Читать книгу Informationswissenschaft: Theorie, Methode und Praxis / Sciences de l'information: théorie, méthode et pratique - Группа авторов - Страница 34

Cet algorithme de compression vise typiquement les images en noir/blanc, ou tout autre type d’information dont la représentation numérique comporte une majorité de 0 (et de 1) qui se suivent. Par exemple, le mot 00000000000000000000000000000000111110000000001111000000000000000000000000

pourrait être une partie du codage d’une ligne de pixels dans une image qui représente du texte, en noir, sur un fond blanc. Les 1 représentent les pixels en noir, moins fréquents que les pixels en blanc. L’idée de l’algorithme RLE est de tirer profit des grandes plages de 0 (et de 1), en écrivant

32*05*09*04*24.

Ce mot doit être compris comme signifiant «32 zéros, puis 5 uns, puis 9 zéros, puis 4 uns, puis 24 zéros». En écriture binaire, il devient:

000111111000010000001000 1000001100010111;

sachant que l’on a simplement écrit les nombres 31,4,8,3,23 en binaire sur les 7 derniers bits de chaque groupe de 8 bits (les espaces sont là pour faciliter la lecture de ces groupes). Le premier bit de chaque groupe de 8 bits indique s’il s’agit d’une plage de 0 ou de 1. Il est évident que l’algorithme a effectivement permis d’obtenir un effet de compression: au lieu d’être écrite sur 74 bits, la même information a pu être compressée sur 40 bits.

La faiblesse évidente de cet algorithme réside dans le fait qu’il est incapable de compresser efficacement des mots qui contiennent peu de grandes plages de 0 et de 1. Dans ces cas, l’algorithme augmente la longueur des mots! Un autre point important est que la ligne originale de 0 et de 1 peut aisément être récupérée à partir du mot obtenu par cette méthode de compression. Il n’y a aucune perte d’information dans ce processus.