[人工智能]LZW字典编码

1977年，两位以色列教授Lempel和Ziv提出了查找冗余字符和用较短的符号标记替代冗余字符的概念。1985年，由Welch加以充实而形成LZW，简称“LZW”技术。

• 举例说明

1. 首先将图像从左到右,从上到下扫描,将所有像素排成一列，叫做被处理像素
2. 研究符号出现的规律－－拼接

• 构造当前识别序列，这个序列是动态产生的，其初始值为“空”
• 以当前识别序列和当前被处理像素进行拼接

• 如果所形成的符号串在字典中已经有了，则将拼接符号串置为当前识别序列,将下一个像素置为当前被处理像素，重复第(2)步

• 如果拼接所形成的符号串在字典中没有
• (输出当前识别序列在字典中的位置，这位就是该 符号序列的编码
• 生成一个新的字典条目
• 将当前被处理像素变成当前识别序列，将下一个像素置为当前被处理像素，重复第(2)步。?

?最后的编码：0,0,255,255,256,258,260,259,257,255

LZW的解码：根据编码查找字典?

?

代码实现

以灰度图的LZW压缩编码为例，用Python实现

import cv2 as cv
import numpy as np
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='')
parser.add_argument("--mode", choices=["encode", "decode"], type=str, default=None)
parser.add_argument("--encodeFile", type=str, default="pout.png")
parser.add_argument("--decodeFile", type=str, default="lzw.npy")
args = parser.parse_args()


def encode_init():
    m_dict = {}
    for i in range(0, 256):
        m_dict[i] = [i]
    return m_dict


def LZW_encode(input_l, m_dict):
    previous_char = []
    output = []
    for s in input_l:
        # !!!!!! 用copy
        p_c = previous_char.copy()
        p_c.append(s)

        if p_c in m_dict.values():
            previous_char = p_c
        else:
            output.append(list(m_dict.keys())[list(m_dict.values()).index(previous_char)])
            m_dict[len(m_dict)] = p_c
            previous_char = [s]
    output.append(list(m_dict.keys())[list(m_dict.values()).index(previous_char)])

    return output


def LWZ_Decode(input_l, m_dict):
    output = []
    print(m_dict)
    for i in range(len(input_l)):
        value = m_dict[input_l[i]]
        for ss in value:
            output.append(ss)
    return output


def encode():
    origin = cv.imread(args.encodeFile, 0)
    origin_re = origin.ravel()
    dictionary = encode_init()
    print(dictionary)
    print(origin.shape[0])
    lzw_data = [origin.shape[0], origin.shape[1]]
    lzw_data = lzw_data + LZW_encode(origin_re, dictionary)
    print(len(lzw_data))

    np.save('LWZ', np.array(lzw_data))
    np.save('dictionary.npy', dictionary)


def decode():
    lzw_data = np.load(args.decodeFile).tolist()
    h = lzw_data[0]
    w = lzw_data[1]
    lwz_data = lzw_data[2:len(lzw_data)]
    dictionary = np.load('dictionary.npy', allow_pickle=True).item()
    result = LWZ_Decode(lwz_data, dictionary)
    print(len(result))
    k = 0
    res = np.zeros((h, w))
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            if k >= len(result):
                res[i][j] = 0
            else:
                res[i][j] = result[k]
            k = k + 1
    print(res)

    cv.imwrite('result.png', res)


if __name__ == '__main__':
    if args.mode == "encode":
        encode()
    if args.mode == "decode":
        decode()

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