FELICS , que significa Sistema de compresión de imágenes rápido, eficiente y sin pérdidas, es un algoritmo de compresión de imágenes sin pérdidas que funciona 5 veces más rápido que el códec JPEG sin pérdidas original y logra una relación de compresión similar . [1]
Fue inventado por Paul G. Howard y Jeffrey S. Vitter del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Brown en Providence, Rhode Island, EE. UU., y se presentó por primera vez en la Conferencia de Compresión de Datos IEEE de 1993 en Snowbird, Utah. Se implementó con éxito en hardware y se desplegó como parte de HiRISE en el Mars Reconnaissance Orbiter. [2]
Al igual que otros códecs sin pérdida para imágenes de tono continuo, FELICS funciona decorrelacionando la imagen y codificándola con un codificador de entropía . La decorrelación es el contexto donde y donde están los dos vecinos más cercanos del píxel ( causal , ya codificado y conocido en el decodificador) utilizados para proporcionar el contexto para codificar el píxel actual . Excepto en los bordes superior e izquierdo, estos son el píxel de arriba y el píxel de la izquierda. Por ejemplo, los vecinos del píxel X en el diagrama son A y B, pero si X estuviera en el lado izquierdo, sus vecinos serían B y D.
P se encuentra dentro del intervalo cerrado [L, H] aproximadamente la mitad del tiempo. De lo contrario, está por encima de H o por debajo de L. Estos pueden codificarse como 1, 01 y 00 respectivamente (p. 4). La siguiente figura muestra el histograma (idealizado) de los píxeles y sus valores de intensidad a lo largo del eje x, y la frecuencia de aparición a lo largo del eje y.
La distribución de P dentro del rango [L, H] es casi uniforme con un pico menor cerca del centro de este rango. Cuando P cae en el rango [L, H], P − L se codifica utilizando un código binario ajustado de modo que los valores en el centro del rango utilizan bits de piso (log 2 (Δ + 1)) y los valores en los extremos utilizan bits de techo (log 2 (Δ + 1)) (p. 2). Por ejemplo, cuando Δ = 11, los códigos para P − L en 0 a 11 pueden ser 0000, 0001, 0010, 0011, 010, 011, 100, 101, 1100, 1101, 1110, 1111.
Fuera del rango, P tiende a seguir una distribución geométrica en cada lado (p. 3). Se codifica utilizando un código Rice con parámetros elegidos en función de elecciones anteriores. Para cada Δ y cada posible parámetro del código Rice k , el algoritmo realiza un seguimiento del número total de bits que se habrían utilizado para codificar píxeles fuera del rango. Luego, para cada píxel, elige el código Rice con el basado en Δ en el píxel.
Las mejoras de FELICS incluyen métodos para estimar Δ y estimar k . Por ejemplo, el artículo de Howard y Vitter reconoce que las áreas relativamente planas (con Δ pequeño, especialmente donde L = H) pueden tener algo de ruido, y el rendimiento de compresión en estas áreas mejora al ampliar el intervalo, lo que aumenta el Δ efectivo. También es posible estimar el k óptimo para un Δ dado en función de la media de todos los residuos de predicción vistos hasta ahora, lo que es más rápido y utiliza menos memoria que calcular la cantidad de bits utilizados para cada k .
