LZW压缩算法原理与应用

"LZW压缩算法是一种无失真、完全可逆的数据压缩算法，广泛应用于GIF、Tiff图像以及各种压缩软件。该算法基于字典编码思想，通过组合字符串来减少编码对象的数量。在实际操作中，LZW算法涉及输入流、输出流和动态更新的字符串表（字典）。当串表满时，会通过输出清除码重新初始化字典。编码流程包括设定固定长度的串表、处理串表满的情况、包含清除码和结束码以及新串的生成规则。通过示例展示了如何对像素灰度进行LZW编码，显示了串表的变化过程。" LZW（Lempel-Ziv-Welch）压缩算法是由J. Ziv、L. Lempel在1977年提出，并由T. Welch在1984年进行了改进，现已成为广泛应用的压缩方法。这种算法主要特点是无损性，即解压后的数据与原始数据完全一致，因此特别适合于需要精确还原的场景，如图像和文档。 在LZW算法中，数据被看作是输入流，经过编码后形成输出流，而这个过程依赖于一个动态的字符串表，也称为字典。字典中存储了已经出现过的字符串及其对应的编码。在压缩过程中，算法会查找输入流中的字符串是否已经在字典中，如果找到，则输出其编码；如果没有找到，则将新字符串（通常是旧字符串加上输入流中的下一个字符）添加到字典中，并输出旧字符串的编码。 LZW算法的关键步骤如下： 1. 初始化：创建一个初始字典，通常包括所有可能的单个字符。对于256灰度图像，字典的大小可能从256个单元开始，每个单元对应一个灰度值，此外还包括清除码和结束码。 2. 编码：读取输入流中的每一个字符，查找当前字符串（由上一字符和当前字符组成的串）在字典中的位置，输出其对应的编码。 3. 字典更新：如果当前字符串不在字典中，就将它作为一个新字符串添加到字典中，然后将字典的下一个可用编码分配给它。 4. 清除码和结束码：当字典达到其最大容量时，输出清除码，清空字典并重新开始。结束码则用于标记数据流的结尾。 5. 动态扩展：随着压缩过程的进行，字典会不断扩展，以适应新的字符串组合，这使得LZW能够对长字符串进行高效编码。 在给定的例子中，对8个像素的灰度序列进行LZW编码，初始字典包含了所有256级灰度值和两个特殊码（清除码和结束码）。随着像素数据的处理，新字符串不断生成并添加到字典中，如"77"、"778"等，同时输出相应的编码，直到遇到结束码表示编码结束。 LZW算法的效率在于通过查找和合并相似的字符串来减少编码数量，从而实现数据的压缩。虽然它的压缩效率可能不如其他更复杂的压缩算法，但其简单性和无损特性使其在许多应用场景中得到采用，尤其是在图像压缩领域，如GIF格式。