Арифметическое кодирование

Арифметическое кодирование (англ. Arithmetic coding) — алгоритм сжатия информации без потерь, который при кодировании ставит в соответствие тексту вещественное число из отрезка [math][0; 1)[/math]. Данный метод, как и алгоритм Хаффмана, является энтропийным, т.е. длина кода конкретного символа зависит от частоты встречаемости этого символа в тексте. Арифметическое кодирование показывает более высокие результаты сжатия, чем алгоритм Хаффмана, для данных с неравномерными распределениями вероятностей кодируемых символов. Кроме того, при арифметическом кодировании каждый символ кодируется нецелым числом бит, что эффективнее кода Хаффмана (теоретически, символу [math]a[/math] с вероятностью появления [math]p(a)[/math] допустимо ставить в соответствие код длины [math]-\log_2 p(a)[/math], следовательно, при кодировании алгоритмом Хаффмана это достигается только с вероятностями, равными обратным степеням двойки).

Принцип действия

Кодирование

На вход алгоритму передаются текст для кодирования и список частот встречаемости символов.

1. Рассмотрим отрезок [math][0; 1)[/math] на координатной прямой.
2. Поставим каждому символу текста в соответствие отрезок, длина которого равна частоте его появления.
3. Считаем символ из входного потока и рассмотрим отрезок, соответствующий этому символу. Разделим этот отрезок на части, пропорциональные частотам встречаемости символов.
4. Повторим пункт (3) до конца входного потока.
5. Выберем любое число из получившегося отрезка, которое и будет результатом арифметического кодирования.

Псевдокод

• [math]s[/math] — текст, подаваемый на вход
• [math]left[/math], [math]right[/math] — границы отрезка, содержащего возможный результат арифметического кодирования
• [math]segment[/math] — структура, задающая подотрезок отрезка [math][0; 1)[/math], соответствующего конкретному символу на основе частотного анализа. Имеет поля:
  • [math]left[/math] — левая граница подотрезка
  • [math]right[/math] — правая граница подотрезка

double ArithmeticCoding(s: string):
    left = 0
    right = 1
    for i = 0 to length(s)-1
        symb = s[i]
        newRight = left + (right - left) * segment[symb].right
        newLeft = left + (right - left) * segment[symb].left
        left = newLeft
        right = newRight
    return (left + right) / 2

Декодирование

Алгоритм по вещественному числу восстанавливает исходный текст.

1. Выберем на отрезке [math][0; 1)[/math], разделенном на части, длины которых равны вероятностям появления символов в тексте, подотрезок, содержащий входное вещественное число. Символ, соответствующий этому подотрезку, дописываем в ответ.
2. Нормируем подотрезок и вещественное число.
3. Повторим пункты 1—2 до тех пор, пока не получим ответ.

Псевдокод

• [math]code[/math] — вещественное число, подаваемое на вход
• [math]length[/math] — длина восстанавливаемого текста
• [math]segment[/math] — структура, задающая подотрезок отрезка [math][0; 1)[/math], соответствующего конкретному символу на основе частотного анализа. Имеет поля:
  • [math]left[/math] — левая граница подотрезка
  • [math]right[/math] — правая граница подотрезка
  • [math]character[/math] — значение символа

string ArithmeticDecoding(code: double):
    s = ""
    for i = 1 to length
        for j = 1 to n
            if code >= segment[j].left and code < segment[j].right
                s = s + segment[j].character
                code = (code – segment[j].left) / (segment[j].right – segment[j].left)
                break
    return s

Замечание: кодировщику и декодировщику должно быть известно, когда завершать работу. Для этого можно передавать в качестве аргумента длину текста или символ конца файла, после которого процесс должен быть остановлен.

Для оптимизации размера кода необходимо выбрать из окончательного диапазона число, содержащее наименьшее количество знаков в двоичной записи.

Пример работы

Рассмотрим в качестве примера строку [math]abacaba[/math]:

Кодирование

Символ	Частота появления
[math]a[/math]	[math]0.571429[/math]
[math]b[/math]	[math]0.285714[/math]
[math]c[/math]	[math]0.142857[/math]

Пример работы кодировщика

Считанный символ	Левая граница отрезка	Правая граница отрезка
	[math]0[/math]	[math]1[/math]
[math]a[/math]	[math]0[/math]	[math]0.571429[/math]
[math]b[/math]	[math]0.326531[/math]	[math]0.489796[/math]
[math]a[/math]	[math]0.326531[/math]	[math]0.419825[/math]
[math]c[/math]	[math]0.406497[/math]	[math]0.419825[/math]
[math]a[/math]	[math]0.406497[/math]	[math]0.414113[/math]
[math]b[/math]	[math]0.410849[/math]	[math]0.413025[/math]
[math]a[/math]	[math]0.410849[/math]	[math]0.412093[/math]

Код: [math]0.411471[/math]

Декодирование

Код: [math]0.411471[/math]

Пример работы декодировщика

Декодируемый символ	Код
[math]a[/math]	[math]0.411471[/math]
[math]b[/math]	[math]0.720074[/math]
[math]a[/math]	[math]0.520259[/math]
[math]c[/math]	[math]0.910454[/math]
[math]a[/math]	[math]0.373178[/math]
[math]b[/math]	[math]0.653061[/math]
[math]a[/math]	[math]0.285714[/math]

Замечание: при декодировании текста можно не только нормализовывать рабочий отрезок и текущий код, но и уменьшать рабочий отрезок (аналогично кодированию), не изменяя значение кода.

Декодирование (второй способ)

Код: [math]0.411471[/math]

Пример работы декодировщика (второй способ)

Декодируемый символ	Границы отрезка
[math]a[/math]	[math]0[/math]	[math]0.571429[/math]	[math]0.857143[/math]	[math]1[/math]
[math]b[/math]	[math]0[/math]	[math]0.326531[/math]	[math]0.489796 [/math]	[math]0.571429[/math]
[math]a[/math]	[math]0.326531 [/math]	[math]0.419825 [/math]	[math]0.466472 [/math]	[math]0.489796 [/math]
[math]c[/math]	[math]0.326531[/math]	[math]0.379842[/math]	[math]0.406497[/math]	[math]0.419825[/math]
[math]a[/math]	[math]0.406497[/math]	[math]0.414113[/math]	[math]0.417921 [/math]	[math]0.419825[/math]
[math]b[/math]	[math]0.406497[/math]	[math]0.410849[/math]	[math]0.413025[/math]	[math]0.414113[/math]
[math]a[/math]	[math]0.410849[/math]	[math]0.412093[/math]	[math]0.412714[/math]	[math]0.413025[/math]

Оценка длины кодового слова

Теорема:

При арифметическом кодировании длина кодового слова не превышает энтропии исходного текста.

Доказательство:

[math]\triangleright[/math]

Введём следующие обозначения: [math]l[/math] — длина текста; [math]n[/math] — размер алфавита; [math]f_i[/math] — частота встречаемости символа; [math]p_i[/math] — вероятность вхождения символа; Размер сообщения [math]L[/math] можно найти по формуле: [math] L = \prod\limits_{i=1}^l p_{fi} = \prod\limits_{i=1}^n p_{i}^{f_{i}}[/math] Число бит в закодированном тексте: [math]\log_2 L = \sum\limits_{i=1}^n f_i\cdot \log_2 p_i = l \cdot \sum\limits_{i=1}^n p_i\cdot \log_2 p_i = -l \cdot H(p_1...p_n)[/math]

[math]\triangleleft[/math]

См. также

• Алгоритм Хаффмана
• Алгоритмы LZ77 и LZ78
• Энтропия случайного источника

Источники информации

• Википедия — Арифметическое кодирование
• Wikipedia — Arithmetic coding
• Арифметическое кодирование
• Визуализатор арифметического кодирования