算术编码压缩算法c语言实现,[牛羚的压缩算法tutorial]-[chapter-2]-概率预测模型与算术编码器...

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这里给出具体的区间变换公式(假设原区间为a..b，0和1的概率分别为p和1-p)：

左边区间： a..[(b - a) * p]

右边区间： [(b - a) * p + 1]..b

使用这两个公式替换掉上面代码中的等分区间部分，就得到了算术编码的算法，下面我们给出一个完整的算术编码的源代码，里面世包含了一个上下文长度为3字节的0-1概率预测模型：

(为了代码编写方便，我将计算区间的代码放在了预测模型中，也就是说现在的预测模型功能是：输入区间的上下边界，模型根据预测计算出区间的划分点)

#include 

#include 

#include 

// # prediction model

// #############################################################################

typedef struct model_type_struct

{

unsigned char* m_count[2];

unsigned int m_context;

} model_type;

void model_init(model_type* model)

{

model->m_count[0] = malloc(sizeof(unsigned char) * (1 <

model->m_count[1] = malloc(sizeof(unsigned char) * (1 <

memset(model->m_count[0], 0, sizeof(unsigned char) * (1 <

memset(model->m_count[1], 0, sizeof(unsigned char) * (1 <

return;

}

void model_destroy(model_type* model)

{

free(model->m_count[0]);

free(model->m_count[1]);

return;

}

unsigned short model_predict(model_type* model, unsigned short lo_val, unsigned short hi_val)

{

unsigned char count[2] =

{

1 + model->m_count[0][model->m_context % (1 <

1 + model->m_count[1][model->m_context % (1 <

};

return lo_val + (hi_val - lo_val) * count[0] / (count[0] + count[1]);

}

void model_update(model_type* model, int bit)

{

if((model->m_count[bit][model->m_context % (1 <= 255)

{

// avoid overflow

model->m_count[0][model->m_context % (1 <

model->m_count[1][model->m_context % (1 <

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