Application of AVL Trees to Adaptive Compression of Numerical Data

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  • AVL木を利用した適応的数値データ圧縮法とその改良
  • 基礎理論

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計算機内の数値データは、実数値とみなされる場合でも離散データの一種である。しかし、語長の短い整数型のデータでも16ビット以上あるのが普通であり、アルファベット・サイズの非常に大きな拡散データと考えることができる。そのような大きなアルファベット上のデータを効率良く符号化するには、従来の一般的なデータ圧縮法では不十分で特別のアルゴリズムの開発が必要となる、本諭文は、このような数値データの適応的圧縮の問題をデータ構造の視点から考察するものである。特に、平衡木の代表例であるAVL木の利用について議論を行い、AVL木のこのような問題向けの修正とその結果を利用した数値データの薪しい圧縮法を提案する。提案する符号化法は、符号化したデータからもとのデータをひずみなく復元できるもので、対象データの統計的性質についての予備知識を仮定しないユニバーサルな符号化法こなっている。こうような数値データ圧縮法は、計算機内の数値データファイルの圧縮のためばかりでなく、多くの応用可能性を有している。本論文では、各方法の性能の比較のために行った階調画像符号化への適用結果について報告する。

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