信息熵与压缩编码基础

Posted 2022-11-30 满足没有

信息熵与压缩编码基础

• 信息熵
• • 一串消息包含A，B，C，D，E共5类符号，其内容为AABBBBAAAACCCCCCCCCEEEEEEDDDDEEEEEEEEEEEEE，分别对其进行香农编码和霍夫曼编码
• 香农编码
• 霍夫曼编码
• 一幅1024*768的24位RGB彩色图像一共在内存中占有多少字节？ 如果将其保存为非压缩格式的BMP文件，文件有多少字节？

信息熵

信息是个很抽象的概念。人们常常说信息很多，或者信息较少，但却很难说清楚信息到底有多少。比如一本五十万字的中文书到底有多少信息量。
直到1948年，香农提出了“信息熵”的概念，才解决了对信息的量化度量问题。信息熵这个词是C.E.Shannon（香农）从热力学中借用过来的。热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。

具体见:百度百科

一串消息包含A，B，C，D，E共5类符号，其内容为AABBBBAAAACCCCCCCCCEEEEEEDDDDEEEEEEEEEEEEE，分别对其进行香农编码和霍夫曼编码

总共含42个符号，其中6个A，4个B,9个C，4个D，19个E，其对应的概率分别为1/7,2/21,3/14,2/21,19/42
可以看到其概率分布如下

P(A)=1/7
P(B)=2/21
P©=3/14
P(D)=2/21
P(E)=19/42

信息熵计算为2.043

香农编码

编码步骤 ：
(1)将信源符号按概率从大到小顺序排列，为方便起见

(2)按计算第i个符号对应的码字的码长(取整)；

(3) 计算第i个符号的累加概率 ；

(4)将累加概率变换成二进制小数，取小数点后 位数作为第i个符号的码字。

具体编码见：信息熵与压缩编码基础

霍夫曼编码

编码步骤：
1.为每个符号建立一个叶子节点，并加上其相应的发生频率
2.当有一个以上的节点存在时，进行下列循环：

把这些节点作为带权值的二叉树的根节点，左右子树为空
选择两棵根结点权值最小的树作为左右子树构造一棵新的二叉树，且至新的二叉树的根结点的权值为其左右子树上根结点的权值之和。把权值最小的两个根节点移除 将新的二叉树加入队列中。
3.最后剩下的节点暨为根节点，此时二叉树已经完成。

香农-范诺编码算法并非总能得到最优编码。1952年, David A. Huffman提出了一个不同的算法，这个算法可以为任何的可能性提供出一个理想的树。

香农-范诺编码是从树的根节点到叶子节点所进行的的编码，哈夫曼编码算法却是从相反的方向，暨从叶子节点到根节点的方向编码的。

具体演算工程：同上

一幅1024*768的24位RGB彩色图像一共在内存中占有多少字节？ 如果将其保存为非压缩格式的BMP文件，文件有多少字节？

1.一幅1024*768的24位RGB彩色图像占用字节数：

102476824/8=2359296 byte

2.BMP图像占用空间：
BMP 文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分组成，24 位真彩色图像就不使用彩色板，因为位图中的 RGB 值就代表了每个像素的颜色文件头+位图信息头+颜色信息为 54 字节，再加上图形数据，就是 2 , 359 , 350 2,359,3502,359,350 字节