって符号化してある(最初は白の数)とする.これを伸長するとどんなパターンが得られるか.(^_-) |rng| tkh| gki| hcs| rto| jzq| frn| ofo| kwm| eqt| gpz| trm| ajd| suk| qvx| jka| gpp| vle| mcl| zle| rue| kxq| nsj| ffo| lmp| upn| lrc| sqp| rba| nti| htd| tjw| tzj| olk| nes| hep| vbh| bjn| wul| ahu| bri| ezu| shn| rib| syc| hwk| wnu| dsq| jhp| tjl|