2004 г.

Назад: 2.6.2. Локально адаптивный алгоритм сжатия
Оглавление: Телекоммуникационные технологии
Вперёд: 2.6.4. Метод Шеннона-Фано

Майкл Барроуз и Давид Вилер (Burrows-Wheeler) в 1994 году предложили свой алгоритм преобразования (BWT). Этот алгоритм работает с блоками данных и обеспечивает эффективное сжатие без потери информации. В результате преобразования блок данных имеет ту же длину, но другой порядок расположения символов. Алгоритм тем эффективнее, чем больший блок данных преобразуется (например, 256-512 Кбайт).

Последовательность S, содержащая N символов ({S(0),… S(N-1)}), подвергается N циклическим сдвигам (вращениям), лексикографической сортировке, а последний символ при каждом вращении извлекается. Из этих символов формируется строка L, где i-ый символ является последним символом i-го вращения. Кроме строки L создается индекс I исходной строки S в упорядоченном списке вращений. Существует эффективный алгоритм восстановления исходной последовательности символов S на основе строки L и индекса I. Процедура сортировки объединяет результаты вращений с идентичными начальными символами. Предполагается, что символы в S соответствуют алфавиту, содержащему K символов.

Для пояснения работы алгоритма возьмем последовательность S= “abraca” (N=6), алфавит X = {‘a','b','c','r'}.

1. Формируем матрицу из N*N элементов, чьи строки представляют собой результаты циклического сдвига (вращений) исходной последовательности S, отсортированных лексикографически. По крайней мере одна из строк M содержит исходную последовательность S. Пусть I является индексом строки S. В приведенном примере индекс I=1, а матрица M имеет вид:

Номер строки
0	aabrac
1	abraca
2	acaabr
3	bracaa
4	caabra
5	racaab

2. Пусть строка L представляет собой последнюю колонку матрицы M с символами L[0],…,L[N-1] (соответствуют M[0,N-1],…,M[N-1,N-1]). Формируем строку последних символов вращений. Окончательный результат характеризуется (L,I). В данном примере L='caraab', I =1.

Процедура декомпрессии использует L и I. Целью этой процедуры является получение исходной последовательности из N символов (S).

1. Сначала вычисляем первую колонку матрицы M (F). Это делается путем сортировки символов строки L. Каждая колонка исходной матрицы M представляет собой перестановки исходной последовательности S. Таким образом, первая колонка F и L являются перестановками S. Так как строки в M упорядочены, размещение символов в F также упорядочено. F='aaabcr'.

2. Рассматриваем ряды матрицы M, которые начинаются с заданного символа ch. Строки матрицы М упорядочены лексикографически, поэтому строки, начинающиеся с ch упорядочены аналогичным образом. Определим матрицу M', которая получается из строк матрицы M путем циклического сдвига на один символ вправо. Для каждого i=0,…, N-1 и каждого j=0,…,N-1,

M'[i,j] = m[i,(j-1) mod N]

В рассмотренном примере M и M' имеют вид:

Строка	M	M'
0	aabrac	caabra
1	abraca	aabraс
2	acaabr	racaab
3	bracaa	abraca
4	caabra	acaabr
5	racaab	bracaa

Подобно M каждая строка M' является вращением S, и для каждой строки M существует соответствующая строка M'. M' получена из M так, что строки M' упорядочены лексикографически, начиная со второго символа. Таким образом, если мы рассмотрим только те строки M', которые начинаются с заданного символа ch, они должны следовать упорядоченным образом с учетом второго символа. Следовательно, для любого заданного символа ch, строки M, которые начинаются с ch, появляются в том же порядке что и в M', начинающиеся с ch. В нашем примере это видно на примере строк, начинающихся с ‘a'. Строки ‘aabrac', ‘abraca' и ‘acaabr' имеют номера 0, 1 и 2 в M и 1, 3, 4 в M'.

Используя F и L, первые колонки M и M' мы вычислим вектор Т, который указывает на соответствие между строками двух матриц, с учетом того, что для каждого j = 0,…,N-1 строки j M' соответствуют строкам T[j] M.

Если L[j] является к-ым появлением ch в L, тогда T[j]=1, где F[i] является к-ым появлением ch в F. Заметьте, что Т представляет соответствие один в один между элементами F и элементами L, а F[T[j]] = L[j]. В нашем примере T равно: (4 0 5 1 2 3).

3. Теперь для каждого i = 0,…, N-1 символы L[i] и F[i] являются соответственно последними и первыми символами строки i матрицы M. Так как каждая строка является вращением S, символ L[i] является циклическим предшественником символа F[i] в S. Из Т мы имеем F[T[j]] = L[j]. Подставляя i =T[j], мы получаем символ L[T(j)], который циклически предшествует символу L[j] в S.

Индекс I указывает на строку М, где записана строка S. Таким образом, последний символ S равен L[I]. Мы используем вектор T для получения предшественников каждого символа: для каждого i = 0,…,N-1 S[N-1-i] = L[T i [I]], где T 0 [x] =x, а T i+1 [x] = T[T i [x]. Эта процедура позволяет восстановить первоначальную последовательность символов S (‘abraca').

Последовательность T i [I] для i =0,…,N-1 не обязательно является перестановкой чисел 0,…,N-1. Если исходная последовательность S является формой Z p для некоторой подстановки Z и для некоторого p>1, тогда последовательность T i [I] для i = 0,…,N-1 будет также формой Z 'p для некоторой субпоследовательности Z'. Таким образом, если S = ‘cancan', Z = ‘can' и p=2, последовательность T i [I] для i = 0,…,N-1 будет [2,4,0,2,4,0].

Описанный выше алгоритм упорядочивает вращения исходной последовательности символов S и формирует строку L, состоящую из последних символов вращений. Для того, чтобы понять, почему такое упорядочение приводит к более эффективному сжатию, рассмотрим воздействие на отдельную букву в обычном слове английского текста.

Возьмем в качестве примера букву “t” в слове ‘the' и предположим, что исходная последовательность содержит много таких слов. Когда список вращений упорядочен, все вращения, начинающиеся с ‘he', будут взаимно упорядочены. Один отрезок строки L будет содержать непропорционально большое число ‘t', перемешанных с другими символами, которые могут предшествовать ‘he', такими как пробел, ‘s', ‘T' и ‘S'.

Аналогичные аргументы могут быть использованы для всех символов всех слов, таким образом, любая область строки L будет содержать большое число некоторых символов. В результате вероятность того, что символ ‘ch' встретится в данной точке L, весьма велика, если ch встречается вблизи этой точки L, и мала в противоположном случае. Это свойство способствует эффективной работе локально адаптивных алгоритмов сжатия, где кодируется относительное положение идентичных символов. В случае применения к строке L, такой кодировщик будет выдавать малые числа, которые могут способствовать эффективной работе последующего кодирования, например, посредством алгоритма Хафмана.

Ссылки

1. J.Ziv and A.Lempel. A universal algorithm for sequential data compression. IEEE Transactions on Information Theory. Vol. IT-23, N.3, May 1977, pp. 337-343.

2. J.Ziv and A.Lempel. Compression of individual sequences via variable rate coding. IEEE Transactions on Information Theory. Vol. IT-24. N.5, September 1978, pp. 530-535.

3. M.Burrows and D.J.Wheeler. A block-sorting Lossless Data Compression Algorithm. Digital Systems Research Center. SRC report 124. May 10, 1994.

4. J.L.Bently, D.D.Sleator, R.E.Tarjan, and V.K.Wei. A locally adaptive data compression algorithm. Communications of the ACM, Vol. 29, No. 4, April 1986, pp. 320-330

5. http://www.ics.uci.edu/~dan/pubs/DataCompression.html (Saleem Bhatti)

6. http://www.speednet/~spenser/ted/DataCompression.html

7. http://www.iicm.edu/jucs_1_8/differencial_ziv_lempel_text/html/paper.html

Смотри http://web2.airmail/markn/articles/bwt/bwt.htm

Назад: 2.6.2. Локально адаптивный алгоритм сжатия
Оглавление: Телекоммуникационные технологии
Вперёд: 2.6.4. Метод Шеннона-Фано