Шрифт Брайля начал вводиться в Соединенных Штатах Америки в 1860 году. С его помощью стали учить незрячих детей в школе святого Луи для слепых. В 1868 году была основана британская ассоциация слепых. Позже стали образовываться объединения незрячих людей в других странах. Шрифт Брайля стал применяться в Англии и в других странах. Начало развиваться книгопечатание на брайле, стали распространяться книги для слепых. В США существует Североамериканское Общество Брайля (Braille Authority of North America, BANA).

Целью этой организации является продвижение шрифта Брайля, содействие в его использовании при обучении. Общество регулярно публикует стандарты и правила языка брайля и следит за правильностью его употребления. Сокращения, укороченные слова и некоторые другие приемы использования шрифта Брайля - все это примеры интуитивного сжатия информации. Люди, занимавшиеся развитием шрифта Брайля и приспосабливанием его к другим языкам, осознали, что некоторые часто встречающиеся слова и буквосочетания можно заменить специальными знаками или короткими кодами для ускорения чтения и письма.

В основе современных методов сжатия информации лежит та же идея: чем чаще встречаются объекты в массиве сжимаемых данных тем короче сопоставляемый им код. Предшественницей этой книги послужила монография «Сжатие данных: полное руководство» («Data Compression: The Complete Reference»), опубликованная в 1977 году и переизданная в конце 2000 года. Быстрые и весьма благожелательные читательские отклики на это издание побудили меня к написанию этой небольшой книги. В первой книге я стремился самым подробным образом осветить как основные принципы сжатия данных, так и все детали множества специфических методов. Поэтому она вышла такой объемной. При написании новой книги я был менее амбициозен.

В ней я задался целью провести неискушенного читателя по полям сжатия, чтобы он ощутил чудесный аромат этих полей. Это будет сделано с помощью представления основных приемов сжатия информации, а также с помощью описания ключевых алгоритмов. В книге совсем немного математики, нет упражнений, но зато имеется множество примеров, которые помогут проиллюстрировать основные методы. Во введении объясняется, почему информацию можно сжимать, рассматриваются некоторые простые примеры, а также обсуждаются основные технические термины, которые будут использоваться в следующих главах.

В основе статистических методов сжатия информации лежит оценка вероятностей появления элементарных символов в сжимаемом массиве информации, которая определяет коды переменной длины сопоставляемые этим символам. Элементарными символами могут быть биты, АЗСП-коды, байты, пикселы, аудио-фрагменты или другие компоненты. Главной идеей этой главы является использование кодов переменной длины, так называемых, префикс-кодов. Среди описываемых методов: кодирование Хаффмана, факсимильное сжатие и арифметическое кодирование.

Популярная техника словарного сжатия является предметом дискуссий. Метод словарного сжатия основан на сохранении байтов и фрагментов сжимаемого файла в виде специальной структуры, называемой словарем. Для каждого нового фрагмента данных делается поиск в словаре. Если этот фрагмент находится в словаре, то в сжатый файл записывается ссылка на этот фрагмент. В этом ракурсе описываются следующие известные алгоритмы компрессии этого типа: LZ77, LZSS, LZ78 и LZW.

Чрезвычайно важными объектами сжатия в компьютерных приложениях являются всевозможные оцифрованные изображения (графики, рисунки, картинки или фотографии), которые обычно имеют большой объем.

Далее рассматривается преобразование вейвлетов. Этот метод становится все более важным в сжатии изображений и в компрессии аудио-видео информации. Для чтения необходимы некоторые математические сведения, которые для удобства читателя здесь же и излагаются. Раздел сайта начинается описанием интуитивной техники, основанной на вычислении среднего и разностей, которая имеет прямое отношение к вейвлетному преобразованию Хаара. Затем вводится понятие банка фильтров, которое рассматривается после дискретного преобразования вейвлетов. В конце излагается алгоритм компрессии SPIHT, основанный на преобразовании вейвлетов.