Semi-adaptivní PPM komprese

Abstract

V tejto práci skúmame možosti úpravy adaptívneho PPM algoritmu do semiadaptívnej verzie a overujeme vhodnosť tejto úpravy pre účely kompresie. V adaptívnom PPM algoritme sa zo vstupného textu na základe jeho zakomprimovanej časti tvorí strom obmedzenej dlžky, pomocou ktorého sa predikuje pravdepodobnosť výskytu nasledujúceho symbolu, ktorý je s využitím tejto pravdepodobnosti zakódovaný na výstup. V semiadaptívnej verzii algoritmu tvoríme strom neobmedzenej dlžky. Z tohto stromu je pôvodný reťazec možné jednoznane dekódovať, výstupom algoritmu je teda samotný strom. Tento strom je možné úsporne uložiť do súboru a tento zakomprimovať použitím niektorého vhodného kompresného algoritmu. Táto práca si dáva za ciel vytvoriť algoritmus tvorby stromu pre semiadaptívny PPM algoritmus a jeho implementovaním overiť praktickú využitelnosť tohto algoritmu pre komprimáciu dát.

This thesis explores modi cation possibilities of adaptive PPM algorithm to its semiadaptive version and testify its aplicability for compression purposes. In adaptive PPM algorithm we create tree with speci ed depth based on symbols encoded so far. By using this tree we are able to predict probability of occurence of next symbol, which is consequently encoded using this probability. In semiadaptive PPM algorithm we create unbounded tree. From the tree, it is possible to decode the original input string; hands, the tree is the output of the algorithm. Afterwards, we can encode the tree into the le and compress this le using an appropriate compression algorithm. The goal of the thesis is to develop an algorithm for creating the unbounded tree used in semiadaptive PPM and to testify its aplicability by implementing and testing it.