[发明专利]基于熵判决最优差分编码的LZW压缩方法

权利要求书

1.一种基于熵判决最优差分编码的LZW压缩方法，包括如下步骤：

(1)设原始数据为x₀(i)，i＝1,2,…,N，N为原始数据的长度，则第m次差分编 码后数据x_m(i)为：

x_m(i)＝x_m-1(i)-x_m-1(i-1)，

其中设定x_m-1(0)＝0，i＝1,2,…N，m＝1,2,3,…，x_m-1(i)为第m-1次差分编码后的 数据；

(2)计算第m次差分编码后数据x_m(i)的熵H_m(x_m)：

Hm(xm)=-Σkm=1NmP(xmm(km))log2P(xmm(km)),]]>

其中为第m次差分编码后数据x_m(i)中所有不重复出现的数据，为在第m次差分编码后数据x_m(i)中出现的概率，N_m为的个数， k_m＝1,2,…,N_m；

(3)设第m+1次差分编码后数据x_m+1(i)为：

x_m+1(i)＝x_m(i)-x_m(i-1)，

其中设定x_m(0)＝0，i＝1,2,…N，x_m(i)为第m次差分编码后的数据；

(4)计算第m+1次差分编码后数据x_m+1(i)的熵H_m+1(x_m+1)：

Hm+1(xm+1)=-Σkm+1=1Nm+1P(xm+1m+1(km+1))log2P(xm+1m+1(km+1)),]]>

其中为第m+1次差分编码后数据x_m+1(i)中所有不重复出现的数 据，为在第m+1次差分编码后数据x_m+1(i)中出现的概率，N_m+1为的个数，k_m+1＝1,2,…,N_m+1；

(5)将步骤(2)中求得的第m次差分编码后数据x_m(i)的熵H_m(x_m)与步骤(4)中 求得的第m+1次差分编码后数据x_m+1(i)的熵H_m+1(x_m+1)进行比较，当满足 H_m(x_m)<H_m+1(x_m+1)时执行下一步，反之，继续对上次差分编码后的数据进行差分编 码，直到满足本次差分编码后数据的熵大于上次差分编码后数据的熵，执行下一步；

(6)采用LZW方法压缩第m次差分编码后的数据x_m(i)，得到压缩文件；

(7)采用LZW方法解压压缩文件，得到第m次差分编码后的数据x_m(i)；

(8)对第m次差分编码后的数据x_m(i)进行m次差分解码，从而得到原始数据 x₀(i)。