image - 低熵图像的良好压缩算法

Question

我目前正在尝试进一步压缩一个非常简单的图像。该图像使用 2 组颜色以及每个“像素”1 个字符。每组颜色可能是 16 种选择中的一种。因此，我已经将两种颜色组合成每个像素 1 个字节来表示它们。我已经实现了 MTF 和 BWT 编码方法来辅助 RLE。我很肯定我可以从中获得更多压缩，但是我不确定要使用哪种算法。我已经尝试过霍夫曼，但是由于图像已经很小并且 RLE 由于缺乏熵而压缩了大部分图像，霍夫曼有一半时间通过将其解码表添加到文件中来增加大小。请注意，这也将在较慢的系统上运行，因此任何非常繁重的算法也可能无法运行。

Answer 1

首先，听起来您应该分别压缩背景和字符颜色图像。其次，您说“像素之间的颜色不会经常变化”。有些颜色比其他颜色“更接近”彼此吗？即，当颜色从颜色 x 发生变化时，是否更有可能变为剩余颜色的一小部分？如果是这样，您可以将颜色映射到更接近于它们可能更改的颜色，并在编码之前采取差异。然后相同颜色的运行变成零运行，“下一个”颜色的变化变成一个。

一旦你有一个很好的表示作为一系列具有大量运行的字节和字节值出现的偏斜概率，例如许多零和一，然后应用 zlib 或 gzip 以利用明显的冗余和倾斜。