Skip to main content

გარბენის სიგრძის კოდირება

Run-Length Encoding




        ელემენტების მიმდევრობაში ბენი ვუწოდოთ მიმდევრობით მოცემული ერთი და იგივე მნიშვნელობის მქონე ელემენტებს. გარბენის სიგრძის კოდირება გულისხმობს, რომ ელემენტების მიმდევრობა გარდავქმნათ გარბენების მიმდევრობად. შესამაბისად კოდირების ეს მეთოდი ხელსაყრელია მაშინ, როდესაც მოცემულ მიმდევრობაში ხშირია სიმბოლოების გარბენები.
        ვთქვათ მოცემული გვაქვს შემდეგი მიმდევრობა:
ttttsssssssnwwwwQQQQoooooooo
        გარბენის სიგრძით კოდირების შემდგომ მივიღებთ:
t4s7n1w4Q4o8
        რაც გვეუბნება რომ მიმდევრობაში არის ოთხი "t" სიმბოლო, შემდეგ მოდის შვიდი "s" სიმბოლო, შემდეგ ერთი "n"  და ა.შ. საწყისი მიმდევრობა მოცემულია 28 ელემენტით, კოდირების შემდგომ ვიღებთ 12-ს(ვგულისხმობთ, რომ მაქსიმალური გარბენის სიგრძე არის 255). მონაცემების ზომა შემცირდა 2.3-ჯერ. გარბენის სიგრძის კოდირებამ შემცირების ნაცვლად შესაძლოა გაზარდოს გამომავალი მიმდევრობის სიგრძე. ყველაზე უარეს შემთხვევაში, როდესაც ყველა გარბენის სიგრძე 1-ის ტოლია და გარბენის სიგრძის მაქსიმალური ზომაა 255(ერთი ბაიტი) გამომავალი მიმდევრობის სიგრძე გაიზრდება 2-ჯერ.

პროგრამული იმპლემენტაცია
მოვიყვანოთ პროგრამული კოდის მაგალითი, რომელიც დაწერილია C++-ზე:
#include <memory.h>

class RLE
{
public:
        RLE();
        ~RLE();

        //კოდირების მეთოდი
        bool encode( unsigned char* dataIn, unsigned int sizeIn, unsigned char*& dataOut, unsigned int& sizeOut );
        //დეკოდირების მეთოდი
        bool decode( unsigned char* dataIn, unsigned int sizeIn, unsigned char*& dataOut, unsigned int& sizeOut );
};


RLE::RLE(){}

RLE::~RLE(){}

bool RLE::encode( unsigned char* dataIn, unsigned int sizeIn, unsigned char*& dataOut, unsigned int& sizeOut )
{
        if( !dataIn || !sizeIn )
                return false;

        const unsigned char fragmentMaxLength = 0xff;

        //გამოვყოთ მეხსიერება გამომავალი მიმდევრობისთვის
        dataOut = new unsigned char[sizeIn*2*sizeof(unsigned char)];
        if( !dataOut )
                return false;

        unsigned int fragmentCounter = 0;
        unsigned char* fragmentElements = dataOut;
        unsigned char* fragmentLengthes = dataOut + sizeIn*sizeof(unsigned char);

        //ჩავამატოთ პირველი სიმბოლო
        fragmentElements[ fragmentCounter ] = dataIn[ 0 ];
        fragmentLengthes[ fragmentCounter ] = 1;

        for ( unsigned int i=1; i<sizeIn; i++ )
        {
                //თუ მიმდინარე სიმბოლო არის განსხვავებული ან ფრაგმენტის ზომამ მიაღწია მაქსიმუმს
                if( ( fragmentElements[ fragmentCounter ] != dataIn[ i ] ) || ( fragmentLengthes[ fragmentCounter ] == fragmentMaxLength ) )
                {
                        fragmentCounter++;
                        fragmentElements[ fragmentCounter ] = dataIn[ i ];
                        fragmentLengthes[ fragmentCounter ] = 1;
                }else
                {
                        fragmentLengthes[ fragmentCounter ]++;
                }
        }

        fragmentCounter++;

        //ჩავწეროთ კომპაქტურად
        memcpy( fragmentElements + fragmentCounter*sizeof(unsigned char), fragmentLengthes, fragmentCounter*sizeof(unsigned char) );
        sizeOut = fragmentCounter*sizeof(unsigned char)*2;

        return true;
}

bool RLE::decode( unsigned char* dataIn, unsigned int sizeIn, unsigned char*& dataOut, unsigned int& sizeOut )
{
        if( !dataIn )
                return false;

        unsigned int fragmentCounter = sizeIn/2;
        unsigned char* fragmentElements = dataIn;
        unsigned char* fragmentLengthes = dataIn + fragmentCounter*sizeof(unsigned char);

        //დავითვალოთ დასაბრუნებელი მიმდევრობის ზომა
        sizeOut = 0;
        for ( unsigned int i=0; i<fragmentCounter; i++ )
                sizeOut += fragmentLengthes[ i ];

        //გამოვყოთ მეხსიერება გამომავალი მიმდევრობისთვის
        dataOut = new unsigned char[ sizeOut ];
        if( !dataOut )
                return false;

        unsigned int decompressionElementCounter = 0;

        for ( unsigned int i=0; i<fragmentCounter; i++ )
        {
                memset( dataOut+decompressionElementCounter, fragmentElements[ i ], fragmentLengthes[ i ] );
                decompressionElementCounter += fragmentLengthes[ i ];
        }

        return true;
}
       მონაცემთა შეკუმშვის ეს მეთოდი ფართოდ გამოიყენება სხვადასხვა ტიპის შემკუმშველებში. ალგორითმის მუშაობის დრო წრფივია. კოდირების დროითი სირთულე არის O(n) სადაც n შემავალი სიმბოლოების რაოდენობაა. დეკოდირების დროითი სირთულე არის O(n) სადაც n შემავალი ფრაგმენტების რაოდენობაა. გარბენის სიგრძის კოდირების წინ ხშირად გამოიყენება ტრანსფორმაცია წინ გადმოტანით(MTF) რომელიც ხშირად ზრდის გარბენების რაოდენობებს და გვაძლევს სასურველ განაწილებას.





Comments

Popular posts from this blog

სინათლის ხილული სპექტრი და სხივის თვისებები

Visible Spectrum სურათზე ნაჩვენებია პრიზმაში გამავალი თეთრი სხივის სპექტრულად გაშლის პროცესი.         სინათლე წარმოადგენს ელექტრომაგნიტურ ტალღას, რომელსაც როგორც ყველა ელექტრომაგნიტურ ტალღას გააჩნია რამოდენიმე მნიშვნელოვანი მახასიათებელი. ერთერთი მნიშვნელოვანი მახასიათებელი არის ტალღის სიგრძე, რომელიც განსაზღვრავს სხივის სპექტრულ ფერს. ელექტრომაგნიტური ტალღები ბუნებაში და თანამედროვე სამყაროში მრავლად გვხვდები. სხვადასხვა ტალთის სიგრძის(სიხშირის) ტალღებს იყენებენ როგორც საყოფაცხოვრებო(რადიო, მობილური ტელეფონი) დანიშნულების, ასევე სამედიცინო(რენდგენის სხივები) და სამხედრო(რადარები) მოწყობილობებში. ადამიანის თვალისთვის ხილული სინათლის ელექტრომაგნიტური ტალღების ტალღის სიგრძე იწყება დაახლოებით 400 ნანომეტრიდან და მთავრდება 700 ნანომეტრზე. ამ დიაპაზონს ქვემოთ ექცევა ულტრაიისფერი ტალღები და დიაპაზონს ზემოთ ექცევა ინფრაწითელი, რომელსაც ადამიანის თვალი ვერ აღიქვამს(იხილეთ ქვემოთ მოცემული სურათი). სინათლის თეთრი სხივი შედგება სხვადასხვა სიხშირის ტალღების ერთობლიობისგან.        

CPU GPU და ჰიბრიდული რენდერერები

წყარო         დღემდე აქტუალურია თემა CPU რენდერერი ჯობია თუ GPU . იმისათვის რომ ამ კითხვას მეტნაკლებად ამომწურავი პასუხი გავცეთ განვიხილოთ რენდერერის სტრუქტურა და მოცემულ პლათფორმებზე იპმლემენტაციასთან დაკავშირებული პრობლემები. რენდერერი შედგება რამოდენიმე დიდი კომპონენტისგან როგორიცაა ხილვადობის ამოცანა შეფერადება ინტეგრატორები ფუნქციონალი ხილვადობის ამოცანა         ხილვადობის ამოცანა ერთერთი ყველაზე რთულია გამოთვლითი რესურსის კუთხით. გარდა იმისა, რომ სხივის გეომეტრიასთან თანაკვეთის დათვლას საკმაოდ დიდი დრო ჭირდება, ასევე საჭიროა ამაჩქარებელ სტრუქტურების განახლება კადრიდან კადრზე დინამიური სცენებისათვის. კარგი ისაა, რომ რენდერერის ეს ნაწილი საკმაოდ ადვილად ენკაპსულირებადია და შესაბამისად გვხვდება ბიბლიოთეკები მაგალითად embree(intel), fireRays(AMD), OptiX prime(nvidia), ... რომლებიც ამ ამოცანას საკმაოდ ეფექტურად ხსნიან და რენდერერებშიც მეტნაკლებად ადვილად ინტეგრირდებიან.  სხივების მიდევნების პროცესში ძალიან მნიშვნელოვანია მსგავსი გამოთვლების ლოკალიზება და არსებული SIMD

ფერების RGB მოდელი

RGB Color Model         ფერების RGB მოდელი წარმოადგენს ისეთ მოდელს რომელშიც სამი ძრირითადი ფერის წითელი, მწვანე და ლურჯის საშუალებით მიიღება ფერების ფართო სპექტრი. მისი დასახელებაც მოდის სწორედ ძირითადი ფერების ინგლისური სახელწოდების ინიციალებიდან(Red, Green, Blue).         ფერთა სპექტრის ამდაგვარი წარმოდგენა დაკავშირებულია იმასთან, რომ გამოსახულების გამოტანის მოწყობილობებში რომელიც გააჩნიათ კომპიუტერებს, ტელევიზორებს ფერის მიღება ფიზიკურად ხდება სწორედ ამ სამი ძირითადი ფერის შეზავებით. დღესდღეობით ყველაზე გავრცელებული არის 24 ბიტიანი RGB მოდელი, სადაც თითოეულ კომპონენტს ეთმობა ერთი ბაიტი და შესაბამისად შეუძლია მიიღოს ნებისმიერი მნიშვნელობა [0, 255] დიაპაზონში, რაც საბოლოოდ გვაძლევს 16777216 განსხვავებულ ფერს.