漫漫長路

huffman coding : 先把各字詞出現機率紀錄，再由出現機率決定編碼長度，在二元樹中，月左邊的節點代表出現機率越高的字詞，編碼長度越短。

differential encoding/predictive encoding(差異性的編碼) ppt52 : only the difference between the actual value of sample and a prediction of that value (可能是利用前一個像素真實值做預測下一個像素)is encoded. 用真實值與預測值的差異值做編碼，差異值通常比較小，所以編碼長度比較短

注意 : 差異值不可大於真實值或預測值，否則就失去意義了

例 : successive samples do not differ much from each other.連續性差異不大的取樣適合此差異性編碼，例如拍攝同場景大自然景觀的影片 (ppt53的圖，差異值範圍2 3 0 -1 -2 -3六種可能性，只要3個bits)

delta modulation ：沒聽到 ppt55

adaptive DPCM (適應性編碼)：隨時間改變ppt56

image compression : 先把一個frame(640*480)格狀化80*60

照片通常是用灰階值去存取，在8*8的block中，必須將灰階值(空間上的值)轉換為頻率值，頻率值為顏色變換的頻率值(PPT57講得有點快沒聽清楚)

DCT 離散俞璇轉換，水平與垂直間亮度的變化，透過離散於旋轉換公式將空間上的值轉換為頻率的值(灰度變換程度/陣列代表在某一特定領域變化大小) (PPT58有點難沒聽清楚，考試不考公式也不考拿公式計算，只要了解公式意義)，轉換完陣列大小相同

例: 一維DCT將一維空間上的值轉換為一維頻率上的值，最常用在聲音上

例: 圖PPT59,60

(0,0)水平與垂直亮度變化完全沒有，代表背景平均亮度值

(0,*)越往右頻率變化越激烈，漸層越來越明顯分離，(0,7)代表在這個頻率上變化量為8，而8所代表意義要回頭查他所套用公式的意義

(7,7)變化頻率最高

例:圖PPT60 > 61

DC(直流的係數)背景平均顏色

LOW低頻()變化量，以此類推中頻高頻

若希望將低中高頻作資料串接，不可用垂直串接，應用ZIG-ZAG

垂直串接                                                                          圖PPT62 ZIG-ZAG

8*8

DC coefficient(直流的係數) ：第一格，在水平與垂直的變化是zero frequency(ppt )

AC coefficient：其他63格

ppt60

低頻之間的變化比高頻的易察覺(肉眼不易判讀)，因此做資料壓縮時，通常會將高頻資料變化量去掉，而高頻的資料代表影像的細節

去掉高頻變化量後，會使影像變得模糊

80k                                                                           20k

得到較高壓縮比