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1. 문제 이해
-허프만 코딩은 자료 압축의 가장 오래되고 기초적인 방법중의 하나이며 최소 중복 코딩에 기반 한 알고리즘을 사용 한다 최소 중복 코딩은 문자들이 자료 집합에서 얼마나 자주 발생하는지를 안다면 문자들의 비율에 따라 자
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ASCII코드(영문)으로 작성된 txt파일을 읽어 들여, 텍스트파일의 내용을 기반으로 하여 허프만 코드표를 구현한다. 허프만 코드구현 방식에 따라 트리 노드를 이용하여, 코드를 구현 하였다. 처음에 txt파일로 코드표를 작성하고 이에 따른 압축
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압축 파일에서 헤더 정보를 읽어 오는 함수
void de_tree(char *t, huf* tree); //압축된 파일로 부터 트리를 만드는 함수
int de_Readword(FILE *rp, long f_len, char *out_name); //압축된 파일에서 실제 파일의 단어가 기록된 부분부터 읽어오는 함수
long file_length(F
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void main(void)
{
FILE *src, *src2, *src3;
int type;
printf("Press the Number key < 1 or 2 > \n");
printf("1 : Encoding\n2 : Decoding\n");
scanf("%d", &type);
/* Encoding */
if (type == 1)
{
if ((src = fopen("hw2_2_orig_doc.txt", "rb")) == NULL)
{
printf("\n
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허프만 트리를 C++로 구현해 보는 프로그램을 알아보았다. 허프만 코드는 정말로 효율적이다. 우리는 허프만 코드를 이용하여 디지털 데이터를 비롯한 모든 어플리케이션에 사용할 수 있다. 허프만 코드는 데이터를 90%까지 압축 할 수 있는고
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부호화를, 수직방향으로는 DPCM개념을 적용하고 있다. 컴퓨터의 파일 압축용 프로그램들은 초기에 허프만 부호를 주로 썼으나 지금은 LZW부호를 많이 쓰고 있다. 컴퓨터 영상의 표준 파일 포맷이라 할 수 있는 GIF나 TIFF도 LZW부호를 이용하고 있
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되지만 허프만 압축기법에 의해 가장 자주 나타나는 A라는 문자에는‘0’, 즉 1비트의 부호어가, 그리고 가장 자주 나타나지 않는 문자인 H에는‘111111’이라는 6비트의 부호어가 할당되어 있다. 따라서 압축전과 압축후의 전체 데이터길이의
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압축의 멀티미디어에의 응용을 살펴보자. 팩시밀리는 흑백의 문서를 주사하면서 이진 데이터열도 바꾼 후, 수평방향으로는 Run-length부호와 허프만 부호화를, 수직방향으로는 DPCM개념을 적용하고 있다. 컴퓨터의 파일 압축용 프로그램들은 초
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압축화일만 취급하는 통신상에서 다운로드는 별 영향을 미치지 못했고 14400bps,19200bps급 모뎀이 대중화 되면서 잘 쓰이지 않게 되었다.
팩시밀리
G1,G2,G3,G4등급으로 나뉘어져 있으며 G3부터 압축 전송이 표준화되었으며 변형된 허프만 코딩이 쓰
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압축기법에 해당한다. 엔트로피 부호화 기법에는 런-렝스 기법처럼 반복되는 수열을 대체하는 방법과 허프만(Huffmann) 부호화처럼 통계적 방식이 있다.
⑷ 대상 기반 기법
대상 기반 기법은 압축하고자하는 대상 정보의 특성을 이용하는 것이
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