Huffman Coding을 이용한 압축

소개글

디지털영상처리 과제입니다.
최대한 알기 쉽게 작성하였습니다.

목차

1. 이론
2. 내용
3. 결과 분석

본문내용

데이터를 압축하는 기법은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 압축 과정에서 데이터에 손실이(혹은 변화가) 발생하면 손실압축(Lossy Compression), 데이터에 손실이(혹은 변화가) 발생하지 않으면 무손실 압축(Lossless Compression)이라고 한다. 손실 압축은 말 그대로 손실이 생기는 기법을 사용하여 압축 전과 후의 데이터에 차이가 생기는 것을 말하고, 무손실 압축은 손실이 생기지 않는 방법을 사용하여 압축 전의 데이터가 온전히 보존되어 압축 후의 데이터와 일치하는 것을 말한다. 그리고 본 실습에서 사용한 Huffman Coding 법은 무손실 압축법의 가장 대표적인, Coding Redundancy(코딩 잉여물 - 코딩 시 불필요한 낭비, 혹은 꼭 필요하지 않고 줄일 수 있는 부분)를 줄여주는 압축기법이다.
Coding Redundancy를 줄이는 방법 중 Huffman Coding법에서 사용하며 가장 대표적인 방법은 Variable Bits Coding, 즉 Bit 수를 유동적(혹은 가변적)으로 변화시키는 방법이다. 가장 간단한 예로, 텍스트의 경우 공백 문자(Space)부터 대문자, 소문자, 숫자에 이르기까지 모든 문자에 대하여 각각의 고유 값인 ASCII Code 값이 부여되어 있다. 그리고 그 문자들은 사용자가 입력할 때 자연히 ASCII Code 값, 즉 8 Bits의 숫자로 저장된다.
그러나 문자들에는 사용 빈도라는 것이 있어서, 한글을 예로 들면 보통 평균적으로 사용 되는 빈도수가 ㅁㄴㅇㄹ, 그리고 ㅓㅏl 등과 ㅋㅌㅊㅍ, 혹은 ㅕㅑㅒㅖ 가 분명히 다름을 알고 있을 것이다. 이것을 쉽게 알아보려면 국어사전을 한번 펴보면 된다. 자음별로 만들어 내는 단어수가 차이가 나는 것을 알 수 있다. 그런데 모든 문자에 8Bits를 할당한다는 것은 비효율적인 방법이 아닌가, 라는 의문에서 출발한 것이 Variable Bits Coding 법이다.

참고 자료

없음