矩阵如何存储在内存中？

注 - 可能与软件相关的计算机组织更多，不确定。矩阵如何存储在内存中？

我想了解有关数据压缩的东西，说的JPEG照片。本质上，一个非常密集的矩阵被转换（通过离散余弦变换）为一个更稀疏的矩阵。据说这是存储的这个稀疏矩阵。看一看此链接：

http://en.wikipedia.org/wiki/JPEG

比较原始的8×8子块的图像例如以矩阵“B”，其被转化成具有较低的整体幅度值和更零贯穿。矩阵B如何存储以便在原始矩阵上节省更多内存？

原始矩阵显然需要8x8（条目数）x 8位/条目，因为值的范围可以从0到255之间随机变化。好的，所以我认为很清楚我们需要64字节的内存。另一方面，矩阵B，嗯。我能想到的最佳案例情景是值范围从-26到+5，因此最多一个条目（如-26）需要6位（5位构成26，我猜为1位）。那么你可以存储8x8x6位= 48字节。

另一种可能性我看到的是，矩阵被存储在从左上角的一个“之字形”的命令。然后，我们可以指定开始和结束地址，并沿着对角线继续存储，直到我们只剩下零。假设这是一台32位机器;那么2个地址（开始+结束）将构成8个字节;对于每个6位的其他非零入口，也就是说，我们必须沿着几乎所有的顶部对角线存储28个元素的总和。总共这个方案需要29个字节。

总结我的问题：如果JPEG等图像编码器都声称采用的算法，使图像矩阵密度较低，以节省空间，这是怎么额外空间在我的硬盘实现？

干杯

来源

2012-02-19 JDS

维基百科文章的最下一节“熵编码”，是关于这一点。您可能需要查看该部分并询问您不了解的内容。 – 2012-02-19 01:54:27

好吧，它实际上将以该之字形模式存储。现在我的问题每个条目还会被使用8位，或者我们可以移动到6位？ – JDS 2012-02-19 01:59:19

霍夫曼编码可以处理之字形模式，因为它取决于发生的频率，而不是它们是连续的。 – rasmus 2012-02-19 02:01:36

，因为它说的“熵编码”使用Z字形图案，连同RLE这将减少已尺寸许多情况下。但是，就我所知，DCT本身并没有给出一个稀疏矩阵。但它通常会增强矩阵的熵。这是压缩变得有损的点：输入矩阵用DCT传输，然后量化值，然后使用霍夫曼编码。

来源

2012-02-19 02:02:37 Mene

将DCT需要与采取的零点/高频出现的其它优点压缩方案陪同。一个简单的例子是运行长度编码。

JPEG使用霍夫曼编码的变体。

来源

2012-02-19 01:55:07 rasmus

最简单的压缩将需要符号（零）的重复序列的优势。在存储矩阵可以这个样子（12月系统假设）

0000000000000100000000000210000000000004301000300000000004

压缩之后，它可能看起来像这样

(0,13)1(0,11)21(0,12)43010003(0,11)4 
(Symbol,Count)...

来源

2012-02-19 02:06:08 oleksii

别的东西我没有考虑过，谢谢你 – JDS 2012-02-21 03:41:58

正如我的下架，JPEG只压缩，它也丢弃数据。在8x8块传输到频繁域之后，它会丢失重要（高频率）数据，这意味着它只需要保存重要的6x6甚至4x4数据。它可以有再高压缩率不丢失方法（如GIF）

来源

2012-02-19 02:06:30 Gormit

矩阵如何存储在内存中？

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