Эффективность депрессии сжимания

Question

Я работаю над алгоритмом сжатия текстурных координат 3D-сетки. Я забочусь о хорошей степени сжатия и максимальной декомпрессии скорости.

Прямо сейчас у меня есть предиктор для UV-координат, основанный на трехмерных позициях сетки. Я хочу кодировать различия между предсказанными и реальными УФ-коордами. Это хорошо работает , и результатом является то, что у меня есть вектор целочисленных значений (квантованных дельта), где малые значения имеют наивысшую вероятность появления.

Теперь я хочу выполнить какое-то энтропийное кодирование этих интегральных значений. Я думал, что если я подаю этот вектор целых чисел в какое-то общее сжатие кодировщика (я попробовал ZStd), он позаботится об эффективном кодировании. Однако это , похоже, не имеет места :) Является ли эта идея подачи вектора целых чисел, представляющих квантованные дельта, в общее сжатие даже действительными? Или это нет работа так как? Что вы предлагаете эффективно сжимать такую ​​последовательность?

Спасибо за любые советы!

Answer 1

Вы делаете то, что я буду делать. Кодирование дельт в последовательность байтов с использованием целочисленного кодирования переменной длины. Надеемся, ваши данные достаточно гладки, и ваш предиктор достаточно хорош, чтобы подавляющее большинство ваших дельт вписывалось в один байт. Затем я бы подал это стандартным компрессорам, например zstd или lz4, чтобы получить быструю декомпрессию.

Что вы подразумеваете под «Однако, похоже, это не так»? Вы вообще не получаете сжатия от дельта-кодированного представления?

Вы должны сделать гистограмму дельт и указать, что в вопросе, чтобы мы могли видеть, какова вероятность сжатия.

Answer 2

Вы можете попробовать транспонирование перед вызовом zstd или другого компрессора. См. Например TurboTranspose