RLE压缩算法

RLE压缩算法的主要思想：

1. 对于连续重复的数据

• 假如原始数据有5字节的连续重复数据[A][A][A][A][A]
• 以[(1<<8)+data_num][A]代替，data_num最大值为127，即低7位用来表示数据重复长度，最高位1为重复数据的标识位

2. 对于连续非重复的数据

• 假如有5字节的连续非重复数据[B][C][D][E][F]
• 以[(0<<8)+data_num][B][C][D][E][F]，同样data_num最大值为127，即低7位用来表示连续非重复数据长度，最高位0为非重复数据的标识位

3. 数据重复出现x以上才算做连续重复数据的策略

• 是为了尽量优化对短重复数据间隔出现时的压缩效率
• 例如对于[A][A][B][C][C][D]：
  • 如果不采用这个策略，压缩后为[0x82][A][0x01][B][0x82][C][0x01][D]，为8字节。
  • 如果采用该策略，则上述数据被认定为连续非重复数据，压缩后为[0x06][A][A][B][C][C][D]，为7字节。

4. 如何区分长度属性字节和数据字节

• 上述采用（[长度属性字节]-[重复数据或非重复数据]-[长度属性字节]-[重复数据或非重复数据]）的形式
• 另一种标识方式：
  • PCX_RLE图像压缩算法
  • 根据长度属性字节的最高位和次高位来标识这个标志，对于连续非重复数据不适用任何标识字节。
  • 如果一个数据的最高两个比特都是1，说明这是一个长度属性字节，其低6位表示重复数据的长度，如果最高两位不都是1，则表示该字节本身就是非重复数据。
  • 这样一来引入了一个冲突，即非重复数据本身最高两位恰好为1。PCX_RLE的解决办法是将这样的数据当作长度为1的连续重复数据处理，也就是在数据前面加上一个0xC1标识。