自適應二進制最佳化

簡介

自適應二進制最佳化（英語：Adaptive Binary Optimization，縮寫ABO）是MatrixView有限公司構想的一個無損圖像壓縮算法。它採用專利方法壓縮數字內容信號中找到的高相關性，以及使用標準熵編碼算法（如霍夫曼編碼）壓縮其他內容。

圖像壓縮是數據壓縮技術在數字圖像上的套用，目的是減少圖像數據中的冗餘信息，從而用更加高效的格式存儲和傳輸數據。

圖像壓縮可以是有損數據壓縮也可以是無損數據壓縮。常見的套用有raw和tiff格式等。gif和jpeg是有損壓縮。通過DCT變換後選擇性丟掉人眼不敏感的信號分量，實現高壓縮比率。

對於如繪製的技術圖、圖表或者漫畫，優先使用無損壓縮，這是因為有損壓縮方法，尤其是在低的位速條件下，將會帶來壓縮有損，如醫療圖像或者用於存檔的掃描圖像……等，這些有價值的內容的壓縮也儘量選擇無損壓縮方法。

有損方法非常適合於自然的圖像，例如一些套用中圖像的微小損失是可以接受的（有時是無法感知的），這樣就可以大幅度地減小位速。

色彩空間：這是化減到圖像中常用的顏色。所選擇的顏色定義在壓縮圖像頭的調色板中，圖像中的每個像素都用調色板中顏色索引表示。這種方法可以與抖動一起使用以模糊顏色邊界。
色度抽樣：這利用了人眼對於亮度變化的敏感性遠大於顏色變化，這樣就可以將圖像中的顏色信息減少一半甚至更多。
變換編碼：這是最常用的方法。首先使用如離散餘弦變換（DCT）或者小波變換這樣的傅立葉相關變換，然後進行量化和用熵編碼法壓縮。

熵編碼法是一種獨立於介質的具體特徵的進行無損數據壓縮的方案。

一種主要類型的熵編碼方式是對輸入的每一個符號，創建並分配一個唯一的前綴碼，然後，通過將每個固定長度的輸入符號替換成相應的可變長度前綴無關（prefix-free）輸出碼字替換，從而達到壓縮數據的目的。每個碼字的長度近似與機率的負對數成比例。因此，最常見的符號使用最短的碼。

根據香農的信源編碼定理，一個符號的最佳碼長是 −log_bP，其中b是用來輸出的碼的數目，P是輸入符號出現的機率。

霍夫曼編碼和算術編碼是兩種最常見的熵編碼技術。如果預先已知數據流的近似熵特性（尤其是對於信號壓縮），可以使用簡單的靜態碼。這些靜態碼，包括通用密碼（如Elias gamma coding或斐波那契編碼）和哥倫布編碼（比如元編碼或Rice編碼）。

一般熵編碼器與其它編碼器聯合使用。比如LHA首先使用LZ編碼，然後將其結果進行熵編碼。Zip和Bzip的最後一級編碼也是熵編碼。