| 研究概要 |
本研究においては,これまで理論的に解析が進んでおり,また実用的にも広く用いられているZiv-Lempelデータ圧縮法と,1990年代後半から提案されている,ソートを用いたデータ圧縮法を組み合わせた,新しいデータ圧縮方式を提案し,その理論的な性能および高精細画像の圧縮における実用的な性能について検証を行う.
本年度はまず,Ziv-Lempelデータ圧縮法(以下LZ法)の新しいバリエーションをt提案し,その理論的な性能を評価した.現在のZiv-Lempel法は,一般にマクロ法と呼ばれる場合もあるように,符号化するブロックの一部と同じパターンがそれより前(データベース内)に存在する場合には,同じパターンの存在するデータベース内の位置へのポインタのみを符号化する手法である.データを復号する際には,符号化されたポインタによって指定される位置に存在するパターンをコピーすることによってブロックを復元する.
本年度の研究ではまず,データベース内に同じパターンが複数回出現する場合には,一致長を符号化せずとも復号化が可能である事に着目し,一致長を全く符号化しないアルゴリズムを提案した.
そのアルゴリズムの性能を解析するにあたって,まず基礎的な理論解析として,系列X^∞_1=X_1X_2・・・の語頭が長さnのデータベースY^n_1=Y_1Y_2・・・Y_n内にどのように出現するかを調べた.その結果,Y^n_1がマルコフ連鎖をなす場合には,段階的に長い語頭がY^n_1の中に出現し,さらにある位置に出現したX^∞_1の語頭と,次に位置に出現したX^∞_1の語頭の長さの差は有限長で押さえられることが明らかになった.
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