Compression 哈夫曼vs.安

我有自己的JPEG实现。它只使用了Huffman，直到我发现我也实现了ANS。使用这两种算法压缩的测试图像得到了以下压缩比：

哈夫曼：10.48倍

答复：10.56x

---

事实证明，ANS确实更好，但只是稍微好一点。我不是压缩专家，但读到ANS应该比哈夫曼式的算术编码更好，基于这一点的应该是5-7%。在我的情况下，改善只有1%。这是我应该期待的吗？

JPEG标准指定了算术编码器（QM编码器），但实现通常不支持它。与哈夫曼相比，这使压缩效果提高了约10%。使用jpegtran，您可以在不同的编码方法之间进行转码

至于为什么用自定义ANS后端替换默认的Huffman没有多大帮助，可能是建模，可能是头的大小与有效负载，可能是其他原因

8位输入的DCT系数的大小可以高达+-2048（DC），并且这些系数被哈夫曼编码为8位rrsss符号。只有系数的大小（4位SSSS部分）得到哈夫曼编码，低阶位在不建模的情况下存储。如果只更换了编码器，而没有其他变化，那么任何改进都仅限于哈夫曼编码部分

此外，更精确的编码器需要更精确的概率。传输ANS报头的成本总是高于等效的规范传输哈夫曼码长度。如果没有足够的数据来抵消标头的大小，结果可能是净损失

---

还有一个与“数据不足”相反的问题。如果输入数据分布不一致，则概率可能会混淆在一起，这给编码效率带来了硬限制。QM编码器是自适应的，没有这个问题。在这种情况下，静态编码器需要更频繁地重新启动流。

JPEG标准指定了算术编码器（QM编码器），但实现通常不支持它。与哈夫曼相比，这使压缩效果提高了约10%。使用jpegtran，您可以在不同的编码方法之间进行转码

至于为什么用自定义ANS后端替换默认的Huffman没有多大帮助，可能是建模，可能是头的大小与有效负载，可能是其他原因

8位输入的DCT系数的大小可以高达+-2048（DC），并且这些系数被哈夫曼编码为8位rrsss符号。只有系数的大小（4位SSSS部分）得到哈夫曼编码，低阶位在不建模的情况下存储。如果只更换了编码器，而没有其他变化，那么任何改进都仅限于哈夫曼编码部分

此外，更精确的编码器需要更精确的概率。传输ANS报头的成本总是高于等效的规范传输哈夫曼码长度。如果没有足够的数据来抵消标头的大小，结果可能是净损失

还有一个与“数据不足”相反的问题。如果输入数据分布不一致，则概率可能会混淆在一起，这给编码效率带来了硬限制。QM编码器是自适应的，没有这个问题。在这种情况下，静态编码器需要更频繁地重新启动流