비트 단위 데이터를위한 효율적인 RLE 아이디어

Question

내 주요 프로젝트 중 하나는 마이크로 컨트롤러 용 디스플레이 라이브러리입니다. 그것의 일부로 글꼴 (비트 맵)과 아이콘 (알파 채널) 모음이 있습니다.

마이크로 컨트롤러에서 리소스 (플래시 메모리 및 RAM)가 제한되어 있으므로 이러한 글꼴 및 아이콘에 대한 데이터를 저장하는 더 나은 방법을 찾고 있습니다.

데이터 (예 : 아미가의 ILBM과 같은)에 대해 분리 된 평면 배열을 사용하는 방향으로 기울어 있습니다. 즉, 각 픽셀의 모든 비트를 함께 저장하는 대신 전체 이미지의 모든 첫 번째 비트를 함께 저장합니다 , 2 번째 비트 등이 뒤 따른다. 이것은 2의 거듭 제곱이 아닌 이미지 깊이로 작업하는 것이 더 효율적이다. (3 비트 데이터를 8 비트 데이터 스트림으로 패킹 해 보았는가?)

나는 또한 각 비트 평면을 압축하려고합니다. RLE가 가장 현명한 것 같습니다. 그러나 정수 값이 아닌 비트 스트림으로 작업 중이므로 RLE 구현의 가장 좋은 방법은 무엇인지 궁금합니다.

저는 8 블록 단위로 비트를 처리하고 반복되는 바이트를 찾는 전통적인 방법을 고수 할 수 있습니다 (2 개 이상 동일, 2 개로 동일하게 실행 한 다음 몇 개를 더 할 것인가). 하나의 단일 비트 평면을 구성하는 비트 단위의 데이터에 대해서는 그렇게 큰 것을 알 수 없습니다. (덧붙여 말하자면, ILBM은 데이터를 순전히 바이트로 취급하고 다음 바이트를 처리하는 방법을 정의하는 "헤더"바이트로 필요에 따라 반복하여이 바이트 방식의 다양한 방법을 사용합니다.

대안으로는 교대 비트 카운트 방법을 사용하는 것입니다. 즉, 비트가 0이라고 가정하고 시작 비트를 기록하십시오. 그런 다음 1로 전환하고 실행에서 1 비트 수를 기록하십시오. 그런 다음 다시 0으로 전환하고 비트 수를 기록하십시오. 기타

같은 비트를 장기간 실행하면 좋지만 비트가 빠르게 바뀌면 최대한 많은 공간을 차지하게됩니다 (예 : 01010101, 끝낼 수 있음). 최대 8 바이트의 [1,1,1,1,1,1,1,1]).

여기서 가장 중요한 점은 CPU에서 압축을 풀거나 메모리에서 압축을 풀 때 작업 버퍼를 유지하는 것이 효율적이어야한다는 것입니다. 그래서 다른 방법들보다 RLE를 생각하고 있습니다.

그래서 내가 놓친 아이디어를 찾고 있습니다. 단일 비트 스트림을 압축하고 압축 된 데이터를 바이트 중심 시스템에서 표현하기위한 최상의 구현은 무엇입니까?

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예 글리프 (10 진수) :

이

00 00 02 14 03 00 00 00 
00 00 09 13 10 00 00 00 
00 00 13 05 13 00 00 00 
00 05 12 00 12 06 00 00 
00 11 15 15 15 11 00 00 
00 14 02 00 01 14 00 00 
08 12 00 00 00 12 08 00 
11 07 00 00 00 07 12 00 
00 00 00 00 00 00 00 00 
00 00 00 00 00 00 00 00 

비트 평면 0-3 따라서, 그러나

0   1   2   3 
00001000  00111000  00010000  00010000 
00111000  00001000  00010000  00111000 
00111000  00000000  00111000  00101000 
01000000  00000100  01101100  00101000 
01111100  01111100  00111000  01111100 
00001000  01100100  01000100  01000100 
00000000  00000000  01000100  11000110 
11000100  11000100  01000110  10000010 
00000000  00000000  00000000  00000000 
00000000  00000000  00000000  00000000 

문자 모양이 크기가 될 것입니다 심지어 시도하지 않을 것 압박 붕대. 그것은 무의미한만큼 작습니다. 그러나 비트 플레인의 계층화와 비트 스트림이 원본 데이터와 어떻게 관련되는지를 보여줍니다.

Answer 1

비트 맵 이미지의 압축 문제는 수십 년 동안 연구 주제 였으므로 그 결과 인 JBIG2 만 사용할 수 있습니다. 오픈 소스 JBIG2 코드에 대해 google을 사용할 수 있습니다.