H.264とエントロピー符号

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H.264とエントロピー符号の違い

H.264 vs. エントロピー符号

H.264（エイチにろくよん）、MPEG-4 AVC（エムペグフォーエーブイシー）は、動画圧縮規格の一つ。 ITU-Tでは「H.264」として、2003年初めに勧告された。ISO/IECでは、ISO/IEC 14496-10「MPEG-4 Part 10 Advanced Video Coding（通称：MPEG-4 AVC）」として規定されている。どちらも技術的には同一のものであり、ITU-TとISO/IECが共同で策定したため、両者の呼称を「H.264/MPEG-4 AVC」「MPEG-4 AVC/H.264」と併記することが多い。規格文書では「ITU-T Rec. ントロピー符号（エントロピーふごう）とは、情報源アルファベットのシンボルに対し符号語を割り当てるコンパクト符号の概念の一つで、シンボル毎の出現確率に基づき異なる長さの符号語長を用いることで、情報源を効率的に符号化することを目的としたもの。具体的な例としてハフマン符号や算術符号などがあり、データ圧縮に広く用いられている。 符号アルファベットの要素数をn、任意のシンボルsの出現確率をp_sとすると、-\log_p_sの長さの符号語を割り当てた時に最短の符号が得られることが知られている。当然、任意の情報源に対してこれらの最適な符号語長は整数にはならない。ハフマン符号では、ハフマン木を用いて各符号語長が整数になるように近似しているため、簡便な手法ではあるが最短の符号は得られない。算術符号は半開区間の分割を繰り返すことで、この問題を克服している。 エントロピー符号を復号するには、情報源アルファベットの各出現確率を事前に通知する必要がある。これに対し、復号が完了したデータから順次出現確率を計算する手法も存在し、適応(Adaptive)あるいは動的(Dynamic)と呼ばれる。これと区別する為に静的(Static)という呼称もある。.

ハフマン符号

ハフマン符号（ハフマンふごう、Huffman coding）とは、1952年にデビッド・ハフマンによって開発された符号で、文字列をはじめとするデータの可逆圧縮などに使用される。 ほかのエントロピー符号と同様、よく出現する文字には短いビット列を、あまり出現しない文字には長いビット列を割り当てることで、メッセージ全体の符号化に使われるデータ量を削減することを狙っている。 コンパクト符号やエントロピー符号の一つ。JPEGやZIP (Deflate) などの圧縮フォーマットで使用されている。 シャノン符号化が最適ではない場合が存在する不完全な符号であったのに対し、ハフマン符号は（整数の符号語長という制約のもとでは、）常に最適な符号を構成できる。擬似的に実数の符号語長を割り振る算術符号と比較すれば、データ圧縮効率は劣る。ただし、算術符号やその他の高効率の符号化法と異なり、特許の問題が無い。.

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データ圧縮

データ圧縮（データあっしゅく）とは、あるデータをそのデータの実質的な性質（専門用語では「情報量」）を保ったまま、データ量を減らした別のデータに変換すること。高効率符号化ともいう-->。アナログ技術を用いた通信技術においては通信路の帯域幅を削減する効果を得るための圧縮ということで帯域圧縮ともいわれた。デジタル技術では、情報を元の表現よりも少ないビット数で符号化することを意味する。 データ圧縮には大きく分けて可逆圧縮と非可逆圧縮がある。というより正確には非可逆圧縮はデータ圧縮ではない。可逆圧縮は統計的冗長性を特定・除去することでビット数を削減する。可逆圧縮では情報が失われない。非可逆圧縮は不必要な情報を特定・除去することでビット数を削減する。しかしここで「不必要な」とは、例えばMP3オーディオの場合「ヒトの聴覚では通常は識別できない」という意味であり、冒頭の「情報量を保ったまま」という定義を破っている。データファイルのサイズを小さくする処理は一般にデータ圧縮と呼ばれるが、データを記録または転送する前に符号化するという意味では情報源符号化である。 圧縮は、データ転送におけるトラフィックやデータ蓄積に必要な記憶容量の削減といった面で有効である。しかし圧縮されたデータは、利用する前に伸長（解凍）するという追加の処理を必要とする。つまりデータ圧縮は、空間計算量を時間計算量に変換することに他ならない。例えば映像の圧縮においては、それをスムースに再生するために高速に伸長（解凍）する高価なハードウェアが必要となるかもしれないが、圧縮しなければ大容量の記憶装置を必要とするかもしれない。データ圧縮方式の設計には様々な要因のトレードオフがからんでおり、圧縮率をどうするか、（非可逆圧縮の場合）歪みをどの程度許容するか、データの圧縮伸長に必要とされる計算リソースの量などを考慮する。 新たな代替技法として、圧縮センシングの原理を使ったリソース効率のよい技法が登場している。圧縮センシング技法は注意深くサンプリングすることでデータ圧縮の必要性を避けることができる。.

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算術符号

算術符号（さんじゅつふごう、）とは、1960年頃にマサチューセッツ工科大学のP.

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