home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ SGI Developer Toolbox 6.1 / SGI Developer Toolbox 6.1 - Disc 4.iso / FAQs / netfaqs / compression-faq < prev    next >
Text File  |  1994-08-01  |  222KB  |  4,971 lines
  1.  
  2. Newsgroups: comp.compression,comp.compression.research,news.answers,comp.answers
  3. From: jloup@chorus.fr (Jean-loup Gailly)
  4. Subject: comp.compression Frequently Asked Questions
  5. Summary: *** READ THIS BEFORE POSTING ***
  6. Keywords: data compression, FAQ
  7. Date: 17 Apr 94 12:28:43 GMT
  8. Expires: 30 May 94 16:17:20 GMT
  9. Sender: news@chorus.chorus.fr
  10. Reply-To: jloup@chorus.fr
  11. Followup-To: comp.compression
  12. Lines: 2643
  13. Approved: news-answers-request@MIT.Edu
  14. Supersedes: <compr1_18mar94@chorus.fr>
  15. Xref: bloom-beacon.mit.edu comp.compression:7402 comp.compression.research:1152 news.answers:18171 comp.answers:4937
  16.  
  17. Archive-name: compression-faq
  18. Last-modified: April 17th, 1994
  19.  
  20.         "I've already explained this once, but repetition is
  21.         the very soul of the net."        (from alt.config)
  22.  
  23. This file is part 1 of a set of Frequently Asked Questions (FAQ) for
  24. the groups comp.compression and comp.compression.research.  If you
  25. can't find part 2 or 3, see item 53 below. A copy of this FAQ is available
  26. by ftp in rtfm.mit.edu:/pub/usenet/news.answers/compression-faq/part[1-3].
  27.  
  28. Certain questions get asked time and again, and this is an attempt to
  29. reduce the bandwidth taken up by these posts and their associated
  30. replies.  If you have a question, *please* check this file before you
  31. post.  It may save a lot of peoples time.
  32.  
  33. If you have not already read the overall Usenet introductory material
  34. posted to "news.announce.newusers", please do. It is also available by
  35. ftp in garbo.uwasa.fi:/pc/doc-net/usenews.zip (see item 2 below about .zip).
  36.  
  37. If you don't want to see this FAQ regularly, please add the subject
  38. line to your kill file. (If you don't know what a kill file is, get
  39. by ftp the file rtfm.mit.edu:/pub/usenet/news.answers/killfile-faq.)
  40. If you have corrections or suggestions for this FAQ, send them to
  41. Jean-loup Gailly <jloup@chorus.fr>.  Thank you.
  42.  
  43. Part 1 is oriented towards practical usage of compression programs.
  44. Part 2 is more intended for people who want to know how compression works.
  45. Part 3 is a long list of image compression hardware.
  46.  
  47. Main changes relative to the previous version: 
  48.  
  49. - added .hap extension (item 2)
  50. - fix several typos in file names (item 2)
  51. - new version of unp (item 2)
  52. - updated pointer to ivs (items 15 and 20)
  53. - new ftp sites for medical images (item 55)
  54.  
  55. Contents
  56. ========
  57.  
  58. General questions:
  59.  
  60. [1]  What are these newsgroups about?
  61. [2]  What is this .xxx file type?
  62.      Where can I find the corresponding compression program?
  63. [3]  What is the latest pkzip version?
  64. [4]  What is an archiver?
  65. [5]  What is the best general purpose compression program?
  66. [7]  Which books should I read?
  67. [8]  What about patents on data compression algorithms?
  68. [9]  The WEB 16:1 compressor.
  69. [11] What is the V.42bis standard?
  70. [12] I need source for the winners of the Dr Dobbs compression contest
  71. [13] I need source for arithmetic coding
  72.  
  73. Image and audio compression:
  74.  
  75. [15] Where can I get image compression programs?
  76. [16] What is the state of the art in lossless image compression?
  77. [17] What is the state of fractal compression?
  78. [18] I need specs and source for TIFF and CCITT group 4 Fax.
  79. [19] What is JPEG?
  80. [20] I am looking for source of an H.261 codec and MPEG
  81. [25] Fast DCT (Discrete Cosine Transform) algorithms
  82. [26] Are there algorithms and standards for audio compression?
  83.  
  84. Common problems:
  85.  
  86. [30] My archive is corrupted!
  87. [31] pkunzip reports a CRC error!
  88. [32] VMS zip is not compatible with pkzip!
  89. [33] I have a problem with Stacker or DoubleSpace!
  90.  
  91. Questions which do not really belong to comp.compression:
  92.  
  93. [50] What is this 'tar' compression program?
  94. [51] I need a CRC algorithm
  95. [52] What about those people who continue to ask frequently asked questions?
  96. [53] Where are FAQ lists archived?
  97. [54] I need specs for graphics formats
  98. [55] Where can I find Lenna and other images?
  99. [56] I am looking for a message digest algorithm
  100.  
  101.  
  102. Part 2: (Long) introductions to data compression techniques
  103.  
  104. [70] Introduction to data compression (long)
  105.        Huffman and Related Compression Techniques
  106.        Arithmetic Coding
  107.        Substitutional Compressors
  108.           The LZ78 family of compressors
  109.           The LZ77 family of compressors
  110.  
  111. [71] Introduction to MPEG (long)
  112.        What is MPEG?
  113.        Does it have anything to do with JPEG?
  114.        Then what's JBIG and MHEG?
  115.        What has MPEG accomplished?
  116.        So how does MPEG I work?
  117.        What about the audio compression?
  118.        So how much does it compress?
  119.        What's phase II?
  120.        When will all this be finished?
  121.        How do I join MPEG?
  122.        How do I get the documents, like the MPEG I draft?
  123.  
  124. [72] What is wavelet theory?
  125. [73] What is the theoretical compression limit?
  126. [74] Introduction to JBIG
  127. [75] Introduction to JPEG
  128. [76] What is Vector Quantization?
  129. [77] Introduction to Fractal compression
  130.  
  131.  
  132. Part 3: (Long) list of image compression hardware
  133.  
  134. [85] Image compression hardware
  135. [99] Acknowledgments
  136.  
  137.  
  138. Search for "Subject: [#]" to get to question number # quickly. Some news
  139. readers can also take advantage of the message digest format used here.
  140.  
  141. If you know very little about data compression, read question 70 in
  142. part 2 first.
  143.  
  144. ------------------------------------------------------------------------------
  145.  
  146. Subject: [1] What are these newsgroups about?
  147.  
  148.  
  149. comp.compression is the place to discuss about data compression, both
  150. lossless (for text or data) and lossy (for images, sound, etc..).
  151. comp.compression.research was created later to provide a forum for
  152. current research on data compression and data compression algorithms;
  153. this group is now moderated. If you are not experienced in data compression,
  154. please post in comp.compression only.
  155.  
  156. There is no archive for comp.compression, the volume is too high.
  157. (If you know an ftp site archiving all of comp.compression, tell me
  158. at jloup@chorus.fr).
  159.  
  160. If you only want to find a particular compression program for a
  161. particular operating system, please read first this FAQ and the
  162. article "How to find sources" which is regularly posted in
  163. news.answers.
  164.  
  165. If you can't resist posting such a request, other groups are probably
  166. more appropriate (comp.binaries.ibm.pc.wanted, comp.os.msdos.apps,
  167. comp.sources.wanted, comp.sys.mac.wanted, comp.archives.msdos.d, comp.dsp,
  168. alt.graphics.pixutils). Please post your request in comp.compression
  169. only as a last resource.
  170.  
  171. If your question is about graphics only (no compression), please
  172. post to comp.graphics, *after* reading the comp.graphics FAQ (see
  173. item 54 below). For some unknown reason, many questions about
  174. graphics are incorrectly posted to comp.compression.
  175. For questions related to audio compression, check also comp.dsp.
  176.  
  177. Please do not post any program in binary form to comp.compression.
  178. Very short sources can be posted, but long sources should be be posted
  179. to the specialized source groups, such as comp.sources.* or alt.sources.
  180. If the program is already available by ftp, just give the name of the
  181. ftp site and the full path name of the file.
  182.  
  183. As for any newsgroups, do not post the same message separately to
  184. comp.compression and comp.compression.research.
  185.  
  186. ------------------------------------------------------------------------------
  187.  
  188. Subject: [2] What is this .xxx file type?
  189.              Where can I find the corresponding compression program?
  190.  
  191.  
  192. All the programs mentioned in this section are lossless.
  193. For most programs, one US and one European ftp site are given.
  194. (oak.oakland.edu: 141.210.10.117, garbo.uwasa.fi: 128.214.87.1)
  195. Many other sites (in particular wuarchive.wustl.edu: 128.152.135.4)
  196. have the same programs.
  197.  
  198. To keep this list to a reasonable size, many programs are not
  199. mentioned here. Additional information can be found in the file
  200. ftp.cso.uiuc.edu:/doc/pcnet/compression [128.174.5.61] maintained by
  201. David Lemson (lemson@uiuc.edu). When several programs can handle
  202. the same archive format, only one of them is given.
  203.  
  204. Sources for additional lossless data compressors can be found in
  205. garbo.uwasa.fi:/pc/programming/lds_11.zip and
  206. oak.oakland.edu:/pub/msdos/archivers/lz-comp2.zip.
  207. Sources in Pascal are in garbo.uwasa.fi:/pc/turbopas/preskit2.zip.
  208.  
  209. For Macintosh programs, look on sumex-aim.stanford.edu:/info-mac [36.44.0.6].
  210. For VM/CMS, look on vmd.cso.uiuc.edu:/public.477 [128.174.5.98].
  211. For Atari, look on atari.archive.umich.edu [141.211.165.41]
  212. For Amiga, look on ftp.cso.uiuc.edu:/pub/amiga [128.174.5.59]
  213.     
  214. If you don't know how to use ftp or don't have ftp access, read the
  215. article "How to find sources" which is regularly posted in news.answers.
  216.  
  217. If you can't find a program given below, it is likely that a newer
  218. version exists in the same directory. (Tell me <jloup@chorus.fr>)
  219.  
  220. A very short description of the compression algorithm is given for
  221. most programs. For the meaning of LZ77, LZ78 and LZW, see question 70
  222. in part 2 of the FAQ.) If you are looking for the file format of a
  223. specific compression program, get the sources of the decompressor.
  224.  
  225. ext:  produced by or read by
  226.  
  227. .arc: arc, pkarc for MSDOS. (LZW algorithm)
  228.     wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/starter/pk361.exe
  229.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/pk361.exe
  230.  
  231.       arc for Unix
  232.         wuarchive.wustl.edu:/mirrors/misc/unix/arc521e.tar-z
  233.     garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/arc.tar.Z
  234.         Contact: Howard Chu <hyc@umix.cc.umich.edu>
  235.  
  236.       arc for VMS
  237.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/vax-vms/arc.exe
  238.  
  239.       arcmac for Mac
  240.     mac.archive.umich.edu:/mac/utilities/compressionapps/arcmac.hqx
  241.  
  242.       arc for Amiga
  243.     ftp.funet.fi:pub/amiga/fish/001-100/ff070/arc.lha
  244.  
  245. .arj: arj for MSDOS (LZ77 with hashing, plus secondary static Huffman
  246.           encoding on a block basis)
  247.         Contact: Robert K Jung <robjung@world.std.com>
  248.         wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/archivers/arj241a.exe
  249.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/arj241a.exe
  250.  
  251.       unarj for Unix. Decompresses only. (There is no arj compressor for Unix.
  252.         Don't post a request.)
  253.         wuarchive.wustl.edu:/mirrors/misc/unix/unarj241.tar-z
  254.     garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/unarj241.tar.Z
  255.  
  256.       unarj for Mac
  257.         mac.archive.umich.edu:/mac/util/compression/unarjmac.cpt.hqx      
  258.  
  259.       unarj for Amiga
  260.     ftp.funet.fi:pub/amiga/utilities/archivers/unarj-0.5.lha
  261.  
  262. .bck: VMS BACKUP. BACKUP is *not* a compression program. Do "help backup".
  263.  
  264. .cpt: Compact Pro for Mac
  265.         sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/util/compact-pro-133.hqx [36.44.0.6]
  266.  
  267.       For Unix:
  268.     sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/unix/macutil-20b1.shar
  269.         ftp.cwi.nl:/pub/macutil2.0b3.shar.Z
  270.  
  271. .exe: self-extracting MSDOS executable (creates files on disk when run)
  272.       Run the file, or try unzip, lha or arj on it.
  273.  
  274. .exe: compressed MSDOS executable (decompresses itself in memory then runs
  275.       the decompressed code). To get the original uncompressed .exe:
  276.         oak.oakland.edu:/pub/msdos/execomp/unp330.zip
  277.       To create such files:
  278.         oak.oakland.edu:/pub/msdos/execomp/lzexe91e.zip
  279.     nic.funet.fi:/pub/msdos/windows/util/winlite1.zip (for Windows exe)
  280.  
  281. .gif: gif files are images compressed with the LZW algorithm. See the
  282.       comp.graphics FAQ list for programs manipulating .gif files. See
  283.       suffix .Z below for source of LZW.
  284.  
  285. .gz, .z:  gzip (or pack, see .z below). gzip uses the same algorithm as
  286.           zip 2.0 (see below); it can also extract packed and compressed files.
  287.       For Unix, MSDOS, OS/2, VMS, Atari, Amiga, Primos:
  288.     prep.ai.mit.edu:/pub/gnu/gzip-1.2.4.tar  (or .shar or .tar.gz : source)
  289.     prep.ai.mit.edu:/pub/gnu/gzip-msdos-1.2.4.exe (MSDOS, lha self-extract)
  290.     garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/gzip-1.2.4.tar.Z  (source)
  291.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/gzip124.zip         (MSDOS exe)
  292.     ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/VMS/gzip123x.exe (VMS exe)
  293.         mac.archive.umich.edu:/mac/util/compression/macgzip0.2.cpt.hqx (Mac)
  294.         mac.archive.umich.edu:/mac/development/source/macgzip0.2src.cpt.hqx
  295.  
  296. .ha:  ha 0.98 for MSDOS (improved PPMC - 4th order Markov modeling)
  297.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/ha098.zip
  298.  
  299. .hap: Hamarsoft HAP 3.00 archiver. Contact: harald.feldmann@almac.co.uk
  300.         garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/hap300re.zip
  301.  
  302. .hqx: Macintosh BinHex format.. (BinHex is *not* a compression program,
  303.     it is similar to uuencode but handles multiple forks.)
  304.        for Mac:
  305.      mac.archive.umich.edu:/mac/utilities/compressionapps/binhex4.0.bin
  306.  
  307.        for Unix:
  308.          sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/cmp/mcvert-212.shar [36.44.0.6]
  309.  
  310.        for MSDOS:
  311.          wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/xbin23.zip
  312.  
  313. .lha:
  314. .lzh: lha for MSDOS (LZ77 with a trie data structure, plus secondary static
  315.           Huffman coding on a block basis)
  316.     oak.oakland.edu:/pub/msdos/archiver/lha213.exe   (exe)
  317.     oak.oakland.edu:/pub/msdos/archiver/lha211sr.zip (sources)
  318.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/lha255b.exe
  319.  
  320.       lharc for Unix. (LZ77 with hash table and binary trees, plus secondary
  321.           Huffman coding)
  322.            Warning: lharc can extract .lzh files created by
  323.            lharc 1.xx but not those created by lha. See lha for Unix below.
  324.         wuarchive.wustl.edu:/mirrors/misc/unix/lharc102a.tar-z
  325.     garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/lha101u.tar.Z
  326.  
  327.       lharc for VMS. Same warning as for Unix lharc.
  328.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/vax-vms/lharc.exe
  329.  
  330.       lha for Unix. Warning: all doc is in Japanese.
  331.     wuarchive.wustl.edu:/mirrors/misc/unix/lha101u.tar-z
  332.     garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/lha-1.00.tar.Z
  333.           Contact: lha-admin@oki.co.jp or oki@wbg.telcom.oki.co.jp
  334.  
  335.       lha for Mac
  336.         mac.archive.umich.edu:/mac/utilities/compressionapps/maclha2.0.cpt.hqx
  337.  
  338.       lha for Amiga
  339.     ftp.funet.fi:pub/amiga/utilities/archivers/LhA_e138.run
  340.  
  341.  
  342. .pak: pak for MSDOS (LZW algorithm)
  343.         wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/archivers/pak251.exe
  344.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/pak251.exe
  345.  
  346. .pit: PackIt (Macintosh)
  347.        for Mac:
  348.          sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/util/stuffit-151.hqx  [36.44.0.6]
  349.  
  350.        for Unix:
  351.          sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/unix/mcvert-165.shar [36.44.0.6]
  352.  
  353. .pp: PowerPacker (Amiga)
  354.     ftp.funet.fi:pub/amiga/fish/501-600/ff561/PPLib.lha
  355.  
  356. .sea: self-extracting archive (Macintosh)
  357.          Run the file to extract it. The self-extraction code can be
  358.          removed with:
  359.       mac.archive.umich.edu:/mac/utilities/compressionapps/desea1.11.cpt.hqx
  360.  
  361. .sdn: used by the Shareware Distribution Network.
  362.       Try the decompressors for .pak or .arj (see above)
  363.  
  364. .shar:  Shell archive. This is not a compression program. Use "sh foo.shar"
  365.         to extract.
  366.  
  367. .sit: Stuffit for Macintosh
  368.        for Mac:
  369.          sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/util/stuffit-lite-30.hqx [36.44.0.6]
  370.  
  371.        for Unix:
  372.          sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/cmp/unsit-15-unix.shar [36.44.0.6]
  373.  
  374.        for Amiga:
  375.      ftp.funet.fi:pub/amiga/utilities/archivers/unsit-1.5c2.lha
  376.  
  377.        for MSDOS:
  378.      garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/unsit30.zip
  379.  
  380. .?q?: Squeeze for MSDOS (do not confuse with other 'squeeze' below).
  381.       Static Huffman coding.
  382.     oak.oakland.edu:/pub/msdos/starter/sqpc12a.com (squeeze)
  383.     oak.oakland.edu:/pub/msdos/starter/nusq110.com (unsqueeze)
  384.  
  385. .sqz: Squeeze for MSDOS (do not confuse with other 'squeeze' above)
  386.       LZ77 with hashing.
  387.     wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/archivers/sqz1083e.exe
  388.         garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/sqz1083e.exe
  389.  
  390. .tar: tar is *not* a compression program. However, to be kind for you:
  391.       for MSDOS
  392.     wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/starter/tarread.exe
  393.     garbo.uwasa.fi:/pc/unix/tar4dos.zoo
  394.  
  395.       for Unix
  396.         tar (you have it already. To extract: tar xvf file.tar)
  397.  
  398.       for VMS
  399.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/vax-vms/tar.exe
  400.  
  401.       for Macintosh
  402.         sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/util/tar-30.hqx
  403.  
  404.       for Amiga:
  405.     ftp.funet.fi:pub/amiga/fish/401-500/ff445/Tar.lha
  406.  
  407. .tar.Z, .tar-z, .taz: tar + compress
  408.       For Unix:     zcat file.tar.Z | tar xvf -
  409.       with GNU tar: tar xvzf file.tar.Z
  410.       Other OS: first uncompress (see .Z below) then untar (see .tar above)
  411.  
  412. .tar.gz, tar.z, .tgz: tar + gzip
  413.       For Unix: gzip -cd file.tar.gz | tar xvf -
  414.       with GNU tar: tar xvzf file.tar.gz
  415.       Other OS: first uncompress (see .gz above) then untar (see .tar above)
  416.  
  417. .td0: (compressed MS-DOS floppy image produced by TeleDisk)
  418.       oak.oakland.edu:/pub/msdos/diskutil/teled212.zip
  419.  
  420. .uc2: UC2 for MSDOS and OS/2. (LZ77 with secondary static Huffman encoding on
  421.      a block basis, and dynamic dictionaries shared among files.)
  422.     Contact: desk@aip.nl
  423.       garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/uc2ins.exe
  424.  
  425. .z:   pack or gzip (see .gz above). pack uses static Huffman coding.
  426.       To extract, see .gz above.
  427.  
  428. .zip: pkzip 1.10 for MSDOS. (LZ77 with hashing, plus secondary static
  429.           Shannon-Fano encoding on whole file)
  430.            Contact: pkware.inc@mixcom.com
  431.          wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/zip/pkz110eu.exe.
  432.          garbo.uwasa.fi:/pc/goldies/pkz110eu.exe.
  433.            Note: pkz110eu.exe is an 'export' version without encryption.
  434.  
  435.       zip 1.1 for Unix, MSDOS, VMS, OS/2, ... (compatible with pkzip 1.10.
  436.      For corresponding unzip, see unzip 5.1 below).
  437.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/zip11.zip
  438.  
  439.       arcutil 2.0 for VM/CMS (unzip only, not yet compatible with pkzip 2.04)
  440.          vmd.cso.uiuc.edu:/public.477/arcutil.* [128.174.5.98].
  441.  
  442.       pkzip 2.04g for MSDOS. (LZ77 with hashing, plus secondary static
  443.            Huffman coding on a block basis)
  444.      oak.oakland.edu:/pub/msdos/zip/pkz204g.exe
  445.          garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/pkz204g.exe
  446.  
  447.       zip 2.0.1 and unzip 5.1 for Unix, MSDOS, VMS, OS/2, Amiga, ...
  448.           Compatible with pkzip 2.04g (LZ77 with hashing, plus secondary static
  449.           Huffman coding on a block basis). Contact: zip-bugs@wkuvx1.wku.edu
  450.           (On SGI, do not confuse with the editor also named 'zip'.)
  451.             
  452.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/zip201.zip          (source)
  453.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/unzip51.tar.Z       (source)
  454.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/MSDOS/zip20x.zip    (MSDOS exe)
  455.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/MSDOS/unzip51x.exe  (MSDOS exe)
  456.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/VMS/unz50p1x.exe    (Vax/VMS exe)
  457.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/VMS/zip20x-vms.zip  (Vax/VMS exe)
  458.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/AMIGA/unzip51x.*    (Amiga exe)
  459.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/AMIGA/zip201x.zip   (Amiga exe)
  460.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/OS2*/*              (OS/2 exe 16&32 bit)
  461.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/zcrypt21.zip        (encryption source)
  462.          (Non US residents must get the crypt versions from garbo,see below)
  463.  
  464.      garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/zip201.zip    (source)
  465.      garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/unzip51.tar.Z (source)
  466.      garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/zip20x.zip      (MSDOS exe)
  467.      garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/unz51x3.exe     (MSDOS exe)
  468.          garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/zcrypt21.zip  (encryption source)
  469.  
  470.        for Macintosh:
  471.          mac.archive.umich.edu:/mac/util/compression/unzip2.01.cpt.hqx
  472.      mac.archive.umich.edu:/mac/util/compression/zipit1.2.cpt.hqx
  473.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/MAC/mac-unzip-51.hqx
  474.  
  475. .zoo: zoo 2.10 for MSDOS (algorithm copied from that of lha, see lha above)
  476.       Contact: Rahul Dhesi <dhesi@cirrus.com>
  477.      wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/zoo/zoo210.exe
  478.      garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/zoo210.exe
  479.  
  480.       zoo 2.10 for Unix, VMS
  481.          oak.oakland.edu:/pub/misc/unix/zoo210.tar.Z
  482.      garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/zoo210.tar.Z
  483.  
  484.       zoo for Mac
  485.       mac.archive.umich.edu:/mac/utilities/compressionapps/maczoo.sit.hqx
  486.  
  487.       zoo for Amiga
  488.     ftp.funet.fi:pub/amiga/utilities/archivers/Zoo-2.1.lha
  489.  
  490. .F: freeze for Unix (LZ77 with hashing, plus secondary dynamic Huffman
  491.          encoding)
  492.      wuarchive.wustl.edu:/usenet/comp.sources.misc/volume35/freeze/part0[1-3].Z
  493.      ftp.inria.fr:/system/arch-compr/freeze-2.5.tar.Z
  494.      Contact: Leonid A. Broukhis <leo@s514.ipmce.su>
  495.  
  496. .Y: yabba for Unix, VMS, ... (Y coding, a variant of LZ78)
  497.   wuarchive.wustl.edu:/usenet/comp.sources.unix/volume24/yabbawhap/part0[1-4].Z
  498.   ftp.inria.fr:/system/arch-compr/yabba.tar.Z
  499.   Contact: Dan Bernstein <djb@silverton.berkeley.edu>
  500.  
  501. .Z: compress for Unix ('the' LZW algorithm)
  502.       It is likely that your Unix system has 'compress' already. Otherwise:
  503.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/compress-4.1.tar
  504.         (not in .Z format to avoid chicken and egg problem)
  505.  
  506.     compress for MSDOS
  507.     oak.oakland.edu:/pub/msdos/compress/comp430[ds].zip
  508.     garbo.uwasa.fi:/pc/unix/comp430d.zip
  509.     garbo.uwasa.fi:/pc/source/comp430s.zip
  510.  
  511.     compress for Macintosh
  512.         sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/util/maccompress-32.hqx
  513.  
  514.     compress for Amiga
  515.     ftp.funet.fi:pub/amiga/utilities/archivers/compress-4.1.lha
  516.  
  517.     compress for Vax/VMS
  518.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/vax-vms/lzcomp.exe
  519.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/vax-vms/lzdcmp.exe
  520.  
  521. ------------------------------------------------------------------------------
  522.  
  523. Subject: [3]  What is the latest PKZIP version?
  524.  
  525. The latest official version is 2.04g. Release 2.04c had serious bugs,
  526. corrected in 2.04e and 2.04g.
  527.  
  528. Be warned that there are countless bogus PKZIP 1.20, 2.0, 2.02,
  529. 3.05 and whatever scams floating around.  They usually are hacks of
  530. PKZIP 1.93A beta test version.  Some of them are trojans and / or
  531. carry computer virii.
  532.  
  533. Note about pkzip 2.06 from a PKware employee:
  534.  
  535.     Version 2.06 was released as an INTERNAL use only IBM version.
  536.     It is identical to 2.04G, but it has IBM names in the help
  537.     screens and such. That release is meant for IBM only.
  538.  
  539. ------------------------------------------------------------------------------
  540.  
  541. Subject: [4] What is an archiver?
  542.  
  543.  
  544. There is a distinction between archivers and other compression
  545. programs:
  546.  
  547. - an archiver takes several input files, compresses them and produces
  548.   a single archive file. Examples are arc, arj, lha, zip, zoo.
  549.  
  550. - other compression programs create one compressed file for each
  551.   input file. Examples are freeze, yabba, compress. Such programs
  552.   are often combined with tar to create compressed archives (see
  553.   question 50: "What is this tar compression program?").
  554.  
  555. ------------------------------------------------------------------------------
  556.  
  557. Subject: [5] What is the best general purpose compression program?
  558.  
  559.  
  560. The answer is: it depends. (You did not expect a definitive answer,
  561. did you?)
  562.  
  563. It depends whether you favor speed, compression ratio, a standard and
  564. widely used archive format, the number of features, etc...  Just as
  565. for text editors, personal taste plays an important role. compress has
  566. 4 options, arj 2.30 has about 130 options; different people like
  567. different programs. *Please* do not start or continue flame wars on
  568. such matters of taste.
  569.  
  570. The only objective comparisons are speed and compression ratio. Here
  571. is a short table comparing various programs on a 33Mhz Compaq 386.
  572. All programs have been run on Unix SVR4, except pkzip and arj which
  573. only run on MSDOS. (MSDOS benchmarks are available by ftp on
  574. oak.oakland.edu:/pub/msdos/info/arctst*.zip.)
  575.  
  576. *Please* do not post your own benchmarks made on your own files that
  577. nobody else can access. If you think that you must absolutely post yet
  578. another benchmark, make sure that your test files are available by
  579. anonymous ftp.
  580.  
  581. The programs compared here were chosen because they are the most
  582. popular or because they run on Unix and source is available.  For ftp
  583. information, see above. Three programs (hpack, comp-2 and ha) have
  584. been added because they achieve better compression (at the expense of
  585. speed) and one program (lzrw3-a) has been added because it favors
  586. speed at the expense of compression:
  587.  
  588. - comp-2 is in wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/ddjmag/ddj9102.zip
  589.   (inner zip file nelson.zip),
  590. - hpack is in wuarchive.wustl.edu:/mirrors/misc/unix/hpack75a.tar-z
  591.   and garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/hpack78src.tar.Z
  592. - ha 0.98 is in garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/ha098.zip
  593. - ftp.adelaide.edu.au:/pub/compression/lzrw3-a.c  [129.127.40.3]
  594.  
  595. The 14 files used in the comparison are from the standard Calgary
  596. Text Compression Corpus, available by ftp on ftp.cpsc.ucalgary.ca 
  597. [136.159.7.18] in /pub/text.compression.corpus/text.compression.corpus.tar.Z.
  598.  
  599. The whole corpus includes 18 files, but the 4 files paper[3-6] are
  600. generally omitted in benchmarks. It contains several kinds of file
  601. (ascii, binary, image, etc...) but has a bias towards large files.
  602. You may well get different ratings on the typical mix of files that
  603. you use daily, so keep in mind that the comparisons given below are
  604. only indicative.
  605.  
  606. The programs are ordered by decreasing total compressed size. For a
  607. fair comparison between archivers and other programs, this size is
  608. only the size of the compressed data, not the archive size.
  609.  
  610. The programs were run on an idle machine, so the elapsed time
  611. is significant and can be used to compare Unix and MSDOS programs.
  612.  
  613. [Note: I did not have time to run again all benchmarks with more
  614. recent versions of zip, freeze, arj and hpack. To be done for some
  615. future revision of this FAQ.]
  616.  
  617.        size     lzrw3a   compress    lharc    yabba     pkzip    freeze 
  618. version:                   4.0       1.02      1.0       1.10     2.3.5
  619. options:                                    -m300000                    
  620.        ------    -----    ------    ------    ------    ------   ------
  621. bib    111261    49040     46528     46502     40456     41354    41515 
  622. book1  768771   416131    332056    369479    306813    350560   344793 
  623. book2  610856   274371    250759    252540    229851    232589   230861 
  624. geo    102400    84214     77777     70955     76695     76172    68626 
  625. news   377109   191291    182121    166048    168287    157326   155783 
  626. obj1    21504    12647     14048     10748     13859     10546    10453 
  627. obj2   246814   108040    128659     90848    114323     90130    85500 
  628. paper1  53161    24522     25077     21748     22453     20041    20021 
  629. paper2  82199    39479     36161     35275     32733     32867    32693 
  630. pic    513216   111000     62215     61394     65377     63805    53291 
  631. progc   39611    17919     19143     15399     17064     14164    14143 
  632. progl   71646    24358     27148     18760     23512     17255    17064 
  633. progp   49379    16801     19209     12792     16617     11877    11686 
  634. trans   93695    30292     38240     28092     31300     23135    22861 
  635.     3,141,622  1,400,105 1,259,141 1,200,580 1,159,340 1,141,821 1,109,290
  636. real             0m35s     0m59s     5m03s     2m40s              5m27s
  637. user             0m25s     0m29s     4m29s     1m46s              4m58s
  638. sys              0m05s     0m10s     0m07s     0m18s              0m08s
  639. MSDOS:                                                   1m39s
  640.                         
  641.  
  642.          zoo       lha       arj      pkzip    zip      hpack   comp-2    ha
  643.         2.10    1.0(Unix)   2.30      2.04g    1.9      0.75a            0.98
  644.          ah    2.13(MSDOS)   -jm       -ex      -6                        a2
  645.        ------    ------    ------    ------  -------   ------   ------  ------
  646. bib     40742     40740     36090     35186    34950    35619    29840   26927
  647. book1  339076    339074    318382    313566   312619   306876   237380  235733
  648. book2  228444    228442    210521    207204   206306   208486   174085  163535
  649. geo     68576     68574     69209     68698    68418    58976    64590   59356
  650. news   155086    155084    146855    144954   144395   141608   128047  123335
  651. obj1    10312     10310     10333     10307    10295    10572    10819    9799
  652. obj2    84983     84981     82052     81213    81336    80806    85465   80381
  653. paper1  19678     19676     18710     18519    18525    18607    16895   15675
  654. paper2  32098     32096     30034     29566    29674    29825    25453   23956
  655. pic     52223     52221     53578     52777    55051    51778    55461   51639
  656. progc   13943     13941     13408     13363    13238    13475    12896   11795
  657. progl   16916     16914     16408     16148    16175    16586    17354   15298
  658. progp   11509     11507     11308     11214    11182    11647    11668   10498
  659. trans   22580     22578     20046     19808    18879    20506    21023   17927
  660.     1,096,166 1,096,138 1,036,934 1,019,451 1,021,043 1,005,367 890,976 845,854
  661. real    4m07s     6m03s                        1m49s   1h22m17s  27m05s
  662. user    3m47s     4m23s                        1m43s   1h20m46s  19m27s
  663. sys     0m04s     0m08s                        0m02s      0m12s   2m03s
  664. MSDOS:            1m49s     2m41s     1m43s                              14m43s
  665.  
  666. Notes:
  667.  
  668. - the compressed data for 'zoo ah' is always two bytes longer than for
  669.   lha. This is simply because both programs are derived from the same
  670.   source (ar002, written by Haruhiko Okumura, available by ftp in
  671.   wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/archivers/ar002.zip).
  672.  
  673. - hpack 0.75a gives slightly different results on SunOS. (To be checked
  674.   with latest version of hpack).
  675.  
  676. - the MSDOS versions are all optimized with assembler code and were run
  677.   on a RAM disk. So it is not surprising that they often go faster than
  678.   their Unix equivalent.
  679.  
  680. ------------------------------------------------------------------------------
  681.  
  682. Subject: [7] Which books should I read?
  683.  
  684.  
  685. [BWC 1989] Bell, T.C, Cleary, J.G. and Witten, I.H, "Text Compression",
  686.     Prentice-Hall 1989. ISBN: 0-13-911991-4. Price: approx. US$60
  687.     The reference on text data compression.
  688.  
  689. [Nel 1991] Mark Nelson, "The Data Compression Book"
  690.     M&T Books, Redwood City, CA, 1991.  ISBN 1-55851-216-0.
  691.     Price $36.95 including two 5" PC-compatible disks bearing
  692.     all the source code printed in the book.
  693.     A practical introduction to data compression.
  694.     The book is targeted at a person who is comfortable reading C code but
  695.     doesn't know anything about data compression.  Its stated goal is to get
  696.     you up to the point where you are competent to program standard
  697.     compression algorithms.
  698.  
  699. [Will 1990] Williams, R.  "Adaptive Data Compression", Kluwer Books, 1990.
  700.     ISBN: 0-7923-9085-7. Price: US$75.
  701.     Reviews the field of text data compression and then addresses the
  702.     problem of compressing rapidly changing data streams.
  703.  
  704. [Stor 1988] Storer, J.A.  "Data Compression: Methods and Theory", Computer
  705.     Science Press, Rockville, MD. ISBN: 0-88175-161-8.
  706.     A survey of various compression techniques, mainly statistical
  707.     non-arithmetic compression and LZSS compression.  Includes complete Pascal
  708.     code for a series of LZ78 variants.
  709.  
  710. [Stor 1992] Storer, J.A. "Image and Text Compression", Kluwer Academic
  711.     Publishers, 1992, ISBN 0-7923-9243-4
  712.  
  713. [ACG 1991] Advances in Speech Coding, edited by Atal, Cuperman, and Gersho,
  714.     Kluwer Academic Press, 1991.
  715.  
  716. [GG 1991] Vector Quantization and Signal Compression, by Gersho and Gray,
  717.     Kluwer Acad. Press, 1991, ISBN 0-7923-9181-0.
  718.  
  719. [CT 1991] Elements of Information Theory, by T.M.Cover and J.A.Thomas
  720.      John Wiley & Sons, 1991. ISBN 0-471-06259-6.
  721.  
  722. Review papers:
  723.  
  724. [BWC 1989] Bell, T.C, Witten, I.H, and Cleary, J.G.  "Modeling for Text
  725.     Compression", ACM Computing Surveys, Vol.21, No.4 (December 1989), p.557
  726.     A good general overview of compression techniques (as well as modeling for
  727.     text compression); the condensed version of "Text Compression".
  728.  
  729. [Lele 1987] Lelewer, D.A, and Hirschberg, D.S.  "Data Compression", ACM
  730.     Computing Surveys, Vol.19, No.3 (September 1987), p.261.
  731.     A survey of data compression techniques which concentrates on Huffman
  732.     compression and makes only passing mention of other techniques.
  733.  
  734.  
  735. ------------------------------------------------------------------------------
  736.  
  737. Subject: [8] What about patents on data compression algorithms?
  738.  
  739.  
  740. [Note: the appropriate group for discussing software patents is
  741. comp.patents (or misc.legal.computing), not comp.compression.]
  742.  
  743. All patents mentioned here are US patents, and thus probably
  744. not applicable outside the US. See item 70, "Introduction to data
  745. compression" for the meaning of LZ77, LZ78 or LZW.
  746.  
  747.  
  748. (a) Run length encoding
  749.  
  750. - Tsukiyama has two patents on run length encoding: 4,586,027 and 4,872,009
  751.   granted in 1986 and 1989 respectively. The first one covers run length
  752.   encoding in its most primitive form: a length byte followed by the
  753.   repeated byte. The second patent covers the 'invention' of limiting the
  754.   run length to 16 bytes and thus the encoding of the length on 4 bits.
  755.   Here is the start of claim 1 of patent 4,872,009, just for pleasure:
  756.  
  757.     1. A method of transforming an input data string comprising a plurality
  758.     of data bytes, said plurality including portions of a plurality of
  759.     consecutive data bytes identical to one another, wherein said data
  760.     bytes may be of a plurality of types, each type representing different
  761.     information, said method comprising the steps of: [...]
  762.  
  763. - O'Brien has patented (4,988,998) run length encoding followed by LZ77.
  764.  
  765.  
  766. (b) LZ77
  767.  
  768. - Waterworth patented (4,701,745) the algorithm now known as LZRW1,
  769.   because Ross Williams reinvented it later and posted it on
  770.   comp.compression on April 22, 1991. (See item 5 for the ftp site
  771.   with all LZRW derivatives.) The *same* algorithm has later been
  772.   patented by Gibson & Graybill (see below). The patent office failed
  773.   to recognize that the same algorithm was patented twice, even though
  774.   the wording used in the two patents is very similar.
  775.  
  776.   The Waterworth patent is now owned by Stac Inc, which won a lawsuit
  777.   against Microsoft, concerning the compression feature of MSDOS 6.0.
  778.   Damages awarded were $120 million.
  779.  
  780. - Fiala and Greene obtained in 1990 a patent (4,906,991) on all
  781.   implementations of LZ77 using a tree data structure. Claim 1 of the
  782.   patent is much broader than the algorithms published by Fiala and
  783.   Greene in Comm.ACM, April 89. The patent covers the algorithm
  784.   published by Rodeh and Pratt in 1981 (J. of the ACM, vol 28, no 1,
  785.   pp 16-24).  It also covers the algorithm previously patented by
  786.   Eastman-Lempel-Ziv (4,464,650), and the algorithms used in lharc,
  787.   lha and zoo.
  788.  
  789. - Notenboom (from Microsoft) 4,955,066 uses three levels of
  790.   compression, starting with run length encoding.
  791.  
  792. - The Gibson & Graybill patent 5,049,881 covers the LZRW1 algorithm
  793.   previously patented by Waterworth and reinvented by Ross Williams.
  794.   Claims 4 and 12 are very general and could be interpreted as
  795.   applying to any LZ algorithm using hashing (including all variants
  796.   of LZ78):
  797.  
  798.      4. A compression method for compressing a stream of input data into
  799.      a compressed stream of output data based on a minimum number of
  800.      characters in each input data string to be compressed, said
  801.      compression method comprising the creation of a hash table, hashing
  802.      each occurrence of a string of input data and subsequently searching
  803.      for identical strings of input data and if such an identical string
  804.      of input data is located whose string size is at least equal to the
  805.      minimum compression size selected, compressing the second and all
  806.      subsequent occurrences of such identical string of data, if a string
  807.      of data is located which does not match to a previously compressed
  808.      string of data, storing such data as uncompressed data, and for each
  809.      input strings after each hash is used to find a possible previous
  810.      match location of the string, the location of the string is stored
  811.      in the hash table, thereby using the previously processed data to
  812.      act as a compression dictionary.
  813.  
  814.   Claim 12 is identical, with 'method' replaced with 'apparatus'.  Since
  815.   the 'minimal compression size' can be as small as 2, the claim could
  816.   cover any dictionary technique of the LZ family. However the text of the
  817.   patent and the other claims make clear that the patent should cover the
  818.   LZRW1 algorithm only. (In any case the Gibson & Graybill patent is likely
  819.   to be invalid because of the prior art in the Waterworth patent.)
  820.  
  821. - Phil Katz, author of pkzip, also has a patent on LZ77 (5,051,745)
  822.   but the claims only apply to sorted hash tables, and when the hash
  823.   table is substantially smaller than the window size.
  824.  
  825. - IBM patented (5,001,478) the idea of combining a history buffer (the
  826.   LZ77 technique) and a lexicon (as in LZ78).
  827.  
  828. - Stac Inc patented (5,016,009 and 5,126,739) yet another variation of LZ77
  829.   with hashing. The '009 patent was used in the lawsuit against Microsoft
  830.   (see above). Stac also has patents on LZ77 with parallel lookup in
  831.   hardware (4,841,092 and 5,003,307).
  832.  
  833. - Robert Jung, author of 'arj', has been granted patent 5,140,321
  834.   for one variation of LZ77 with hashing.  This patent covers the LZRW3-A
  835.   algorithm, also previously discovered by Ross Williams. LZRW3-A was posted
  836.   on comp.compression on July 15, 1991. The patent was filed two months later
  837.   on Sept 4, 1991. (The US patent system allows this because of the
  838.   'invention date' rule.)
  839.  
  840. - Chambers 5,155,484 is yet another variation of LZ77 with hashing.
  841.   The hash function is just the juxtaposition of two input bytes,
  842.   this is the 'invention' being patented. The hash table is named
  843.   'direct lookup table'.
  844.  
  845.  
  846. (c) LZ78
  847.  
  848. - One form of the original LZ78 algorithm was patented (4,464,650) by
  849.   its authors Lempel, Ziv, Cohn and Eastman.
  850.  
  851. - The LZW algorithm used in 'compress' is patented by IBM (4,814,746)
  852.   and Unisys (4,558,302). It is also used in the V.42bis compression
  853.   standard (see question 11 on V.42bis below) and in Postscript Level 2.
  854.   (Unisys sells the license to modem manufacturers for a onetime
  855.   $25,000 fee.) The IBM patent application was filed three weeks
  856.   before that of Unisys, but the US patent office failed to recognize
  857.   that they covered the same algorithm. (The IBM patent is more
  858.   general, but its claim 7 is exactly LZW.)
  859.  
  860. - AP coding is patented by Storer (4,876,541). (Get the yabba package
  861.   for source code, see question 2 above, file type .Y)
  862.  
  863.  
  864. (d) arithmetic coding
  865.  
  866. - IBM holds many patents on arithmetic coding (4,286,256 4,295,125
  867.   4,463,342 4,467,317 4,633,490 4,652,856 4,891,643 4,905,297 4,935,882).
  868.   It has patented in particular the Q-coder implementation of arithmetic
  869.   coding.  The arithmetic coding option of the JPEG standard requires
  870.   use of the patented algorithm.  No JPEG-compatible method is
  871.   possible without infringing the patent, because what IBM actually
  872.   claims rights to is the underlying probability model (the heart of
  873.   an arithmetic coder). (See the JPEG FAQ for details.)
  874.  
  875.   AT&T has 3 patents on arithmetic coding (4,973,961, 5,023,611, 5,025,258).
  876.  
  877.  
  878. As can be seen from the above list, some of the most popular compression
  879. programs (compress, pkzip, zoo, lha, arj) are now covered by patents.
  880. (This says nothing about the validity of these patents.)
  881.  
  882. Here are some references on data compression patents. A number of them are
  883. taken from the list prep.ai.mit.edu:/pub/lpf/patent-list.
  884.  
  885. 3,914,586
  886. Data compression method and apparatus
  887. filed 10/25/73, granted 10/21/75
  888. General Motors Corporation, Detroit MI
  889. Duane E. McIntosh, Santa Ynez CA
  890. Data compression apparatus is disclosed is operable in either a bit
  891. pair coding mode of a word coding mode depending on the degree of
  892. redundancy of the data to be encoded.
  893.  
  894. 3,976,844
  895. Data communication system for transmitting data in compressed form
  896. filed Apr. 4, 1975, granted Aug. 24, 1976
  897. inventor  Bernard K. Betz, assignee Honeywell Information Systems, Inc.
  898. [encode differences with previous line]
  899.  
  900. 4,021,782
  901. Data compaction system and apparatus
  902. inventor Hoerning
  903. filed 04/30/1975, granted 05/03/1977
  904. [A primitive form of LZ77 with implicit offsets (compare with previous record)]
  905.  
  906. 4,054,951
  907. Data expansion apparatus
  908. inventor R.D. Jackson, assignee IBM
  909. filed Jun. 30, 1976, granted Oct. 18, 1977
  910. [Covers only decompression of data compressed with a variant of LZ77.]
  911.  
  912. 4,087,788
  913. Data compression system
  914. filed 1/14/77, granted 5/2/78
  915. NCR Canada LTD - NCR Canada Ltee, Mississauga CA
  916. Brian J. Johannesson, Waterloo CA
  917. A data compression system is disclosed in which the left hand boundary
  918. of a character is developed in the form of a sequence of Freeman
  919. direction codes, the codes being stored in digital form within a
  920. processor.
  921.  
  922. 4,286,256
  923. Method and means for arithmetic coding using a reduced number of operations.
  924. granted Aug 25, 1981
  925. assignee IBM
  926.  
  927. 4,295,125
  928. A method and means for pipeline decoding of the high to low order pairwise
  929. combined digits of a decodable set of relatively shifted finite number of
  930. strings
  931. granted Oct 13, 1981
  932. assignee IBM
  933.  
  934. 4,412,306
  935. System for minimizing space requirements for storage and transmission of
  936. digital signals
  937. filed May 14, 1981, granted Oct. 25, 1983
  938. inventor  Edward W. Moll
  939.  
  940. 4,463,342
  941. A method and means for carry-over control in a high order to low order
  942. combining of digits of a decodable set of relatively shifted finite number
  943. strings.
  944. granted Jul 31, 1984
  945. assignee IBM
  946.  
  947. 4,491,934
  948. Data compression process
  949. filed May 12, 1982, granted Jan. 1, 1985
  950. inventor  Karl E. Heinz
  951.  
  952. 4,464,650
  953. Apparatus and method for compressing data signals and restoring the
  954. compressed data signals
  955. inventors Lempel, Ziv, Cohn, Eastman
  956. assignees Sperry Corporation and At&T Bell Laboratories
  957. filed 8/10/81, granted 8/7/84
  958. A compressor parses the input data stream into segments where each
  959. segment comprises a prefix and the next symbol in the data stream
  960. following the prefix.
  961.  
  962. 4,467,317
  963. High-speed arithmetic compression using using concurrent value updating.
  964. granted Aug 21, 1984
  965. assignee IBM
  966.  
  967. 4,494,108
  968. Adaptive source modeling for data file compression within bounded memory
  969. filed Jun. 5, 1984, granted Jan. 15, 1985
  970. invntors Glen G. Langdon, Jorma J. Rissanen
  971. assignee IBM
  972. order 1 Markov modeling
  973.  
  974. 4,558,302
  975. High speed data compression and decompression apparatus and method
  976. inventor Welch
  977. assignee Sperry Corporation (now Unisys)
  978. filed 6/20/83, granted 12/10/85
  979. The text for this patent can be ftped from rusmv1.rus.uni-stuttgart.de
  980. (129.69.1.12) in /info/comp.patents/US4558302.Z.
  981.  
  982. 4,560,976
  983. Data compression
  984. filed 6/5/84, granted 12/24/85
  985. Codex Corporation, Mansfield MA
  986. Steven G. Finn, Framingham, MA
  987. A stream of source characters, which occur with varying relative
  988. frequencies, is encoded into a compressed stream of codewords, each
  989. having one, two or three subwords, by ranking the source characters by
  990. their current frequency of appearance, encoding the source characters
  991. having ranks no higher than a first number as one subword codewords,
  992. source characters having ranks higher than the first number but no
  993. higher than a second number as two subword codewords, and the
  994. remaining source characters as three subword codewords.
  995.  
  996. 4,586,027
  997. Method and system for data compression and restoration
  998. inventor Tsukimaya et al.
  999. assignee Hitachi
  1000. filed 08/07/84, granted 04/29/86
  1001. patents run length encoding
  1002.  
  1003. 4,597,057
  1004. System for compressed storate of 8-bit ascii bytes using coded strings
  1005. of 4-bit nibbles.
  1006. inventor Snow, assignee System Development corporation.
  1007. filed 12/31/1981, granted 06/24/1986.
  1008. Compression using static dictionary of common words, prefixes and suffixes.
  1009.  
  1010. 4,612,532
  1011. Data compression apparatus and method
  1012. inventor Bacon, assignee Telebyte Corportion
  1013. filed Jun. 19, 1984, granted Sep. 16, 1986
  1014. [Uses followsets as in the pkzip 0.92 'reduce' algorithm, but the
  1015. followsets are dynamically updated. This is in effect a sort of order-1
  1016. Markov modeling.]
  1017.  
  1018. 4,622,545
  1019. Method and apparatus for image compression and Manipulation
  1020. inventor William D. Atkinson
  1021. assignee Apple computer Inc.
  1022. filed 9/30/82
  1023. granted 11/11/86
  1024.  
  1025. 4,633,490
  1026. Symmetrical adaptive data compression/decompression system.
  1027. granted Dec 30, 1985
  1028. assignee IBM
  1029.  
  1030. 4,652,856
  1031. A multiplication-free multi-alphabet arithmetic code.
  1032. granted Feb  4, 1986
  1033. assignee IBM
  1034.  
  1035. 4,667,649
  1036. Data receiving apparatus
  1037. filed 4/18/84, granted 6/30/87
  1038. inventors Kunishi et al.
  1039. assignee Canon Kabushiki Kaisha, Tokyo Japan
  1040. compression of Fax images.
  1041.  
  1042. 4,682,150
  1043. Data compression method and apparatus
  1044. inventors Mathes and Protheroe, 
  1045. assignee NCR Corporation, Dayton OH
  1046. A system and apparatus for compressing redundant and nonredundant
  1047. binary data generated as part of an operation of a time and attendance
  1048. terminal in which the data represents the time an employee is present
  1049. during working hours.
  1050.  
  1051. 4,701,745
  1052. Data compression system
  1053. inventor Waterworth John R
  1054. assignee Ferranti PLC GB, patent rights now acquired by Stac Inc.
  1055. filed 03/03/1986 (03/06/1985 in GB), granted 10/20/1987
  1056. Algorithm now known as LZRW1 (see above)
  1057. I claim:
  1058. 1. A data compression system comprising an input store for receiving
  1059. and storing a plurality of bytes of uncompressed data from an outside
  1060. source, and data processing means for processing successive bytes of
  1061. data from the input store;
  1062. the data processing means including circuit means operable to check
  1063. whether a sequence of successive bytes to be processed identical with
  1064. a sequence of bytes already processed, and including hash generating
  1065. means responsive to the application of a predetermined number of
  1066. bytes in sequence to derive a hash code appropriate to those bytes, a
  1067. temporary store in which the hash code may represent the address of a
  1068. storage location, and a pointer counter operable to store in the
  1069. temporary store at said address a pointer indicative of the position
  1070. in the input store of one of the predetermined number of bytes;
  1071. output means operable to apply to a transfer medium each byte of data
  1072. not forming part of such an identical sequence; and
  1073. encoding means responsive to the identification of such a sequence to
  1074. apply to the transfer medium an identification signal which identifies
  1075. both the location in the input store of the previous occurrence of the
  1076. sequence of bytes and the number of bytes contained in the sequence.
  1077.  
  1078. 4,730,348
  1079. Adaptive data compression system
  1080. inventor MacCrisken, assignee Adaptive Computer Technologies
  1081. filed Sep. 19, 1986, granted Mar. 8, 1988
  1082. [order-1 Markov modeling + Huffman coding + LZ77]
  1083.  
  1084. 4,758,899
  1085. Data compression control device
  1086. inventor Tsukiyama, assignee Hitachi
  1087. filed 11/20/1985, granted 07/19/1988
  1088. Limits compression to ensure that tape drive stays busy.
  1089.  
  1090. 4,809,350
  1091. Data compression system
  1092. filed Jan. 30, 1987, granted Feb. 28, 1989
  1093. inventor Yair Shimoni & Ron Niv
  1094. assignee Elscint Ltd., Haifa, Israel
  1095. [Image compression via variable length encoding of differences with
  1096. predicted data.]
  1097.  
  1098. 4,814,746
  1099. Data compression method
  1100. inventors Victor S. Miller, Mark N. Wegman
  1101. assignee IBM
  1102. filed 8/11/86, granted 3/21/89
  1103. A previous application was filed on 6/1/83, three weeks before the
  1104. application by Welch (4,558,302)
  1105. Communications between a Host Computing System and a number of remote
  1106. terminals is enhanced by a data compression method which modifies the
  1107. data compression method of Lempel and Ziv by addition of new character
  1108. and new string extensions to improve the compression ratio, and
  1109. deletion of a least recently used routine to limit the encoding tables
  1110. to a fixed size to significantly improve data transmission efficiency.
  1111.  
  1112. 4,841,092
  1113. continued in 5,003,307
  1114.  
  1115. 4,853,696
  1116. Code converter for data compression/decompression
  1117. filed 4/13/87, granted 8/1/89
  1118. inventor Amar Mukherjee, Maitland FL
  1119. assignee University of Central Florida, Orlando FL
  1120. Another hardware Huffman encoder:
  1121. A code converter has a network of logic circuits connected in reverse
  1122. binary tree fashion with logic paths between leaf nodes and a common
  1123. root node.
  1124.  
  1125. 4,872,009
  1126. Method and apparatus for data compression and restoration
  1127. inventor Tsukimaya et al.
  1128. assignee Hitachi
  1129. filed 12/07/87, granted 10/03/89
  1130. This patent on run length encoding covers the 'invention' of limiting
  1131. the run length to 16 bytes and thus the encoding of the length on 4 bits.
  1132.  
  1133. 4,876,541
  1134. Stem [sic] for dynamically compressing and decompressing electronic data
  1135. filed 10/15/87, granted 10/24/89
  1136. inventor James A. Storer
  1137. assignee Data Compression Corporation
  1138. A data compression system for encoding and decoding textual data,
  1139. including an encoder for encoding the data and for a decoder for
  1140. decoding the encoded data.
  1141.  
  1142. 4,891,643
  1143. Arithmetic coding data compression/de-compression by selectively
  1144. employed, diverse arithmetic encoders and decoders.
  1145. granted Jan  2, 1990
  1146. assignee IBM
  1147.  
  1148. 4,905,297
  1149. granted Feb 27, 1990
  1150. assignee IBM
  1151. Arithmetic coding encoder and decoder system.
  1152.  
  1153. 4,906,991
  1154. Textual substitution data compression with finite length search window
  1155. filed 4/29/1988, granted 3/6/1990
  1156. inventors Fiala,E.R., and Greene,D.H.
  1157. assignee Xerox Corporation
  1158.  
  1159. 4,935,882
  1160. Probability adaptation for arithmetic coders.
  1161. granted Jun 19, 1990
  1162. assignee IBM
  1163.  
  1164. 4,941,193
  1165. Barnsley, fractal compression.
  1166.  
  1167. 4,943,869
  1168. Compression Method for Dot Image Data
  1169. filed 1988-05-04, granted 1990-07-24
  1170. assignee Fuji Photo Film Co.
  1171. Lossy and lossless image compression schemes.
  1172.  
  1173. 4,955,066
  1174. Compressing and Decompressing Text Files
  1175. filed  10/13/89, granted 09/04/90
  1176. inventor Notenboom, L.A.
  1177. assignee Microsoft
  1178. Now extended as 5,109,433
  1179. [Noted in signon screen of Word 5.5 and on the outside of the MS-DOS 5.0
  1180. Upgrade.]
  1181. A method of compressing a text file in digital form is disclosed.
  1182. A full text file having characters formed into phrases is provided by an
  1183. author.  The characters are digitally represented by bytes.  A first pass
  1184. compression is sequentially followed by a second pass compression of the
  1185. text which has previously been compressed.  A third or fourth level of
  1186. compression is serially performed on the compressed text.  For example, in
  1187. a first pass, the text is run-length compressed.  In a second pass, the
  1188. compressed text is further compressed with key phrase compression.  In a
  1189. third pass, the compressed text is further compressed with Huffman
  1190. compression.  The compressed text is stored in a text file having a Huffman
  1191. decode tree, a key phrase table, and a topic index.  The data is
  1192. decompressed in a single pass and provided one line at a time as an output.
  1193. Sequential compressing of the text minimizes the storage space required for
  1194. the file.  Decompressing of the text is performed in a single pass.  As a
  1195. complete line is decompressed, it is output rapidly, providing full text to
  1196. the user.
  1197.  
  1198. 4,973,961
  1199. Method and apparatus for carry-over control in arithmetic coding.
  1200. granted Nov 27, 1990
  1201. assignee AT&T
  1202.  
  1203. 4,988,998
  1204. Data compression system for successively applying at least two data
  1205. compression methods to an input data stream.
  1206. inventor O'Brien
  1207. assignee Storage Technology Corporation, Louisville, Colorado
  1208. filed Sep 5, 1989, granted Jan 29, 1991.
  1209. Run length encoding followed by LZ77.
  1210.  
  1211. 5,001,478
  1212. Method of Encoding Compressed Data
  1213. filed 12/28/89, granted 03/19/91
  1214. inventor Michael E. Nagy
  1215. assignee IBM
  1216. 1. A method of encoding a compressed data stream made up of a sequence of
  1217. literal references, lexicon references and history references, which
  1218. comprises the steps of:
  1219. assigning to each literal reference a literal identifier;
  1220. assigning to each history reference a history identifier;
  1221. assigning to each lexicon reference a lexicon identifier;
  1222. and emitting a data stream with said identifiers assigned to said references.
  1223. Gordon Irlam <gordoni@cs.adelaide.edu.au> says:
  1224. The invention can probably be best understood by considering the
  1225. decompressor.  It consists of a history buffer, and a lexicon buffer, both
  1226. of which are initially empty.  The history buffer contains the last n
  1227. symbols emitted.  Whenever a history buffer reference is to be output the
  1228. string so referenced is subsequently moved to the lexicon buffer for future
  1229. reference.  Thus the history buffer keeps track of strings that may be
  1230. repeated on a very short term basis, while the lexicon buffer stores items
  1231. for a longer time.  Furthermore a history reference involves specifying
  1232. both the offset and length within the history buffer, whereas a lexicon
  1233. reference simply specifies a number denoting the string.  Both buffers have
  1234. a finite size.
  1235.  
  1236. 5,003,307
  1237. Data compression apparatus with shift register search means
  1238. filed Oct. 6, 1989, granted Mar. 26, 1991
  1239. inventors George Glen A, Ivey Glen E, Whiting Douglas L
  1240. assignee Stac Inc
  1241. continuation of 4,841,092
  1242.  
  1243. 5,016,009
  1244. Data compression apparatus and method
  1245. filed 01/13/1989, granted 05/14/1991
  1246. inventors George Glen A, Ivey Glen E, Whiting Douglas L
  1247. assignee Stac Inc
  1248. LZ77 with offset hash table (extended in 5,126,739)
  1249.  
  1250. 5,023,611
  1251. Entropy encoder/decoder including a context extractor.
  1252. granted Jun 11, 1991
  1253. assignee AT&T
  1254.  
  1255. 5,025,258
  1256. Adaptive probability estimator for entropy encoder/decoder.
  1257. granted Jun 18, 1991
  1258. assignee AT&T
  1259.  
  1260. 5,049,881
  1261. Apparatus and method for very high data rate-compression incorporating
  1262. lossless data compression and expansion utilizing a hashing technique
  1263. inventors Dean K. Gibson, Mark D. Graybill
  1264. assignee Intersecting Concepts, Inc.
  1265. filed 6/18/90, granted 9/17/91
  1266. [covers lzrw1, almost identical with Waterworth 4,701,745]
  1267.  
  1268. 5,051,745
  1269. String searcher, and compressor using same
  1270. filed  8/21/90, granted 9/24/91
  1271. inventor  Phillip W. Katz (author of pkzip)
  1272. In the string search method and apparatus pointers to the string to be
  1273. searched are indexed via a hashing function and organized according to the
  1274. hashing values of the string elements pointed to. The hashing function is
  1275. also run on the string desired to be found, and the resulting hashing value
  1276. is used to access the index. If the resulting hashing value is not in the
  1277. index, it is known that the target string does not appear in the string
  1278. being searched. Otherwise the index is used to determine the pointers which
  1279. correspond to the target hashing value, these pointers pointing to likely
  1280. candidates for matching the target string. The pointers are then used to
  1281. sequentially compare each of the locations in the string being searched to
  1282. the target string, to determine whether each location contains a match to
  1283. the target string.
  1284. In the method and apparatus for compressing a stream of data symbols, a
  1285. fixed length search window, comprising a predetermined contiguous portion
  1286. of the symbol stream, is selected as the string to be searched by the
  1287. string searcher. If a string to be compressed is found in the symbol
  1288. stream, a code is output designating the location within the search window
  1289. of the matching string and the length of the matching string.
  1290.  
  1291. 5,065,447
  1292. Barnsley, fractal compression
  1293.  
  1294. 5,109,433
  1295. Compressing and decompressing text files
  1296. inventor Notenboom
  1297. assignee Microsoft
  1298. extension of 4,955,066
  1299.  
  1300. 5,126,739
  1301. Data Compression Apparatus and Method
  1302. filed Nov. 27, 1990, granted June 30, 1992.
  1303. inventor Whiting et. al
  1304. assignee Stac Inc
  1305. LZ77 with offset hash table (extension of 5,016,009)
  1306.  
  1307. 5,140,321
  1308. Data compression/decompression method and apparatus
  1309. filed 9/4/91, granted 8/18/92
  1310. inventor Robert Jung
  1311. assignee Prime Computer
  1312.  
  1313. 5,155,484
  1314. Fast data compressor with direct lookup table indexing into history buffer
  1315. filed 9/13/1991, granted 10/13/1992
  1316. inventor Chambers, IV, Lloyd L., Menlo Park, California
  1317. assignee Salient Software, Inc., Palo Alto, California (02)
  1318. Uses a 64K hash table indexed by the first two characters of
  1319. the input string. Includes several claims on the LZ77 file format
  1320. (literal or pair offset,length).
  1321.  
  1322. 5,179,378
  1323. file Jul. 30, 1991, granted Jan. 12, 1993
  1324. inventor Ranganathan
  1325. assignee University of South Florida
  1326. Method and apparatus for the compression and decompression of data
  1327. using Lempel-Ziv based techniques.
  1328. [This covers LZ77 hardware compression with a systolic array of
  1329. processors working in parallel.]
  1330.  
  1331. Japan 2-46275
  1332. Coding system
  1333. granted Feb 26, 1990
  1334. [Patents one form of arithmetic coding.]
  1335.  
  1336. ------------------------------------------------------------------------------
  1337.  
  1338. Subject: [9]  The WEB 16:1 compressor.
  1339.  
  1340.  
  1341. [WARNING: this topic has generated the greatest volume of news in the
  1342. history of comp.compression. Read this before posting on this subject.]
  1343.  
  1344. [WARNING 2: it is quite possible that the story is repeating itself
  1345. with a compressor called MINC by Premier Research Corporation, Ltd.
  1346. They claim a breakthrough in lossless data compression using a recursive
  1347. method, that is, applying the compressor to the compressed output of
  1348. the previous run.]
  1349.  
  1350. [WARNING 3: the OWS program, which also claims incredible compression
  1351. ratios, is a hoax. It just remembers the clusters which contained
  1352. the data. The data can be recovered only if those clusters are not
  1353. used again for another file. Needless to say, never trust such a
  1354. lossy program.]
  1355.  
  1356. (a) What the press says
  1357.  
  1358. April 20, 1992  Byte Week Vol 4. No. 25:
  1359.  
  1360.    "In an announcement that has generated high interest - and more than a
  1361.    bit of skepticism - WEB Technologies (Smyrna, GA) says it has
  1362.    developed a utility that will compress files of greater than 64KB in
  1363.    size to about 1/16th their original length.  Furthermore, WEB says its
  1364.    DataFiles/16 program can shrink files it has already compressed."
  1365.    [...]
  1366.    "A week after our preliminary test, WEB showed us the program successfully
  1367.    compressing a file without losing any data.  But we have not been able
  1368.    to test this latest beta release ourselves."
  1369.    [...]
  1370.    "WEB, in fact, says that virtually any amount of data can be squeezed 
  1371.    to under 1024 bytes by using DataFiles/16 to compress its own output
  1372.    multiple times."
  1373.  
  1374. June 1992 Byte, Vol 17 No 6:
  1375.  
  1376.    [...] According to Earl Bradley, WEB Technologies' vice president of
  1377.    sales and marketing, the compression algorithm used by DataFiles/16
  1378.    is not subject to the laws of information theory. [...]
  1379.  
  1380.  
  1381. (b) First details, by John Wallace <buckeye@spf.trw.com>:
  1382.  
  1383. I called WEB at (404)514-8000 and they sent me some product
  1384. literature as well as chatting for a few minutes with me on the phone.
  1385. Their product is called DataFiles/16, and their claims for it are
  1386. roughly those heard on the net.
  1387.  
  1388. According to their flier:
  1389.  
  1390. "DataFiles/16 will compress all types of binary files to approximately
  1391. one-sixteenth of their original size ... regardless of the type of
  1392. file (word processing document, spreadsheet file, image file,
  1393. executable file, etc.), NO DATA WILL BE LOST by DataFiles/16."
  1394. (Their capitalizations; 16:1 compression only promised for files >64K
  1395. bytes in length.)
  1396.  
  1397. "Performed on a 386/25 machine, the program can complete a
  1398. compression/decompression cycle on one megabyte of data in less than
  1399. thirty seconds"
  1400.  
  1401. "The compressed output file created by DataFiles/16 can be used as the 
  1402. input file to subsequent executions of the program.  This feature of 
  1403. the utility is known as recursive or iterative compression, and will 
  1404. enable you to compress your data files to a tiny fraction of the 
  1405. original size.  In fact, virtually any amount of computer data can 
  1406. be compressed to under 1024 bytes using DataFiles/16 to compress its 
  1407. own output files muliple times.  Then, by repeating in reverse the 
  1408. steps taken to perform the recusive compression, all original data 
  1409. can be decompressed to its original form without the loss of a single 
  1410. bit."
  1411.  
  1412. Their flier also claims: 
  1413.  
  1414. "Constant levels of compression across ALL TYPES of FILES"
  1415. "Convenient, single floppy DATA TRANSPORTATION"
  1416.  
  1417. From my telephone conversation, I was was assured that this is an
  1418. actual compression program.  Decompression is done by using only the 
  1419. data in the compressed file; there are no hidden or extra files.
  1420.  
  1421.  
  1422. (c) More information, by Rafael Ramirez <rafael.ramirez@channel1.com>:
  1423.  
  1424.    Today (Tuesday, 28th) I got a call from Earl Bradley of Web
  1425. who now says that they have put off releasing a software version of
  1426. the algorithm because they are close to signing a major contract with
  1427. a big company to put the algorithm in silicon.  He said he could not
  1428. name the company due to non-disclosure agreements, but that they had
  1429. run extensive independent tests of their own and verified that the
  1430. algorithm works. [...]
  1431.  
  1432. He said the algorithm is so simple that he doesn't want anybody
  1433. getting their hands on it and copying it even though he said they
  1434. have filed a patent on it. [...] Mr. Bradley said the silicon version
  1435. would hold up much better to patent enforcement and be harder to copy.
  1436.  
  1437.    He claimed that the algorithm takes up about 4K of code, uses only
  1438. integer math, and the current software implementation only uses a 65K
  1439. buffer.  He said the silicon version would likely use a parallel
  1440. version and work in real-time. [...]
  1441.  
  1442.  
  1443. (d) The impossiblity proofs.
  1444.  
  1445. It is impossible for a given program to compress without loss *all*
  1446. files greater than a certain size by at least one bit. This can be
  1447. proven by a simple counting argument. (Many other proofs have been
  1448. posted on comp.compression, *please* do not post yet another one.)
  1449.  
  1450. Assume that the program can compress without loss all files of size >= N
  1451. bits.  Compress with this program all the 2^N files which have
  1452. exactly N bits.  All compressed files have at most N-1 bits, so there
  1453. are at most (2^N)-1 different compressed files [2^(N-1) files of size
  1454. N-1, 2^(N-2) of size N-2, and so on, down to 1 file of size 0]. So at
  1455. least two different input files must compress to the same output file.
  1456. Hence the compression program cannot be lossless. (Stronger results
  1457. about the number of incompressible files can be obtained, but the
  1458. proofs are a little more complex.)
  1459.  
  1460. This argument applies of course to WEB's case (take N = 64K*8 bits).
  1461. Note that no assumption is made about the compression algorithm.
  1462. The proof applies to *any* algorithm, including those using an
  1463. external dictionary, or repeated application of another algorithm,
  1464. or combination of different algorithms, or representation of the
  1465. data as formulas, etc... All schemes are subject to the counting argument.
  1466. There is no need to use information theory to provide a proof, just
  1467. basic mathematics.
  1468.  
  1469. This assumes of course that the information available to the decompressor
  1470. is only the bit sequence of the compressed data. If external information
  1471. such as a file name or a number of iterations is necessary to decompress
  1472. the data, the bits providing the extra information must be included in
  1473. the bit count of the compressed data. (Otherwise, it would be sufficient
  1474. to consider any input data as a number, use this as the iteration
  1475. count or file name, and pretend that the compressed size is zero.)
  1476. For an example of storing information in the file name, see the program
  1477. lmfjyh in the 1993 International Obfuscated C Code Contest, available
  1478. on all comp.sources.misc archives (Volume 39, Issue 104).
  1479.  
  1480. [See also question 73 "What is the theoretical compression limit?" in
  1481. part 2 of this FAQ.]
  1482.  
  1483.  
  1484. (e) No software version
  1485.  
  1486. Appeared on BIX, reposted by Bruce Hoult <Bruce.Hoult@actrix.gen.nz>:
  1487.  
  1488. tojerry/chaos #673, from abailey, 562 chars, Tue Jun 16 20:40:34 1992
  1489. Comment(s). 
  1490. ----------
  1491. TITLE: WEB Technology
  1492. I promised everyone a report when I finally got the poop on WEB's
  1493. 16:1 data compression. After talking back and forth for a year
  1494. and being put off for the past month by un-returned phone calls,
  1495. I finally got hold of Marc Spindler who is their sales manager.
  1496.  
  1497. _No_ software product is forth coming, period!
  1498.  
  1499. He began talking about hardware they are designing for delivery
  1500. at the end of the year. [...]
  1501.  
  1502.  
  1503. (f) Product cancelled
  1504.  
  1505. Posted by John Toebes <toebes@bnr.ca> on Aug 10th, 1992:
  1506.  
  1507. [Long story omitted, confirming the reports made above about the
  1508. original WEB claims.]
  1509.  
  1510. 10JUL92 - Called to Check Status.  Was told that testing had uncovered a
  1511.           new problem where 'four numbers in a matrix were the same
  1512.           value' and that the programmers were off attempting to code a
  1513.           preprocessor to eliminate this rare case.  I indicated that he
  1514.           had told me this story before.  He told me that the
  1515.           programmers were still working on the problem.
  1516.  
  1517. 31JUL92 - Final Call to Check Status.  Called Earl in the morning and
  1518.           was told that he still had not heard from the programmers. [...]
  1519.           Stated that if they could not resolve the problem then there would
  1520.           probably not be a product.
  1521.  
  1522. 03AUG92 - Final Call.  Earl claims that the programmers are unable to
  1523.           resolve the problem.  I asked if this meant that there would
  1524.           not be a product as a result and he said yes.
  1525.  
  1526.  
  1527. (g) Conclusion
  1528.  
  1529. The last report given above should put an end to the WEB story.
  1530.  
  1531. [Note from the FAQ maintainer: I intended to remove this story from
  1532. the FAQ, but the recent announcement of the MINC compressor has some
  1533. similarities with the WEB story so it is useful to keep it a little
  1534. longer.]
  1535.  
  1536. ------------------------------------------------------------------------------
  1537.  
  1538. Subject: [11] What is the V.42bis standard?
  1539.  
  1540.  
  1541. A description of the V.42bis standard is given in "The V.42bis
  1542. standard for data-compressing modems," by Clark Thomborson
  1543. <cthombor@theory.lcs.mit.edu>, IEEE Micro, Oct 1992, pp. 41-53. 
  1544.  
  1545. Short introduction, by Alejo Hausner <hausner@qucis.queensu.ca>:
  1546.  
  1547. The V.42bis Compression Standard was proposed by the International
  1548. Consultative Committee on Telephony and Telegraphy (CCITT) as an
  1549. addition to the v.42 error-correction protocol for modems. Its purpose
  1550. is to increase data throughput, and uses a variant of the
  1551. Lempel-Ziv-Welch (LZW) compression method.  It is meant to be
  1552. implemented in the modem hardware, but can also be built into the
  1553. software that interfaces to an ordinary non-compressing modem.
  1554.  
  1555. V.42bis can send data compressed or not, depending on the
  1556. data.  There are some types of data that cannot be
  1557. compressed.  For example, if a file was compressed first,
  1558. and then sent through a V.42bis modem, the modem would not
  1559. likely reduce the number of bits sent.  Indeed it is likely
  1560. that the amount of data would increase somewhat.
  1561.  
  1562. To avoid this problem, the algorithm constantly monitors the
  1563. compressibility of the data, and if it finds fewer bits
  1564. would be necessary to send it uncompressed, it switches to
  1565. transparent mode.  The sender informs the receiver of this
  1566. transition through a reserved escape code.  Henceforth the
  1567. data is passed as plain bytes.
  1568.  
  1569. The choice of escape code is clever.  Initially, it is a
  1570. zero byte.  Any occurrence of the escape code is replaced,
  1571. as is customary, by two escape codes.  In order to prevent a
  1572. string of escape codes from temporarily cutting throughput
  1573. in half, the escape code is redefined by adding 51 mod 256
  1574. each time it is used.
  1575.  
  1576. While transmitting in transparent mode, the sender maintains
  1577. the LZW trees of strings, and expects the receiver to do
  1578. likewise.  If it finds an advantage in returning to
  1579. compressed mode, it will do so, first informing the receiver
  1580. by a special control code.  Thus the method allows the
  1581. hardware to adapt to the compressibility of the data.
  1582.  
  1583.  
  1584. The CCITT standards documents used to be available by ftp on
  1585. ftp.uu.net in /doc/standards/ccitt, but this service has been
  1586. discontinued. If you ftp to digital.resource.org, in directory pub/standards
  1587. there is a file that says that making the standards available in the
  1588. first place was just an experiment.
  1589.  
  1590. The documents are now on src.doc.ic.ac.uk, but the directory name
  1591. keeps changing. Check one of:
  1592.   /computing/ccitt/ccitt-standards/ccitt/
  1593.   /computing/ccitt/standards/ccitt
  1594.   /doc/ccitt-standards/ccitt
  1595. in this order. The v42bis standard is in *standards/ccitt/1992/v/v42bis.asc.Z.
  1596.  
  1597.  
  1598. A mail server for CCITT documents is available at teledoc@itu.arcom.ch
  1599. or itudoc@itu.ch. A Gopher server is also available:
  1600.  
  1601. Name=International Telecommunication Union (ITU)
  1602. Host=info.itu.ch
  1603. Port=70
  1604.  
  1605. For more information, contact Robert Shaw <shaw@itu.arcom.ch> or
  1606. Antoinette Bautista <bautista@itu.arcom.ch>.  Warning by John Levine
  1607. <johnl@iecc.cambridge.ma.us> (probably obsolete by now):
  1608.  
  1609.   This teledoc thing is much less than meets the eye.  What it
  1610.   actually has is one-page abstracts of some but not all CCITT
  1611.   recommendations, along with junk like lists of the national
  1612.   representatives to CCITT.  If you want the actual text of a
  1613.   recommendation, you have to send large amounts of money to
  1614.   Switzerland, same as ever. However, a closer reading of the Teledoc
  1615.   announcement shows that they say they're planning to make the actual
  1616.   text of some CCITT recommendations available on-line sometime in 1993.
  1617.  
  1618.  
  1619. See also the Standards FAQ posted to news.answers or get it by ftp in
  1620. rtfm.mit.edu:/pub/usenet/news.answers/standards-faq.
  1621.  
  1622. ------------------------------------------------------------------------------
  1623.  
  1624. Subject: [12] I need source for the winners of the Dr Dobbs compression contest
  1625.  
  1626.  
  1627. The source of the top 6 programs of the Feb 91 Dr Dobbs data compression
  1628. contest are available by ftp on
  1629.   oak.oakland.edu:/pub/msdos/compress/ddjcompr.zip
  1630.   garbo.uwasa.fi:/pc/source/ddjcompr.zip [128.214.87.1]
  1631.  
  1632. The sources are in MSDOS end-of-line format, one directory per
  1633. program.  Unix or VMS users, use "unzip -a ddjcompr" to get correct
  1634. end-of-lines (add -d to recreate the directory structure if you are
  1635. using an obsolete version of unzip such as 4.1). Three of the 6
  1636. programs are not portable and only run on MSDOS. compact and urban
  1637. work on Unix, sixpack only requires minor modifications.
  1638.  
  1639. ------------------------------------------------------------------------------
  1640.  
  1641. Subject: [13] I need source for arithmetic coding
  1642.  
  1643.  
  1644. (See question 70 for an introduction to arithmetic coding.)
  1645.  
  1646. The source for the arithmetic coder described in Chap.5 of Bell,
  1647. Cleary, and Witten's book "Text Compression" (see question 7 above)
  1648. (or, equivalently, in: Witten, Neal, and Cleary's article "Arithmetic
  1649. Coding for data Compression" from Communications of the Association
  1650. for Computing Machinery, 30 (6), pp.520-540, June, 1987) is available
  1651. via anonymous ftp from ftp.cpsc.ucalgary.ca (136.159.7.18) in directory
  1652. /pub/arithmetic.coding.  It only comes with a simple order-0 model but
  1653. it's set up so that adding your own more sophisticated one is
  1654. straightforward.
  1655.  
  1656. A low precision arithmetic coding implementation avoiding hardware
  1657. division is available on the same site (ftp.cpsc.ucalgary.ca)
  1658. in /pub/arithmetic.coding/low.precision.version/low.precision.version.shar.
  1659.  
  1660. Kris Popat <popat@image.mit.edu> has worked on "Scalar Quantization
  1661. with Arithmetic Coding."  It describes an arithmetic coding technique
  1662. which is quite general and computationally inexpensive.  The
  1663. documentation and example C code are available via anonymous ftp from
  1664. media-lab.media.mit.edu (18.85.0.2), in /pub/k-arith-code.
  1665.  
  1666. The program 'urban' in ddjcompr.zip (see item 12 above) is a high order
  1667. arithmetic coder working at the bit level. It is written by Urban Koistinen
  1668. <md85-epi@nada.kth.se>.
  1669.  
  1670. ------------------------------------------------------------------------------
  1671.  
  1672. Subject: [15] Where can I get image compression programs?
  1673.  
  1674.  
  1675. JPEG:
  1676.     Source code for most any machine:
  1677.     ftp.uu.net:/graphics/jpeg/jpegsrc.v4.tar.Z [137.39.1.9]
  1678.     nic.funet.fi:/pub/graphics/packages/jpeg/jpegsrc.v4.tar.Z [128.214.6.100]
  1679.     Contact: jpeg-info@uunet.uu.net (Independent JPEG Group)
  1680.  
  1681.     havefun.stanford.edu:pub/jpeg/JPEGv1.2.tar.Z (supports lossless mode)
  1682.     Contact: Andy Hung <achung@cs.stanford.edu> (see item 20 below)
  1683.  
  1684.     xv, an image viewer which can read JPEG pictures, is available in
  1685.     export.lcs.mit.edu: contrib/xv-2.21.tar.Z [18.24.0.12]
  1686.  
  1687. MPEG:
  1688.     havefun.stanford.edu:/pub/mpeg/MPEGv1.2.alpha.tar.Z
  1689.     Contact: Andy Hung <achung@cs.stanford.edu> (see item 20 below)
  1690.  
  1691.     toe.cs.berkeley.edu:/pub/multimedia/mpeg/mpeg_play-2.0.tar.Z
  1692.     toe.cs.berkeley.edu:/pub/multimedia/mpeg/mpeg_encode-1.0.tar.Z.
  1693.     Contact: mpeg-bugs@cs.berkeley.edu
  1694.  
  1695.     toe.cs.berkeley.edu:/pub/multimedia/mpeg/vmpeg10.zip
  1696.     decel.ecel.uwa.edu.au:/users/michael/mpegw32e.zip (for Windows and NT)
  1697.  
  1698.     nvr.com:/pub/NVR-software/Product-1.0.4.tar.Z   (192.82.231.50)
  1699.     (free demo copy of NVR's software toolkit for SPARCstations)
  1700.     Contact: Todd Brunhoff <toddb@nvr.com>
  1701.  
  1702. H.261(P*64):
  1703.     havefun.stanford.edu:pub/p64/P64v1.2.alpha.tar.Z
  1704.     Contact: Andy Hung <achung@cs.stanford.edu> (see item 20 below)
  1705.  
  1706.     zenon.inria.fr:/rodeo/ivs/ivs3.3-src.tar.Z (Inria videoconference system)
  1707.     Contact: Thierry Turletti <turletti@sophia.inria.fr> (see item 20 below).
  1708.  
  1709. JBIG:
  1710.     nic.funet.fi:/pub/graphics/misc/test-images/jbig.tar.gz.
  1711.  
  1712. epic: (pyramid wavelet coder, see item 72)
  1713.     whitechapel.media.mit.edu:/pub/epic.tar.Z [18.85.0.125]
  1714.     Contact: Eero P. Simoncelli <eero@media.mit.edu>
  1715.     The "Lenna" test image is available as part of the EPIC package,
  1716.     where it is named "test_image".
  1717.  
  1718. hcompress: (wavelet impage compression, see item 72)
  1719.     stsci.edu:/software/hcompress/hcompress.tar.Z
  1720.  
  1721. wavethresh: (wavelet software for the language S)
  1722.     gdr.bath.ac.uk:/pub/masgpn/wavethresh2.2.Z
  1723.     Contact: gpn@maths.bath.ac.uk
  1724.  
  1725. rice-wlet: (wavelet software, see item 72)
  1726.     cml.rice.edu:/pub/dsp/software/rice-wlet-tools.tar.Z
  1727.  
  1728. compfits:
  1729.     uwila.cfht.hawaii.edu:/pub/compfits/compfits.tar.Z  [128.171.80.50]
  1730.     Contact: Jim Wright <jwright@cfht.hawaii.edu>
  1731.  
  1732. fitspress:
  1733.     cfata4.harvard.edu:/pub/fitspress08.tar.Z [128.103.40.79]
  1734.  
  1735. tiff:
  1736.     For source and sample images, see question 18 below.
  1737.  
  1738. DCT algorithms:
  1739.     etro.vub.ac.be:/pub/DCT_ALGORITHMS/*
  1740.     Contact: Charilos Christopoulos <chchrist@etro2.vub.ac.be>
  1741.  
  1742.  
  1743. For fractal compression programs, see item 17 below.
  1744. For image compression hardware, see item 85 in part 3 of this FAQ.
  1745.  
  1746. ------------------------------------------------------------------------------
  1747.  
  1748. Subject: [16] What is the state of the art in lossless image compression?
  1749.  
  1750.  
  1751. The current state-of-the-art is the JBIG algorithm.  For an
  1752. introduction to JBIG, see question 74 in part 2.
  1753.  
  1754. JBIG works best on bi-level images (like faxes) and also works well on
  1755. Gray-coded grey scale images up to about six or so bits per pixel.  You
  1756. just apply JBIG to the bit planes individually.  For more bits/pixel,
  1757. lossless JPEG provides better performance, sometimes. (For JPEG, see
  1758. question 19 below.)
  1759.  
  1760. You can find a description of JBIG in ISO/IEC CD 11544, contained in
  1761. document ISO/IEC JTC1/SC2/N2285.  The only way to get it is to ask
  1762. your National Standards Body for a copy. In the USA, call ANSI at
  1763. (212) 642-4900.
  1764.  
  1765. ------------------------------------------------------------------------------
  1766.  
  1767. Subject: [17] What is the state of fractal compression?
  1768.  
  1769. It is recommended to read first item 77 in part 2 of this FAQ:
  1770. "Introduction to Fractal compression".
  1771.  
  1772.  
  1773. from Tal Kubo <kubo@zariski.harvard.edu>:
  1774.  
  1775. According to Barnsley's book 'Fractals Everywhere', this method is
  1776. based on a measure of deviation between a given image and its
  1777. approximation by an IFS code.  The Collage Theorem states that there is
  1778. a convergent process to minimize this deviation.  Unfortunately,
  1779. according to an article Barnsley wrote for BYTE a few years ago, this
  1780. convergence was rather slow, about 100 hours on a Cray, unless assisted by
  1781. a person.
  1782.  
  1783. Barnsley et al are not divulging any technical information beyond the
  1784. meager bit in 'Fractals Everywhere'.  The book explains the idea of IFS
  1785. codes at length, but is vague about the application of the Collage theorem
  1786. to specific compression problems.
  1787.  
  1788. There is reason to believe that Barnsley's company has
  1789. *no algorithm* which takes a given reasonable image and achieves
  1790. the compression ratios initially claimed for their fractal methods.
  1791. The 1000-to-1 compression advertised was achieved only for a 'rigged'
  1792. class of images, with human assistance. The best unaided
  1793. performance I've heard of is good lossy compression of about 80-1.
  1794.  
  1795. Steve Tate <srt@duke.cs.duke.edu> confirms:
  1796.  
  1797. Compression ratios (unzoomed) seem to range from 20:1 to 60:1...  The
  1798. quality is considerably worse than wavelets or JPEG on most of the
  1799. non-contrived images I have seen.
  1800.  
  1801. But Yuval Fisher <fisher@inls1.ucsd.edu> disagrees:
  1802.  
  1803. Their performance has improved dramatically beyond what they were
  1804. talking about in BYTE a few years ago.  Human assistance to the
  1805. compression is no longer needed and the compression time is
  1806. reasonable, although the more time and compute power you throw at the
  1807. compression, the smaller the resulting file for the same level of
  1808. quality.
  1809.  
  1810. Geoffrey A Stephenson <ketlux@ketlux.demon.co.uk> adds:
  1811.  
  1812. Iterated systems are shipping a general purpose compressor at about
  1813. 300 Pounds in the UK that claims "640x480 24 bit colour compression of
  1814. about 1 min at 922k -> 10k on a 486/50 software only, decomp. to 8
  1815. bits in 3 secs, etc." At a recent multimedia conference in London they
  1816. handed out free demo disks that show the decomp. in action. The
  1817. package runs under both DOS anf WIN (DLLs provided for use in
  1818. applications). They also sell a board to speed up compression and
  1819. offer versions supporting full motion video (but not apparently at all
  1820. SVGA sizes like the static picture version). I have not yet got my
  1821. hands on a full version to test different types of pictures, but
  1822. friends have a and claim it looks good.
  1823.  
  1824.  
  1825. Thomas W. Colthurst <thomasc@athena.mit.edu> clarifies the distinction
  1826. between IFS and the Fractal Transform:
  1827.  
  1828. It is time, once and for all, to put to death the Barnsley myth that
  1829. IFSs are good for image compression.  They are not.  Various algorithms
  1830. have been proposed for this "inverse problem" ranging from the trendy
  1831. (genetic algorithms) to the deep (moment methods) to the ad hoc (the
  1832. hungry algorithm) to the absurd (the so-called "graduate student
  1833. algorithm", consisting of locking up a grad student in a tiny office
  1834. with a SGI workstation and not letting them out until they come up
  1835. with a good IFS for your image).  They are all useless for practical
  1836. image compression.
  1837.  
  1838. In fact, there are even good theoretical reasons for believing that
  1839. IFSs will never be useful for image compression.  For example, even
  1840. if you have an IFS for object A and an IFS for object B, there is no
  1841. way to combine these IFSs to get an IFS for object A union B or
  1842. object A intersect B.
  1843.  
  1844. Even Barnsley himself admits, in his latest book, that he doesn't use
  1845. IFS image compression.  Instead, he uses the so-called "fractal
  1846. transform," which is really just a variant of vector quantization
  1847. where you use the image itself, sampled at a higher scale, as the
  1848. VQ codebook.  To be fair, the fractal transform can be analyzed using
  1849. local IFSs, but local IFSs are immensely more complicated and general
  1850. than normal IFSs, to the point where one feels suspect even using the
  1851. word "IFS" to describe them.
  1852.  
  1853. It should be emphasized that the fractal transform is a real, working
  1854. method that performs about as well as other existing methods like VQ
  1855. or the discrete cosine transform. The fractal transform will probably
  1856. never beat vector quantization (VQ) as for size of the compressed
  1857. image, but does have the advantage that you don't need to carry your
  1858. codebook around.  The latest results have it slightly winning over
  1859. the discrete cosine transform; only time and more research will tell
  1860. if this advantage persists.  Just like VQ, the fractal transform
  1861. takes a while to compress, but is quick at decompression (Barnsley's
  1862. company has hardware to do this in realtime).
  1863.  
  1864. In short, IFSs are good for just about everything fractals are (and
  1865. more!), but are absolutely horrid for image compression.
  1866.  
  1867.  
  1868. Programs:
  1869.  
  1870. A fractal image compression program is available by ftp in
  1871. lyapunov.ucsd.edu:/pub/young-fractal/unifs10.zip. (Unix users, See
  1872. item 2 above for unzip on Unix.) Note the file size before you ftp it:
  1873. 1.2 MB. The package contains source for compression and decompression,
  1874. source for X-windows decompression, MSDOS executables and images.
  1875. A newer version of the program is in yuvpak20.zip.
  1876.  
  1877. A fractal image decompression program (note: decompression only) is
  1878. available in /pub/inls-ucsd/fractal-2.0.tar on on the same ftp site
  1879. (lyapunov.ucsd.edu). Note the file size before you ftp it: 1.3 MB.
  1880. This file also contains a paper by Yuval Fisher (see reference below),
  1881. and some executables and sample images. Reading this paper is required
  1882. to understand how the Young compression programs (see above) works.
  1883.  
  1884. A note from Yuval Fisher <yfisher@ucsd.edu>:
  1885.  
  1886.     Ftp to legendre.ucsd.edu and look in pub/Research/Fisher.  There
  1887.     is information there on my new book of contributed articles on
  1888.     fractal image compression, as well as the book's table of
  1889.     contents, some C code to encode and decode raw byte files of any
  1890.     size using a quadtree method, a manual explaining the use of the
  1891.     code, a fractal image compression bibliography (not guaranteed to
  1892.     be complete or close to it), some better executable code with
  1893.     sample encodings, and the SIGGRAPH '92 course notes on fractal
  1894.     image compression (these are based on appendix A of Chaos and
  1895.     Fractals by Peitgen et al., Springer Verlag).
  1896.  
  1897.  
  1898. The source code for the program published in the Oct 93 issue of
  1899. Byte is in ftp.uu.net:/published/byte/93oct/fractal.exe. This is
  1900. self-extractible zip file (use "unzip fractal.exe" to extract on
  1901. non MSDOS systems). The source code is for a TARGA video board.
  1902.  
  1903. Another fractal compression program is available by ftp in
  1904. vision.auc.dk:/pub/Limbo/Limbo*.tar.Z.
  1905.  
  1906. References:
  1907.   A. Jacquin, 'Fractal image coding based on a theory of iterated
  1908.     contractive image transformations', Visual Comm. and Image
  1909.     Processing, vol SPIE-1360, 1990. (The best paper that explains
  1910.     the concept in a simple way.)
  1911.  
  1912.   A. Jacquin, "A Fractal Theory of Iterated Markov Operators with
  1913.     Applications to Digital Image Coding", PhD Thesis, Georgia Tech, 1989.
  1914.   It can be obtained from university microfilms for $35, phone 1-800-521-0600.
  1915.  
  1916.   M. Barnsley, L. Anson, "Graphics Compression Technology, SunWorld,
  1917.     October 1991, pp. 42-52.
  1918.   M.F. Barnsley, A. Jacquin, F. Malassenet, L. Reuter & A.D. Sloan,
  1919.     'Harnessing chaos for image synthesis', Computer Graphics,
  1920.     vol 22 no 4 pp 131-140, 1988.
  1921.   M.F. Barnsley, A.E. Jacquin, 'Application of recurrent iterated
  1922.     function systems to images', Visual Comm. and Image Processing,
  1923.     vol SPIE-1001, 1988.
  1924.   A. Jacquin, "Image Coding Based on a Fractal Theory of Iterated Contractive
  1925.     Image Transformations" p.18, January 1992 (Vol 1 Issue 1) of IEEE Trans
  1926.     on Image Processing.
  1927.   A.E. Jacquin, 'A novel fractal block-coding technique for digital
  1928.     images', Proc. ICASSP 1990.
  1929.   G.E. Oien, S. Lepsoy & T.A. Ramstad, 'An inner product space
  1930.     approach to image coding by contractive transformations',
  1931.     Proc. ICASSP 1991, pp 2773-2776.
  1932.   D.S. Mazel, Fractal Modeling of Time-Series Data, PhD Thesis,
  1933.     Georgia Tech, 1991.    (One dimensional, not pictures)
  1934.   S. A. Hollatz, "Digital image compression with two-dimensional affine
  1935.     fractal interpolation functions", Department of Mathematics and
  1936.     Statistics, University of Minnesota-Duluth, Technical Report 91-2.
  1937.     (a nuts-and-bolts how-to-do-it paper on the technique)
  1938.   Stark, J., "Iterated function systems as neural networks",
  1939.     Neural Networks, Vol 4, pp 679-690, Pergamon Press, 1991.
  1940.   Monro D M and Dudbridge F, "Fractal block coding of images",
  1941.     Electronics Letters 28(11):1053-1054 (1992)
  1942.   Beaumont J M, "Image data compression using fractal techniques",
  1943.     British Telecom Technological Journal 9(4):93-108 (1991)
  1944.   Fisher Y, "Fractal image compression", Siggraph 92
  1945.   Graf S, "Barnsley's Scheme for the Fractal Encoding of Images",
  1946.     Journal Of Complexity, V8, 72-78 (1992).
  1947.   Monro D.M. 'A hybrid fractal transform', Proc ICASSP 93, pp. V: 169-72
  1948.   Monro D.M. & Dudbridge F. 'Fractal approximation of image blocks',
  1949.     Proc ICASSP 92, pp. III: 485-488
  1950.   Monro D.M., Wilson D., Nicholls J.A. 'High speed image coding with the Bath
  1951.     Fractal Transform', IEEE International Symposium on Multimedia Technologies
  1952.     Southampton, April 1993
  1953.   Jacobs, E.W., Y. Fisher and R.D. Boss.  "Image Compression:  A study
  1954.     of the Iterated Transform Method."  _Signal Processing 29_  (1992) 25-263
  1955.   Vrscay, Edward R.  "Iterated Function Systems:  Theory, Applications,
  1956.     and the Inverse Problem."  _Fractal Geometry and Analysis_,
  1957.     J. Belair and S. Dubuc (eds.)  Kluwer Academic, 1991.  405-468.
  1958.  
  1959. Books:
  1960.     The Fractal Transform,
  1961.     Michael F. Barnsley and Louisa F. Anson
  1962.     ISBN 0-86720-218-1, ca. 250 pp, $49.95
  1963.  
  1964.     Fractal Image Compression
  1965.     Michael F. Barnsley and Lyman P. Hurd
  1966.     ISBN 0-86720-457-5, ca. 250 pp., $49.95
  1967.     Copies can be ordered directly from the publisher by sending a message
  1968.     to kpeters@math.harvard.edu with name, address and a Mastercard or
  1969.     Visa card number with expiration date.
  1970.  
  1971. Barnsley's company is:
  1972.  
  1973. Iterated Systems, Inc.
  1974. 5550A Peachtree Parkway, Suite 650
  1975. Norcross, GA  30092
  1976. tel: 404-840-0310 or 1-800-4FRACTL
  1977. fax: 404-840-0806
  1978. In UK: Phone (0734) 880261, Fax (0734) 880360
  1979.  
  1980. ------------------------------------------------------------------------------
  1981.  
  1982. Subject: [18] I need specs and source for TIFF and CCITT group 4 Fax
  1983.  
  1984.  
  1985. Specs for Group 3 and 4 image coding (group 3 is very similar to group 4)
  1986. are in CCITT (1988) volume VII fascicle VII.3. They are recommendations
  1987. T.4 and T.6 respectively. There is also an updated spec contained in 1992
  1988. recommendations T.1 to T.6.
  1989.  
  1990. CCITT specs are available by anonymous ftp (see above answer on
  1991. V.42bis).  The T.4 and T.6 specs are on src.doc.ic.ac.uk in directory
  1992. /computing/ccitt/ccitt-standards/ccitt/1988/ascii, files 7_3_01.txt.Z and
  1993. 7_3_02.txt.Z respectively.
  1994.  
  1995. The following paper covers T.4, T.6 and JBIG:
  1996.  
  1997.   "Review of standards for electronic imaging for facsimile systems"
  1998.   in Journal of Electronic Imaging, Vol. 1, No. 1, pp. 5-21, January 1992.
  1999.  
  2000.  
  2001. Source code can be obtained as part of a TIFF toolkit - TIFF image
  2002. compression techniques for binary images include CCITT T.4 and T.6:
  2003.  
  2004.     sgi.com:/graphics/tiff/v3.2.tar.Z    [192.48.153.1]
  2005.     Contact: sam@sgi.com
  2006.  
  2007. There is also a companion compressed tar file (v3.0pics.tar.Z) that
  2008. has sample TIFF image files. A draft of TIFF 6.0 is in TIFF6.ps.Z.
  2009. Concerning JPEG compression in TIFF 6.0, Tom Lane <tgl+@cs.cmu.edu> adds:
  2010.  
  2011.   The TIFF document won't do you much good unless you also have the official
  2012.   JPEG standard. You can buy it from ANSI or your national ISO member
  2013.   organization (DIN over there, I suppose). [See also the book by Pennebaker
  2014.   and Mitchell referenced in item 75 of this FAQ.]
  2015.  
  2016.   Worse, the TIFF 6.0 spec has serious problems in its JPEG features.  It is
  2017.   probable that section 22 (JPEG) will be rewritten from scratch.  If you are
  2018.   considering implementing TIFF/JPEG, please contact me at tgl+@cs.cmu.edu for
  2019.   the latest word.
  2020.  
  2021. Software for reading and writing CCITT Group 3 and 4 images is
  2022. also available in directory merry.cs.monash.edu.au:/pub/alanf/TIFF_FAX
  2023. (130.194.67.101). Contact: Alan Finlay <alanf@bruce.cs.monash.edu.au>.
  2024.  
  2025.  
  2026. See also question 54 below.
  2027.  
  2028. ------------------------------------------------------------------------------
  2029.  
  2030. Subject: [19] What is JPEG?
  2031.  
  2032.  
  2033. JPEG (pronounced "jay-peg") is a standardized image compression mechanism.
  2034. JPEG stands for Joint Photographic Experts Group, the original name of the
  2035. committee that wrote the standard.  JPEG is designed for compressing either
  2036. full-color or gray-scale digital images of "natural", real-world scenes.
  2037. It does not work so well on non-realistic images, such as cartoons or line
  2038. drawings.
  2039.  
  2040. JPEG does not handle black-and-white (1-bit-per-pixel) images, nor does it
  2041. handle motion picture compression.  Standards for compressing those types
  2042. of images are being worked on by other committees, named JBIG and MPEG
  2043. respectively.
  2044.  
  2045. Regular JPEG is "lossy", meaning that the image you get out of decompression
  2046. isn't quite identical to what you originally put in.  The algorithm achieves
  2047. much of its compression by exploiting known limitations of the human eye,
  2048. notably the fact that small color details aren't perceived as well as small
  2049. details of light-and-dark.  Thus, JPEG is intended for compressing images that
  2050. will be looked at by humans.  If you plan to machine-analyze your images, the
  2051. small errors introduced by JPEG may be a problem for you, even if they are
  2052. invisible to the eye.  The JPEG standard includes a separate lossless mode,
  2053. but it is not widely used and does not give nearly as much compression as the
  2054. lossy mode.
  2055.  
  2056. Question 75 "Introduction to JPEG" (in part 2 of this FAQ) gives an overview
  2057. of how JPEG works and provides references for further reading.  Also see the
  2058. JPEG FAQ article, which covers JPEG software and usage hints.  The JPEG FAQ is
  2059. posted regularly in news.answers by Tom Lane <tgl+@cs.cmu.edu>.  (See question
  2060. 53 "Where are FAQ lists archived" if this posting has expired at your site.)
  2061.  
  2062. For JPEG software, see item 15 above.
  2063. For JPEG hardware, see item 85 in part 3 of this FAQ.
  2064.  
  2065. ------------------------------------------------------------------------------
  2066.  
  2067. Subject: [20] I am looking for source of an H.261 codec and MPEG
  2068.  
  2069.  
  2070. The H.261 spec is available on src.doc.ic.ac.uk in
  2071. /computing/ccitt/standards/ccitt/1992/h/h261.doc.Z (or h261.rtf.Z).
  2072.  
  2073.  
  2074. For H.261 hardware, see item 85 in part 3 of this FAQ.
  2075.  
  2076. from Thierry TURLETTI <turletti@sophia.inria.fr>:
  2077.  
  2078.      IVS (INRIA VIDEOCONFERENCING SYSTEM)
  2079.       - X11-based videoconferencing tool for SPARC, HP,  DEC  and
  2080.      Silicon Graphic workstations.
  2081.  
  2082.      ivs allows users  to  conduct  multi-host  audio  and  video
  2083.      conferences  over  the  Internet. ivs requires a workstation
  2084.      with a screen with 1, 4, 8 or  24  bits  depth.   Multi-host
  2085.      conferences  require  that  the  kernel support multicast IP
  2086.      extensions (RFC 1112).
  2087.  
  2088.      On video input, video frames are grabbed  by  the  VideoPix,
  2089.      SunVideo or Parallax boards for SparcStations or Raster Rops
  2090.      board for HP stations or the IndigoVideo board for SGI  IRIS
  2091.      Indigo workstations.  or the VIDEOTX board for DEC stations.
  2092.      No special hardware apart from  the  workstation's  build-in
  2093.      audio hardware is required for audio conference.
  2094.  
  2095.      Video encoding is done according to the H.261 standard.
  2096.      The video stream can be encoded in either Super CIF 
  2097.      (704x576 pixels) format or  CIF  (352x288  pixels) format or 
  2098.      QCIF (176x144 pixels). Default format is CIF.
  2099.  
  2100.      Sources, binaries & manuals are freely available by anonymous 
  2101.      ftp from zenon.inria.fr in the rodeo/ivs directory. An INRIA
  2102.      report describing this application is also available in the 
  2103.      same directory.
  2104.  
  2105.      If you ftp & use this package, please send all remarks or 
  2106.      modifications made to <turletti@sophia.inria.fr>. If you want 
  2107.      to be added or deleted to the ivs-users mailing list, please send 
  2108.      e-mail to ivs-users-request@sophia.inria.fr.
  2109.  
  2110.  
  2111. from Andy Hung <achung@cs.stanford.edu>:
  2112.  
  2113. Public domain UNIX C source code to do both image and image sequence
  2114. compression and decompression is available by anonymous ftp:
  2115.  
  2116. MPEG-I            havefun.stanford.edu:pub/mpeg/MPEGv1.2.alpha.tar.Z
  2117. CCITT H.261(P*64)    havefun.stanford.edu:pub/p64/P64v1.2.alpha.tar.Z
  2118. JPEG            havefun.stanford.edu:pub/jpeg/JPEGv1.2.beta.tar.Z
  2119.  
  2120. These codecs operate on raw raster scanned images.
  2121.  
  2122. A software program to display raw raster-scanned YUV images and image
  2123. sequences on X grayscale or color monitors is provided by a program in
  2124. the anonymous ftp directory havefun.stanford.edu pub/cv/CVv1.1.tar.Z.
  2125. If you are using the codecs above, we recommend that you ftp this file
  2126. over as well.
  2127.  
  2128. The source code has been compiled on DEC and SUN workstations.
  2129. Caution: the P64 codec has not been tested compliant (any available
  2130. p64 video streams would be much appreciated - please let us know at
  2131. achung@cs.stanford.edu).  The other codecs have been tested with
  2132. streams from other encoders.
  2133.  
  2134. We also have some IPB MPEG-I video coded streams in pub/mpeg/*.mpg;
  2135. and P64 video streams in pub/p64/*.p64 that we have generated using
  2136. our codecs.
  2137.  
  2138. For a more complete description see the file
  2139. havefun.stanford.edu:pub/README.
  2140.  
  2141. ------------------------------------------------------------------------------
  2142.  
  2143. Subject: [25] Fast DCT (Discrete Cosine Transform) algorithms
  2144.  
  2145.  
  2146. Many image compression methods, including the JPEG, MPEG, and H.261 standards,
  2147. are based on the discrete cosine transform.  A good overall introduction to
  2148. DCT is the book "Discrete Cosine Transform---Algorithms, Advantages,
  2149. Applications" by K.R. Rao and P. Yip (Academic Press, London, 1990).
  2150. This has an extensive, though already dated, bibliography.
  2151.  
  2152. Here are some newer references provided by Tom Lane <tgl+@cs.cmu.edu>.
  2153. Most of these are in IEEE journals or conference proceedings, notably
  2154. ICASSP = IEEE Intl. Conf. on Acoustics, Speech, and Signal Processing.
  2155. ICCAS = IEEE Intl. Conf. on Circuits and Systems.
  2156. DCC = Data Compression Conference.
  2157.  
  2158. Polynomial Transform Computation of the 2-D DCT, Duhamel & Guillemot,
  2159.   ICASSP '90 p. 1515.
  2160. A Forward-Mapping Realization of the Inverse DCT, McMillan & Westover,
  2161.   DCC '92 p. 219.
  2162. A Fast Algorithm for 2-D DCT, Cho, Yun & Lee, ICASSP '91 p. 2197.
  2163. Fast Algorithm and Implementation of 2-D DCT, Cho & Lee, Tr. CAS v38 p. 297.
  2164. A DCT Chip based on a new Structured and Computationally Efficient DCT
  2165.   Algorithm, Duhamel, Guillemot & Carlach, ICCAS '90 p. 77.
  2166. Trade-offs in the Computation of Mono- and Multi-dimensional DCTs,
  2167.   Vetterli, Duhamel & Guillemot, ICASSP '89 p. 999.
  2168. Practical Fast 1-D DCT Algorithms with 11 Multiplications,
  2169.   Loeffler, Ligtenberg & Moschytz, ICASSP '89 p. 988.
  2170. New Scaled DCT Algorithms for Fused Multiply/Add Architectures,
  2171.   Linzer & Feig, ICASSP '91 p. 2201.
  2172. Fast Algorithms for the 2-D Discrete Cosine Transform, Kamangar & Rao,
  2173.   IEEE Tr. Computers, v C-31 p. 899.
  2174. Fast 2-D Discrete Cosine Transform, Vetterli, ICASSP '85 p. 1538.
  2175. A Two-Dimensional Fast Cosine Transform, Haque, Tr. ASSP v ASSP-33 p. 1532.
  2176. Real-Time Parallel and Fully Pipelined 2-D DCT Lattice Structures with
  2177.   Application to HDTV Systems, Chiu & Liu, Tr. CAS for Video Tech, v 2 p. 25.
  2178. J.F. Blinn, "What's the Deal with the DCT", IEEE Computer Graphics and
  2179.   Applications, July 1993, pp.78-83.
  2180.  
  2181. The free JPEG code (jpegsrc.v4.tar.Z) has one of the fastest implementations
  2182. of the DCT code.  It's all in the files jfwddct.c and jrevdct.c (which do
  2183. the dct and idct, respectively). See item 15 for ftp locations.
  2184.  
  2185. ------------------------------------------------------------------------------
  2186.  
  2187. Subject: [26] Are there algorithms and standards for audio compression?
  2188.  
  2189.  
  2190. Yes. See the introduction to MPEG given in part 2 of this FAQ.
  2191.  
  2192. A lossless compressor for 8bit and 16bit audio data (.au) is available by
  2193. anonymous ftp at svr-ftp.eng.cam.ac.uk:/comp.speech/sources/shorten-1.11.tar.Z.
  2194. An MSDOS executable is in shn109.exe. Shorten works by using Huffman
  2195. coding of prediction residuals.  Compression is generally better than
  2196. that obtained by applying general purpose compression utilities to
  2197. audio files. Shorten version 1.11 also supports lossy compression.
  2198. Contact: Tony Robinson <ajr@dsl.eng.cam.ac.uk>.
  2199.  
  2200. An MPEG audio player is available on sunsite.unc.edu in
  2201. /pub/electronic-publications/IUMA/audio_utils/mpeg_players/Workstations,
  2202. file maplay.tar.Z. The sources of the XING MPEG audio player for Windows
  2203. are also there (sunsite.unc.edu) in
  2204. /pub/electronic-publications/IUMA/audio_utils/mpeg_players/Windows/mpgaudio.zip
  2205.  
  2206.  
  2207. Copied from the comp.dsp FAQ posted by guido@cwi.nl (Guido van Rossum):
  2208.  
  2209.   Strange though it seems, audio data is remarkably hard to compress
  2210.   effectively.  For 8-bit data, a Huffman encoding of the deltas between
  2211.   successive samples is relatively successful.  For 16-bit data,
  2212.   companies like Sony and Philips have spent millions to develop
  2213.   proprietary schemes.
  2214.  
  2215.   Public standards for voice compression are slowly gaining popularity,
  2216.   e.g. CCITT G.721 and G.723 (ADPCM at 32 and 24 kbits/sec).  (ADPCM ==
  2217.   Adaptive Delta Pulse Code Modulation.)  Free source code for a *fast*
  2218.   32 kbits/sec ADPCM (lossy) algorithm is available by ftp from ftp.cwi.nl
  2219.   as /pub/adpcm.shar.  (** NOTE: if you are using v1.0, you should get
  2220.   v1.1, released 17-Dec-1992, which fixes a serious bug -- the quality
  2221.   of v1.1 is claimed to be better than uLAW **)
  2222.  
  2223.   (Note that U-LAW and silence detection can also be considered
  2224.   compression schemes.)
  2225.  
  2226.  
  2227. You can get a G.721/722/723 package by email to teledoc@itu.arcom.ch, with
  2228.  
  2229. GET ITU-3022
  2230.  
  2231. as the *only* line in the body of the message.
  2232.  
  2233.  
  2234. A note on u-law from Markus Kuhn <mskuhn@immd4.informatik.uni-erlangen.de>:
  2235.  
  2236.   u-law (more precisely (greek mu)-law or 5-law if you have an 8-bit
  2237.   ISO terminal) is more an encoding then a compression method,
  2238.   although a 12 to 8 bit reduction is normally part of the encoding.
  2239.   The official definition is CCITT recommendation G.711. If you want
  2240.   to know how to get CCITT documents, check the Standards FAQ
  2241.   posted to news.answers or get the file standards-faq by ftp in
  2242.   directory rtfm.mit.edu:/pub/usenet/news.answers.
  2243.  
  2244.  
  2245. See also the comp.dsp FAQ for more information on:
  2246.  
  2247. - The U.S. DoD's Federal-Standard-1016 based 4800 bps code excited linear
  2248.   prediction voice coder version 3.2a (CELP 3.2a)
  2249. - The U.S. DoD's Federal-Standard-1015/NATO-STANAG-4198 based 2400 bps
  2250.   linear prediction coder version 53 (LPC-10e v53)
  2251. - Realtime DSP code and hardware for FS-1015 and FS-1016
  2252.  
  2253. You can find the comp.dsp FAQ in comp.dsp or news.answers with subject:
  2254. "FAQ: Audio File Formats" or by ftp on rtfm.mit.edu
  2255. in /pub/usenet/news.answers/audio-fmts/part1.
  2256.  
  2257.  
  2258. CELP C code for Sun SPARCs is available for anonymous ftp at
  2259. furmint.nectar.cs.cmu.edu, in directory celp.audio.compression.
  2260. Version 3.2a is also in super.org:/pub/celp_3.2a.tar.Z.
  2261.  
  2262.  
  2263. Recommended reading:
  2264.   Digital Coding of Waveforms: Principles and Applications to Speech and
  2265.   Video.  N. S. Jayant and Peter Noll.  Prentice-Hall, 1984, ISBN
  2266.   0-13-211913-7.
  2267.  
  2268.  
  2269. from Markus Kuhn <mskuhn@immd4.informatik.uni-erlangen.de>:
  2270.  
  2271.   One highest quality sound compression format is called ASPEC and has
  2272.   been developped by a team at the Frauenhofer Institut in Erlangen (Germany)
  2273.   and others.
  2274.  
  2275.   ASPEC produces CD like quality and offers several bitrates, one is
  2276.   128 kbit/s. It is a lossy algorithm that throws away frequencys that
  2277.   aren't registered in the human cochlea in addition to sophisticated
  2278.   entropy coding. The 64 kbit/s ASPEC variant might soon bring hifi
  2279.   quality ISDN phone connections. It has been implemented on standard DSPs.
  2280.  
  2281.   The Layer 3 MPEG audio compression standard now contains what is officially
  2282.   called the best parts of the ASPEC and MUSICAM algorithms. A reference is:
  2283.  
  2284.     K.Brandenburg, G.Stoll, Y.F.Dehery, J.D.Johnston, L.v.d.Kerkhof,
  2285.     E.F.Schroeder: "The ISO/MPEG-Audio Codec: A Generic Standard for Coding
  2286.     of High Quality Digital Audio",
  2287.     92nd. AES-convention, Vienna 1992, preprint 3336
  2288.  
  2289.  
  2290. from Jutta Degener <jutta@cs.tu-berlin.de> and Carsten Bormann
  2291. <cabo@cs.tu-berlin.de>:
  2292.  
  2293.   GSM 06.10 13 kbit/s RPE/LTP speech compression available
  2294.   --------------------------------------------------------
  2295.  
  2296.   The Communications and Operating Systems Research Group (KBS) at the
  2297.   Technische Universitaet Berlin is currently working on a set of
  2298.   UNIX-based tools for computer-mediated telecooperation that will be
  2299.   made freely available.
  2300.  
  2301.   As part of this effort we are publishing an implementation of the
  2302.   European GSM 06.10 provisional standard for full-rate speech
  2303.   transcoding, prI-ETS 300 036, which uses RPE/LTP (residual pulse
  2304.   excitation/long term prediction) coding at 13 kbit/s.
  2305.  
  2306.   GSM 06.10 compresses frames of 160 13-bit samples (8 kHz sampling
  2307.   rate, i.e. a frame rate of 50 Hz) into 260 bits; for compatibility
  2308.   with typical UNIX applications, our implementation turns frames of 160
  2309.   16-bit linear samples into 33-byte frames (1650 Bytes/s).
  2310.   The quality of the algorithm is good enough for reliable speaker
  2311.   recognition; even music often survives transcoding in recognizable 
  2312.   form (given the bandwidth limitations of 8 kHz sampling rate).
  2313.  
  2314.   Version 1.0 of the implementation is available per anonymous ftp from
  2315.   tub.cs.tu-berlin.de as /pub/tubmik/gsm-1.0.tar.Z.  Questions and bug
  2316.   reports should be directed to toast@tub.cs.tu-berlin.de.  
  2317.   Note that the distribution is not available via E-mail (please use one
  2318.   of the ftp-via-E-mail servers).
  2319.  
  2320.  
  2321. from Bob Kimball <rkimball@qualcomm.com>:
  2322.  
  2323.   I work for Qualcomm Inc. and we are designing a digital cellular telephone
  2324.   system.  Our phone uses our variable rate vocoder (QCELP) which is designed
  2325.   for speach and compresses 64Kb/s speach to 8Kb/s through 1Kb/s with 8Kb/s
  2326.   being full rate and 1Kb/s for 1/8 rate speach.  It works great for speach.
  2327.  
  2328.   The QCELP process is documented in our Common Air Interface (CAI) which is
  2329.   available for anonymous ftp from lorien.qualcomm.com in /pub/cdma
  2330.   each chapter is a postscript file.  The vocoder is described in appendix A.
  2331.   The whole document is quite large.  This is the document which is currently
  2332.   going through the TIA standard committee so it is not a final version.  The
  2333.   appendix on the vocoder should be almost identical to the final version...
  2334.   whenever that comes out.
  2335.  
  2336.  
  2337. from Nicola Ferioli <ser1509@cdc835.cdc.polimi.it>:
  2338.  
  2339.   oak.oakland.edu:/pub/msdos/sound/vocpak20.zip
  2340.     Lossless 8-bit sound file compressor
  2341.  
  2342.   VOCPACK is a compressor/decompressor for 8-bit digital sound using a
  2343.   lossless algorithm; it is useful to save disk space without degrading
  2344.   sound quality.  It can compress signed and unsigned data, sampled at any
  2345.   rate, mono or stereo.  Since the method used is not lossy, it isn't
  2346.   necessary to strip file headers before compressing.
  2347.  
  2348.   VOCPACK was developed for use with .VOC (SoundBlaster) and .WAV (Windows)
  2349.   files, but any 8-bit sound can be compressed since the program takes no
  2350.   assumptions about the file structure.
  2351.  
  2352.   The typical compression ratio obtained goes from 0,8 for files sampled at
  2353.   11 KHz to 0,4 for 44 Khz files.  The best results are obtained with 44 KHz
  2354.   sounds (mono or stereo): general-purpose archivers create files that can be
  2355.   twice longer than the output of VOCPACK.  You can obtain smaller values
  2356.   using lossy compressors but if your goal is to keep the sound quality
  2357.   unaltered you should use a lossless program like VOCPACK.
  2358.  
  2359. ------------------------------------------------------------------------------
  2360.  
  2361. Subject: [30] My archive is corrupted!
  2362.  
  2363.  
  2364. The two most common reasons for this are
  2365.  
  2366. (1) failing to use the magic word "tenex" (when connected to SIMTEL20 and
  2367.     other TOPS20 systems) or "binary" (when connected to UNIX systems) when
  2368.     transferring the file from an ftp site to your host machine.  The
  2369.     reasons for this are technical and boring.  A synonym for "tenex" is
  2370.     "type L 8", in case your ftp doesn't know what "tenex" means.
  2371.  
  2372. (2) failing to use an eight-bit binary transfer protocol when transferring
  2373.     the file from the host to your PC.  Make sure to set the transfer type
  2374.     to "binary" on both your host machine and your PC.
  2375.  
  2376. ------------------------------------------------------------------------------
  2377.  
  2378. Subject: [31] pkunzip reports a CRC error!
  2379.  
  2380.  
  2381. The portable zip 1.1 contains many workarounds for undocumented restrictions
  2382. in pkunzip. Compatibility is ensured for pkunzip 1.10 only. All previous
  2383. versions (pkunzip 1.0x) have too many bugs and cannot be supported. This
  2384. includes Borland unzip.
  2385.  
  2386. So if your pkunzip reports a CRC error, check that you are not using
  2387. an obsolete version. Get either pkzip 2.04g or unzip 5.0p1 (see question
  2388. 2 above for ftp sites). To generate zip files compatible with pkunzip 1.10,
  2389. use zip 1.1 (see item 2 above for ftp site).
  2390.  
  2391. ------------------------------------------------------------------------------
  2392.  
  2393. Subject: [32] VMS zip is not compatible with pkzip!
  2394.  
  2395.  
  2396. The problem is most likely in the file transfer program.
  2397.  
  2398. Many use kermit to transfer zipped files between PC and VMS VAX.  The
  2399. following VMS kermit settings make VMS-ZIP compatible with PKZIP:
  2400.  
  2401.                                              VMS kermit        PC kermit
  2402.                                            ---------------   --------------
  2403.  
  2404. Uploading PKZIPped file to be UNZIPped:    set fi ty fixed    set fi ty bi
  2405. Downloading ZIPped file to be PKUNZIPped:  set fi ty block    set fi ty bi
  2406.  
  2407. If you are not using kermit, transfer a file created by pkzip on MSDOS
  2408. to VMS, transfer it back to your PC and check that pkunzip can extract it.
  2409.  
  2410. ------------------------------------------------------------------------------
  2411.  
  2412. Subject: [33] I have a problem with Stacker or DoubleSpace!
  2413.  
  2414.  
  2415. The newsgroup comp.compression is *not* the appropriate place to
  2416. discuss about one specific program on one specific operating system.
  2417. Since you have bought a legal copy of Stacker or MSDOS 6.x, you have the
  2418. documentation of your product; please read it. If you can't find the
  2419. answer in the documentation, please report the problem to the Stac
  2420. or Microsoft customer support.  If you really feel that the net has to
  2421. know about your problem, please post in one of the MSDOS newsgroups,
  2422. such as comp.os.msdos.apps or comp.binaries.ibm.pc.d.
  2423.  
  2424. ------------------------------------------------------------------------------
  2425.  
  2426. Subject: [50] What is this 'tar' compression program?
  2427.  
  2428.  
  2429. tar is not a compression program. It just combines several files
  2430. into one, without compressing them. tar file are often compressed with
  2431. 'compress', resulting in a .tar.Z file. See question 2, file type .tar.Z.
  2432. GNU tar has the capability to (de)compress files as well.
  2433.  
  2434. When you have to archive a lot of very small files, it is often
  2435. preferable to create a single .tar file and compress it, than to
  2436. compress the individual files separately. The compression program can
  2437. thus take advantage of redundancy between separate files.  The
  2438. disadvantage is that you must uncompress the whole .tar file to
  2439. extract any member. You can also improve compression by grouping
  2440. files by type, as in:
  2441.  
  2442.   tar cvf - `ls | sort -t. +1` | gzip > file.tar.gz
  2443.  
  2444. ------------------------------------------------------------------------------
  2445.  
  2446. Subject: [51] I need a CRC algorithm
  2447.  
  2448.  
  2449. As its name implies (Cyclic Redundancy Check) a crc adds redundancy
  2450. whereas the topic of this group is to remove it. But since this
  2451. question comes up often, here is some code (by Rob Warnock <rpw3@sgi.com>).
  2452.  
  2453. The following C code does CRC-32 in BigEndian/BigEndian byte/bit order.
  2454. That is, the data is sent most significant byte first, and each of the bits
  2455. within a byte is sent most significant bit first, as in FDDI. You will need
  2456. to twiddle with it to do Ethernet CRC, i.e., BigEndian/LittleEndian byte/bit
  2457. order. [Left as an exercise for the reader.]
  2458.  
  2459. The CRCs this code generates agree with the vendor-supplied Verilog models
  2460. of several of the popular FDDI "MAC" chips.
  2461.  
  2462. u_long crc32_table[256];
  2463. /* Initialized first time "crc32()" is called. If you prefer, you can
  2464.  * statically initialize it at compile time. [Another exercise.]
  2465.  */
  2466.  
  2467. u_long crc32(u_char *buf, int len)
  2468. {
  2469.         u_char *p;
  2470.         u_long  crc;
  2471.  
  2472.         if (!crc32_table[1])    /* if not already done, */
  2473.                 init_crc32();   /* build table */
  2474.         crc = 0xffffffff;       /* preload shift register, per CRC-32 spec */
  2475.         for (p = buf; len > 0; ++p, --len)
  2476.                 crc = (crc << 8) ^ crc32_table[(crc >> 24) ^ *p];
  2477.         return ~crc;            /* transmit complement, per CRC-32 spec */
  2478. }
  2479.  
  2480. /*
  2481.  * Build auxiliary table for parallel byte-at-a-time CRC-32.
  2482.  */
  2483. #define CRC32_POLY 0x04c11db7     /* AUTODIN II, Ethernet, & FDDI */
  2484.  
  2485. init_crc32()
  2486. {
  2487.         int i, j;
  2488.         u_long c;
  2489.  
  2490.         for (i = 0; i < 256; ++i) {
  2491.                 for (c = i << 24, j = 8; j > 0; --j)
  2492.                         c = c & 0x80000000 ? (c << 1) ^ CRC32_POLY : (c << 1);
  2493.                 crc32_table[i] = c;
  2494.         }
  2495. }
  2496.  
  2497. See also ftp.uni-erlangen.de:/pub/doc/ISO/english/async-HDLC, and the
  2498. source of all archivers, such as the file makecrc.c in the sources of
  2499. zip 2.0 (see item 2).
  2500.  
  2501. ------------------------------------------------------------------------------
  2502.  
  2503. Subject: [52] What about those people who continue to ask frequently asked
  2504.               questions in spite of the frequently asked questions document?
  2505.  
  2506.  
  2507. Just send them a polite mail message, referring them to this document.
  2508. There is no need to flame them on comp.compression.  That would just
  2509. add more noise to this group.  Posted answers that are in the FAQ are
  2510. just as annoying as posted questions that are in the FAQ.
  2511.  
  2512. ------------------------------------------------------------------------------
  2513.  
  2514. Subject: [53] Where are FAQ lists archived?
  2515.  
  2516.  
  2517. Many are crossposted to news.answers.  That newsgroup should have a
  2518. long expiry time at your site; if not, talk to your sysadmin.
  2519.  
  2520. FAQ lists are available by anonymous FTP from rtfm.mit.edu.
  2521. The comp.compression FAQ that you are reading is in directory
  2522.    /pub/usenet/news.answers/compression-faq
  2523.  
  2524. If you don't have FTP access, you can access the archives by mail
  2525. server.  Send an email message to mail-server@rtfm.mit.edu
  2526. containing the commands
  2527.     send usenet/news.answers/compression-faq/part1
  2528.     send usenet/news.answers/compression-faq/part2
  2529.     send usenet/news.answers/compression-faq/part3
  2530. For instructions, send an email message to the same address with the
  2531. words "help" and "index" (no quotes) on separate lines. If you don't
  2532. get a reply, check your return address, or add a line such as
  2533.     path myname@foo.edu
  2534.  
  2535. ------------------------------------------------------------------------------
  2536.  
  2537. Subject: [54] I need specs for graphics formats
  2538.  
  2539.  
  2540. Have a look in directory /pub/graphics.formats on zamenhof.cs.rice.edu.
  2541. It contains descriptions of gif, tiff, fits, etc...
  2542.  
  2543. See also the FAQ list for comp.graphics. See item 53 for an ftp site.
  2544.  
  2545. ------------------------------------------------------------------------------
  2546.  
  2547. Subject: [55] Where can I find Lenna and other images?
  2548.  
  2549.  
  2550. A bunch of standard images (lenna, baboon, cameraman, crowd, moon
  2551. etc..) are on ftp site eedsp.gatech.edu (130.207.226.2) in directory
  2552. /database/images. The images are in 256-level grayshades (256x256
  2553. pixels, 256 "colors").
  2554.  
  2555. [Note: the site ipl.rpi.edu mentioned below keeps changing. Images
  2556. stay there for a while then disappear. They are again available at
  2557. the time of writing (27 Dec 93).]
  2558.  
  2559. The site ipl.rpi.edu (128.113.14.50) has standard images in two
  2560. directories:
  2561.    ipl.rpi.edu:/pub/image/still/usc 
  2562.    ipl.rpi.edu:/pub/image/still/canon
  2563.  
  2564. (The directory /pub/image/sequence was taken offline because of
  2565. possible copyright problems, but has come back again. In particular,
  2566. Miss America is in subdirectories of /pub/image/sequence/missa.)
  2567.  
  2568. In each of those directories are the following directories:
  2569.    bgr     - 24 bit blue, green, red
  2570.    color   - 24 bit red, green, blue
  2571.    gray    - 8 bit grayscale uniform weighted
  2572.    gray601 - 8 bit grayscale CCIR-601 weighted
  2573.  
  2574. And in these directories are the actual images.  
  2575.  
  2576. For example, the popular lena image is in
  2577.    ipl.rpi.edu:/pub/image/still/usc/color/lena  # 24 bit RGB
  2578.    ipl.rpi.edu:/pub/image/still/usc/bgr/lena    # 24 bit BGR
  2579.    ipl.rpi.edu:/pub/image/still/usc/gray/lena   # 8 bit gray
  2580.  
  2581. All of the images are in Sun rasterfile format.  You can use the pbm
  2582. utilities to convert them to whatever format is most convenient.
  2583. [pbm is available in ftp.ee.lbl.gov:/pbmplus*.tar.Z].
  2584. Questions about the ipl archive should be sent to help@ipl.rpi.edu.
  2585.  
  2586.  
  2587. There are few gray-scale still images and some raw data of test results
  2588. available in directory nic.funet.fi:/pub/graphics/misc/test-images.
  2589.  
  2590. Medical images can be found in decaf.stanford.edu:/pub/images/medical/mri,
  2591. eedsp.gatech.edu:/database/images/wchung/medical, and
  2592. omicron.cs.unc.edu:/pub/softlab/CHVRTD.
  2593.  
  2594.  
  2595. Rodney Peck <rodney@balltown.cma.com> is interested in some method
  2596. of establishing a canonical ftp database of images but does not have
  2597. the resources to provide an ftp site for that database. Send suggestions to
  2598. rodney@balltown.cma.com.
  2599.  
  2600.  
  2601. Beware: the same image often comes in many different forms, at
  2602. different resolutions, etc... The original lenna image is 512 wide,
  2603. 512 high, 8 bits per pel, red, green and blue fields.  Gray-scale
  2604. versions of Lenna have been obtained in two different ways from the
  2605. original:
  2606.  (1) Using the green field as a gray-scale image, and
  2607.  (2) Doing an RGB->YUV transformation and saving the Y component.
  2608. Method (1) makes it easier to compare different people's results since
  2609. everyone's version should be the same using that method.  Method (2)
  2610. produces a more correct image.
  2611.  
  2612. For the curious: 'lena' or 'lenna' is a digitized Playboy centerfold,
  2613. from November 1972. (Lenna is the spelling in Playboy, Lena is the
  2614. Swedish spelling of the name.) Lena Soderberg (ne Sjooblom) was last
  2615. reported living in her native Sweden, happily married with three kids
  2616. and a job with the state liquor monopoly.  In 1988, she was
  2617. interviewed by some Swedish computer related publication, and she was
  2618. pleasantly amused by what had happened to her picture.  That was the
  2619. first she knew of the use of that picture in the computer business.
  2620.  
  2621. The editorial in the January 1992 issue of Optical Engineering (v. 31
  2622. no. 1) details how Playboy has finally caught on to the fact that
  2623. their copyright on Lenna Sjooblom's photo is being widely infringed.
  2624. It sounds as if you will have to get permission from Playboy to
  2625. publish it in the future.
  2626.  
  2627. The CCITT test images are available on nic.funet.fi in directory
  2628. pub/graphics/misc/test-images, files ccitt1.tif to ccitt8.tif.
  2629.  
  2630. Note on the CCITT test images, by Robert Estes <estes@eecs.ucdavis.edu>:
  2631.  
  2632. The ccitt files are in ipl.rpi.edu:/image-archive/bitmap/ccitt
  2633. (128.113.14.50). [Note from FAQ maintainer: this directory has
  2634. now disappeared; ipl.rpi.edu is a very volatile ftp site :-).]
  2635. They are named ccitt-n.ras.Z where n goes from 1 to 8.
  2636. Each file has an accompanying doc file called ccitt-n.ras.doc which
  2637. describes the image file. Here's the doc file for ccitt-1.ras:
  2638.  
  2639. Name ccitt-1.ras
  2640. Size 1728 x 2376 x 1
  2641. Type 1 bit standard format sun rasterfile 
  2642. Keywords binary standard image 1 bit fax
  2643. Description
  2644. One of eight images from the standard binary CCITT test image set.
  2645.  
  2646. This set is commonly used to compare binary image compression
  2647. techniques. The images are are 1728x2376 pixels.
  2648.  
  2649. ------------------------------------------------------------------------------
  2650.  
  2651. Subject: [56] I am looking for a message digest algorithm
  2652.  
  2653.  
  2654. Look on the ftp site rsa.com, in directory /pub. MD4 and MD5 are there.
  2655. This question would be more appropriate on sci.crypt.
  2656.  
  2657.  
  2658.  
  2659. ==============================================================================
  2660.  
  2661. Part 2: (Long) introductions to data compression techniques
  2662.  
  2663. [70] Introduction to data compression (long)
  2664.        Huffman and Related Compression Techniques
  2665.        Arithmetic Coding
  2666.        Substitutional Compressors
  2667.           The LZ78 family of compressors
  2668.           The LZ77 family of compressors
  2669.  
  2670. [71] Introduction to MPEG (long)
  2671.        What is MPEG?
  2672.        Does it have anything to do with JPEG?
  2673.        Then what's JBIG and MHEG?
  2674.        What has MPEG accomplished?
  2675.        So how does MPEG I work?
  2676.        What about the audio compression?
  2677.        So how much does it compress?
  2678.        What's phase II?
  2679.        When will all this be finished?
  2680.        How do I join MPEG?
  2681.        How do I get the documents, like the MPEG I draft?
  2682.  
  2683. [72] What is wavelet theory?
  2684. [73] What is the theoretical compression limit?
  2685. [74] Introduction to JBIG
  2686. [75] Introduction to JPEG
  2687. [76] What is Vector Quantization?
  2688. [77] Introduction to Fractal compression
  2689.  
  2690. Part 3: (Long) list of image compression hardware
  2691.  
  2692. [85] Image compression hardware
  2693. [99] Acknowledgments
  2694.  
  2695.  
  2696. Search for "Subject: [#]" to get to question number # quickly. Some news
  2697. readers can also take advantage of the message digest format used here.
  2698.  
  2699. ------------------------------------------------------------------------------
  2700.  
  2701. Subject: [70] Introduction to data compression (long)
  2702.  
  2703.  
  2704. Written by Peter Gutmann <pgut1@cs.aukuni.ac.nz>.
  2705.  
  2706.  Huffman and Related Compression Techniques
  2707.  ------------------------------------------
  2708.  
  2709.   *Huffman compression* is a statistical data compression technique which 
  2710. gives a reduction in the average code length used to represent the symbols of 
  2711. a alphabet.  The Huffman code is an example of a code which is optimal in the 
  2712. case where all symbols probabilities are integral powers of 1/2.  A Huffman 
  2713. code can be built in the following manner:
  2714.  
  2715.   (1) Rank all symbols in order of probability of occurrence.
  2716.     
  2717.   (2) Successively combine the two symbols of the lowest probability to form
  2718.       a new composite symbol; eventually we will build a binary tree where
  2719.       each node is the probability of all nodes beneath it.
  2720.  
  2721.   (3) Trace a path to each leaf, noticing the direction at each node.
  2722.  
  2723.   For a given frequency distribution, there are many possible Huffman codes,
  2724. but the total compressed length will be the same. It is possible to
  2725. define a 'canonical' Huffman tree, that is, pick one of these alternative
  2726. trees. Such a canonical tree can then be represented very compactly, by
  2727. transmitting only the bit length of each code. This technique is used
  2728. in most archivers (pkzip, lha, zoo, arj, ...).
  2729.  
  2730.  
  2731.   A technique related to Huffman coding is *Shannon-Fano coding*, which
  2732. works as follows:
  2733.  
  2734.   (1) Divide the set of symbols into two equal or almost equal subsets
  2735.       based on the probability of occurrence of characters in each
  2736.       subset.  The first subset is assigned a binary zero, the second
  2737.       a binary one.
  2738.  
  2739.   (2) Repeat step (1) until all subsets have a single element.
  2740.  
  2741. The algorithm used to create the Huffman codes is bottom-up, and the
  2742. one for the Shannon-Fano codes is top-down. Huffman encoding always
  2743. generates optimal codes, Shannon-Fano sometimes uses a few more bits.
  2744.  
  2745.  
  2746.  Arithmetic Coding
  2747.  -----------------
  2748.  
  2749.   It would appear that Huffman or Shannon-Fano coding is the perfect
  2750. means of compressing data.  However, this is *not* the case.  As
  2751. mentioned above, these coding methods are optimal when and only when
  2752. the symbol probabilities are integral powers of 1/2, which is usually
  2753. not the case.
  2754.  
  2755.   The technique of *arithmetic coding* does not have this restriction:
  2756. It achieves the same effect as treating the message as one single unit
  2757. (a technique which would, for Huffman coding, require enumeration of
  2758. every single possible message), and thus attains the theoretical
  2759. entropy bound to compression efficiency for any source.
  2760.  
  2761.   Arithmetic coding works by representing a number by an interval of real 
  2762. numbers between 0 and 1.  As the message becomes longer, the interval needed 
  2763. to represent it becomes smaller and smaller, and the number of bits needed to 
  2764. specify that interval increases.  Successive symbols in the message reduce 
  2765. this interval in accordance with the probability of that symbol. The more
  2766. likely symbols reduce the range by less, and thus add fewer bits to the   
  2767. message.
  2768.  
  2769.      1                                             Codewords
  2770.     +-----------+-----------+-----------+           /-----\
  2771.     |           |8/9 YY     |  Detail   |<- 31/32    .11111
  2772.     |           +-----------+-----------+<- 15/16    .1111
  2773.     |    Y      |           | too small |<- 14/16    .1110
  2774.     |2/3        |    YX     | for text  |<- 6/8      .110
  2775.     +-----------+-----------+-----------+
  2776.     |           |           |16/27 XYY  |<- 10/16    .1010
  2777.     |           |           +-----------+
  2778.     |           |    XY     |           |
  2779.     |           |           |   XYX     |<- 4/8      .100
  2780.     |           |4/9        |           |
  2781.     |           +-----------+-----------+
  2782.     |           |           |           |
  2783.     |    X      |           |   XXY     |<- 3/8      .011
  2784.     |           |           |8/27       |
  2785.     |           |           +-----------+
  2786.     |           |    XX     |           |
  2787.     |           |           |           |<- 1/4      .01
  2788.     |           |           |   XXX     |
  2789.     |           |           |           |
  2790.     |0          |           |           |
  2791.     +-----------+-----------+-----------+
  2792.  
  2793.   As an example of arithmetic coding, lets consider the example of two
  2794. symbols X and Y, of probabilities 0.66 and 0.33. To encode this message, we
  2795. examine the first symbol: If it is a X, we choose the lower partition; if
  2796. it is a Y, we choose the upper partition.  Continuing in this manner for
  2797. three symbols, we get the codewords shown to the right of the diagram above
  2798. - they can be found by simply taking an appropriate location in the
  2799. interval for that particular set of symbols and turning it into a binary
  2800. fraction. In practice, it is also necessary to add a special end-of-data
  2801. symbol, which is not represented in this simpe example.
  2802.         
  2803.   In this case the arithmetic code is not completely efficient, which is due 
  2804. to the shortness of the message - with longer messages the coding efficiency 
  2805. does indeed approach 100%.
  2806.  
  2807.   Now that we have an efficient encoding technique, what can we do with it? 
  2808. What we need is a technique for building a model of the data which we can 
  2809. then use with the encoder.  The simplest model is a fixed one, for example a 
  2810. table of standard letter frequencies for English text which we can then use 
  2811. to get letter probabilities.  An improvement on this technique is to use an 
  2812. *adaptive model*, in other words a model which adjusts itself to the data 
  2813. which is being compressed as the data is compressed.  We can convert the 
  2814. fixed model into an adaptive one by adjusting the symbol frequencies after 
  2815. each new symbol is encoded, allowing the model to track the data being 
  2816. transmitted.  However, we can do much better than that.
  2817.  
  2818. Using the symbol probabilities by themselves is not a particularly good
  2819. estimate of the true entropy of the data: We can take into account
  2820. intersymbol probabilities as well.  The best compressors available today
  2821. take this approach: DMC (Dynamic Markov Coding) starts with a zero-order
  2822. Markov model and gradually extends this initial model as compression
  2823. progresses; PPM (Prediction by Partial Matching) looks for a match of the
  2824. text to be compressed in an order-n context.  If no match is found, it
  2825. drops to an order n-1 context, until it reaches order 0.  Both these
  2826. techniques thus obtain a much better model of the data to be compressed,
  2827. which, combined with the use of arithmetic coding, results in superior
  2828. compression performance.
  2829.  
  2830.   So if arithmetic coding-based compressors are so powerful, why are they not 
  2831. used universally?  Apart from the fact that they are relatively new and 
  2832. haven't come into general use too much yet, there is also one major concern:  
  2833. The fact that they consume rather large amounts of computing resources, both 
  2834. in terms of CPU power and memory.  The building of sophisticated models for 
  2835. the compression can chew through a fair amount of memory (especially in the 
  2836. case of DMC, where the model can grow without bounds); and the arithmetic 
  2837. coding itself involves a fair amount of number crunching.
  2838. There is however an alternative approach, a class of compressors generally 
  2839. referred to as *substitutional* or *dictionary-based compressors*.
  2840.  
  2841.  Substitutional Compressors
  2842.  --------------------------
  2843.  
  2844.   The basic idea behind a substitutional compressor is to replace an 
  2845. occurrence of a particular phrase or group of bytes in a piece of data with a 
  2846. reference to a previous occurrence of that phrase.  There are two main 
  2847. classes of schemes, named after Jakob Ziv and Abraham Lempel, who first 
  2848. proposed them in 1977 and 1978.
  2849.  
  2850. <The LZ78 family of compressors>
  2851.  
  2852.   LZ78-based schemes work by entering phrases into a *dictionary* and then, 
  2853. when a repeat occurrence of that particular phrase is found, outputting the 
  2854. dictionary index instead of the phrase.  There exist several compression 
  2855. algorithms based on this principle, differing mainly in the manner in which 
  2856. they manage the dictionary.  The most well-known scheme (in fact the most 
  2857. well-known of all the Lempel-Ziv compressors, the one which is generally (and 
  2858. mistakenly) referred to as "Lempel-Ziv Compression"), is Terry Welch's LZW 
  2859. scheme, which he designed in 1984 for implementation in hardware for high- 
  2860. performance disk controllers.
  2861.  
  2862. Input string: /WED/WE/WEE/WEB
  2863.  
  2864. Character input:    Code output:    New code value and associated string:
  2865.     /W                  /                   256 = /W
  2866.     E                   W                   257 = WE
  2867.     D                   E                   258 = ED
  2868.     /                   D                   259 = D/
  2869.     WE                  256                 260 = /WE
  2870.     /                   E                   261 = E/
  2871.     WEE                 260                 262 = /WEE
  2872.     /W                  261                 263 = E/W
  2873.     EB                  257                 264 = WEB
  2874.     <END>               B
  2875.     
  2876.   LZW starts with a 4K dictionary, of which entries 0-255 refer to individual 
  2877. bytes, and entries 256-4095 refer to substrings.  Each time a new code is 
  2878. generated it means a new string has been parsed.  New strings are generated 
  2879. by appending the current character K to the end of an existing string w.  The 
  2880. algorithm for LZW compression is as follows:
  2881.  
  2882.   set w = NIL
  2883.   loop
  2884.       read a character K
  2885.       if wK exists is in the dictionary
  2886.           w = wK
  2887.       else
  2888.           output the code for w
  2889.           add wK to the string table
  2890.           w = K
  2891.   endloop
  2892.  
  2893.   A sample run of LZW over a (highly redundant) input string can be seen in 
  2894. the diagram above.  The strings are built up character-by-character starting 
  2895. with a code value of 256.  LZW decompression takes the stream of codes and 
  2896. uses it to exactly recreate the original input data.  Just like the 
  2897. compression algorithm, the decompressor adds a new string to the dictionary 
  2898. each time it reads in a new code.  All it needs to do in addition is to 
  2899. translate each incoming code into a string and send it to the output.  A 
  2900. sample run of the LZW decompressor is shown in below.
  2901.  
  2902. Input code: /WED<256>E<260><261><257>B
  2903.  
  2904. Input code:        Output string:     New code value and associated string:
  2905.     /                  /            
  2906.     W                  W                      256 = /W
  2907.     E                  E                      257 = WE
  2908.     D                  D                      258 = ED
  2909.     256                /W                     259 = D/
  2910.     E                  E                      260 = /WE
  2911.     260                /WE                    261 = E/
  2912.     261                E/                     262 = /WEE
  2913.     257                WE                     263 = E/W
  2914.     B                  B                      264 = WEB
  2915.            
  2916.   The most remarkable feature of this type of compression is that the entire 
  2917. dictionary has been transmitted to the decoder without actually explicitly 
  2918. transmitting the dictionary.  At the end of the run, the decoder will have a 
  2919. dictionary identical to the one the encoder has, built up entirely as part of 
  2920. the decoding process.
  2921.     LZW is more commonly encountered today in a variant known as LZC, after 
  2922. its use in the UNIX "compress" program.  In this variant, pointers do not 
  2923. have a fixed length.  Rather, they start with a length of 9 bits, and then 
  2924. slowly grow to their maximum possible length once all the pointers of a 
  2925. particular size have been used up.  Furthermore, the dictionary is not frozen 
  2926. once it is full as for LZW - the program continually monitors compression 
  2927. performance, and once this starts decreasing the entire dictionary is 
  2928. discarded and rebuilt from scratch.  More recent schemes use some sort of 
  2929. least-recently-used algorithm to discard little-used phrases once the 
  2930. dictionary becomes full rather than throwing away the entire dictionary.  
  2931.  
  2932. Finally, not all schemes build up the dictionary by adding a single new 
  2933. character to the end of the current phrase. An alternative technique is to 
  2934. concatenate the previous two phrases (LZMW), which results in a faster 
  2935. buildup of longer phrases than the character-by-character buildup of the 
  2936. other methods.  The disadvantage of this method is that a more sophisticated 
  2937. data structure is needed to handle the dictionary.
  2938.  
  2939. [A good introduction to LZW, MW, AP and Y coding is given in the yabba
  2940. package. For ftp information, see question 2 in part one, file type .Y]
  2941.  
  2942.  
  2943. <The LZ77 family of compressors>
  2944.  
  2945.   LZ77-based schemes keep track of the last n bytes of data seen, and when a 
  2946. phrase is encountered that has already been seen, they output a pair of 
  2947. values corresponding to the position of the phrase in the previously-seen 
  2948. buffer of data, and the length of the phrase.  In effect the compressor moves 
  2949. a fixed-size *window* over the data (generally referred to as a *sliding 
  2950. window*), with the position part of the (position, length) pair referring to 
  2951. the position of the phrase within the window.  The most commonly used 
  2952. algorithms are derived from the LZSS scheme described by James Storer and 
  2953. Thomas Szymanski in 1982.  In this the compressor maintains a window of size 
  2954. N bytes and a *lookahead buffer* the contents of which it tries to find a 
  2955. match for in the window:
  2956.  
  2957.   while( lookAheadBuffer not empty )
  2958.       {
  2959.       get a pointer ( position, match ) to the longest match in the window
  2960.           for the lookahead buffer;
  2961.  
  2962.       if( length > MINIMUM_MATCH_LENGTH )
  2963.           {
  2964.           output a ( position, length ) pair;
  2965.           shift the window length characters along;
  2966.           }
  2967.       else
  2968.           {
  2969.           output the first character in the lookahead buffer;
  2970.           shift the window 1 character along;
  2971.           }
  2972.       }
  2973.         
  2974.   Decompression is simple and fast:  Whenever a ( position, length ) pair is 
  2975. encountered, go to that ( position ) in the window and copy ( length ) bytes 
  2976. to the output.
  2977.  
  2978.   Sliding-window-based schemes can be simplified by numbering the input text
  2979. characters mod N, in effect creating a circular buffer.  The sliding window
  2980. approach automatically creates the LRU effect which must be done explicitly in
  2981. LZ78 schemes.  Variants of this method apply additional compression to the
  2982. output of the LZSS compressor, which include a simple variable-length code
  2983. (LZB), dynamic Huffman coding (LZH), and Shannon-Fano coding (ZIP 1.x)), all
  2984. of which result in a certain degree of improvement over the basic scheme,
  2985. especially when the data are rather random and the LZSS compressor has little
  2986. effect.
  2987.   Recently an algorithm was developed which combines the ideas behind LZ77 and
  2988. LZ78 to produce a hybrid called LZFG.  LZFG uses the standard sliding window,
  2989. but stores the data in a modified trie data structure and produces as output
  2990. the position of the text in the trie.  Since LZFG only inserts complete
  2991. *phrases* into the dictionary, it should run faster than other LZ77-based
  2992. compressors.
  2993.  
  2994. All popular archivers (arj, lha, zip, zoo) are variations on the LZ77 theme.
  2995.  
  2996. ------------------------------------------------------------------------------
  2997.  
  2998. Subject: [71] Introduction to MPEG (long)
  2999.  
  3000.  
  3001. For MPEG players, see item 15 in part 1 of the FAQ.  Frank Gadegast
  3002. <phade@cs.tu-berlin.de> also posts a FAQ specialized in MPEG, available in
  3003. ftp.cs.tu-berlin.de:/pub/msdos/windows3/graphics/mpegfa*.zip.
  3004. Chad Fogg <cfogg@ole.cdac.com> also has another FAQ in preparation.
  3005. The site ftp.crs4.it dedicated to the MPEG compression standard,
  3006. see the directory mpeg and subdirectories.
  3007.  
  3008.  
  3009. Introduction to MPEG originally written by Mark Adler 
  3010. <madler@cco.caltech.edu> around January 1992; modified and updated by 
  3011. Harald Popp <layer3@iis.fhg.de> in March 94:
  3012.  
  3013. Q: What is MPEG, exactly?
  3014.  
  3015. A: MPEG is the "Moving Picture Experts Group", working under the 
  3016.    joint direction of the International Standards Organization (ISO) 
  3017.    and the International Electro-Technical Commission (IEC). This 
  3018.    group works on standards for the coding of moving pictures and 
  3019.    associated audio.
  3020.  
  3021. Q: What is the status of MPEG's work, then? What's about MPEG-1, -2, 
  3022.    and so on?
  3023.  
  3024. A: MPEG approaches the growing need for multimedia standards step-by-
  3025.    step. Today, three "phases" are defined:
  3026.    
  3027.    MPEG-1: "Coding of Moving Pictures and Associated Audio for 
  3028.            Digital Storage Media at up to about 1.5 MBit/s"  
  3029.  
  3030.    Status: International Standard IS-11172, completed in 10.92
  3031.    
  3032.    MPEG-2: "Generic Coding of Moving Pictures and Associated Audio"
  3033.    
  3034.    Status: Comittee Draft CD 13818 as found in documents MPEG93 / 
  3035.            N601, N602, N603 (11.93)   
  3036.  
  3037.    MPEG-3: does not longer exist (has been merged into MPEG-2)
  3038.    
  3039.    MPEG-4: "Very Low Bitrate Audio-Visual Coding"
  3040.    
  3041.    Status: Call for Proposals 11.94, Working Draft in 11.96 
  3042.  
  3043. Q: MPEG-1 is ready-for-use. How does the standard look like?
  3044.  
  3045. A: MPEG-1 consists of 4 parts:
  3046.  
  3047.    IS 11172-1: System
  3048.    describes synchronization and multiplexing of video and audio
  3049.  
  3050.    IS 11172-2: Video
  3051.    describes compression of non-interlaced video signals
  3052.    
  3053.    IS 11172-3: Audio
  3054.    describes compression of audio signals 
  3055.    
  3056.    CD 11172-4: Compliance Testing
  3057.    describes procedures for determining the characteristics of coded 
  3058.    bitstreams and the decoding porcess and for testing compliance 
  3059.    with the requirements stated in the other parts
  3060.  
  3061. Q. Does MPEG have anything to do with JPEG? 
  3062.  
  3063. A. Well, it sounds the same, and they are part of the same 
  3064.    subcommittee of ISO along with JBIG and MHEG, and they usually meet 
  3065.    at the same place at the same time.  However, they are different 
  3066.    sets of people with few or no common individual members, and they 
  3067.    have different charters and requirements.  JPEG is for still image 
  3068.    compression.
  3069.  
  3070. Q. Then what's JBIG and MHEG?
  3071.  
  3072. A. Sorry I mentioned them. Ok, I'll simply say that JBIG is for binary
  3073.    image compression (like faxes), and MHEG is for multi-media data
  3074.    standards (like integrating stills, video, audio, text, etc.).
  3075.    For an introduction to JBIG, see question 74 below.
  3076.  
  3077. Q. So how does MPEG-1 work? Tell me about video coding!
  3078.  
  3079. A. First off, it starts with a relatively low resolution video
  3080.    sequence (possibly decimated from the original) of about 352 by
  3081.    240 frames by 30 frames/s (US--different numbers for Europe),
  3082.    but original high (CD) quality audio.  The images are in color,
  3083.    but converted to YUV space, and the two chrominance channels
  3084.    (U and V) are decimated further to 176 by 120 pixels.  It turns
  3085.    out that you can get away with a lot less resolution in those
  3086.    channels and not notice it, at least in "natural" (not computer
  3087.    generated) images.
  3088.  
  3089.    The basic scheme is to predict motion from frame to frame in the
  3090.    temporal direction, and then to use DCT's (discrete cosine
  3091.    transforms) to organize the redundancy in the spatial directions.
  3092.    The DCT's are done on 8x8 blocks, and the motion prediction is
  3093.    done in the luminance (Y) channel on 16x16 blocks.  In other words,
  3094.    given the 16x16 block in the current frame that you are trying to
  3095.    code, you look for a close match to that block in a previous or
  3096.    future frame (there are backward prediction modes where later
  3097.    frames are sent first to allow interpolating between frames).
  3098.    The DCT coefficients (of either the actual data, or the difference
  3099.    between this block and the close match) are "quantized", which
  3100.    means that you divide them by some value to drop bits off the
  3101.    bottom end.  Hopefully, many of the coefficients will then end up
  3102.    being zero.  The quantization can change for every "macroblock"
  3103.    (a macroblock is 16x16 of Y and the corresponding 8x8's in both
  3104.    U and V).  The results of all of this, which include the DCT
  3105.    coefficients, the motion vectors, and the quantization parameters
  3106.    (and other stuff) is Huffman coded using fixed tables.  The DCT
  3107.    coefficients have a special Huffman table that is "two-dimensional"
  3108.    in that one code specifies a run-length of zeros and the non-zero
  3109.    value that ended the run.  Also, the motion vectors and the DC
  3110.    DCT components are DPCM (subtracted from the last one) coded.
  3111.  
  3112. Q. So is each frame predicted from the last frame?
  3113.  
  3114. A. No.  The scheme is a little more complicated than that.  There are
  3115.    three types of coded frames.  There are "I" or intra frames.  They
  3116.    are simply a frame coded as a still image, not using any past
  3117.    history.  You have to start somewhere.  Then there are "P" or
  3118.    predicted frames.  They are predicted from the most recently
  3119.    reconstructed I or P frame.  (I'm describing this from the point
  3120.    of view of the decompressor.)  Each macroblock in a P frame can
  3121.    either come with a vector and difference DCT coefficients for a
  3122.    close match in the last I or P, or it can just be "intra" coded
  3123.    (like in the I frames) if there was no good match.
  3124.  
  3125.    Lastly, there are "B" or bidirectional frames.  They are predicted
  3126.    from the closest two I or P frames, one in the past and one in the
  3127.    future.  You search for matching blocks in those frames, and try
  3128.    three different things to see which works best.  (Now I have the
  3129.    point of view of the compressor, just to confuse you.)  You try 
  3130.    using the forward vector, the backward vector, and you try 
  3131.    averaging the two blocks from the future and past frames, and 
  3132.    subtracting that from the block being coded.  If none of those work 
  3133.    well, you can intracode the block.
  3134.  
  3135.    The sequence of decoded frames usually goes like:
  3136.  
  3137.    IBBPBBPBBPBBIBBPBBPB...
  3138.  
  3139.    Where there are 12 frames from I to I (for US and Japan anyway.)
  3140.    This is based on a random access requirement that you need a
  3141.    starting point at least once every 0.4 seconds or so.  The ratio
  3142.    of P's to B's is based on experience.
  3143.  
  3144.    Of course, for the decoder to work, you have to send that first
  3145.    P *before* the first two B's, so the compressed data stream ends
  3146.    up looking like:
  3147.  
  3148.    0xx312645...
  3149.  
  3150.    where those are frame numbers.  xx might be nothing (if this is
  3151.    the true starting point), or it might be the B's of frames -2 and
  3152.    -1 if we're in the middle of the stream somewhere.
  3153.  
  3154.    You have to decode the I, then decode the P, keep both of those
  3155.    in memory, and then decode the two B's.  You probably display the
  3156.    I while you're decoding the P, and display the B's as you're
  3157.    decoding them, and then display the P as you're decoding the next
  3158.    P, and so on.
  3159.  
  3160. Q. You've got to be kidding.
  3161.  
  3162. A. No, really!
  3163.  
  3164. Q. Hmm.  Where did they get 352x240?
  3165.  
  3166. A. That derives from the CCIR-601 digital television standard which
  3167.    is used by professional digital video equipment.  It is (in the US)
  3168.    720 by 243 by 60 fields (not frames) per second, where the fields
  3169.    are interlaced when displayed.  (It is important to note though
  3170.    that fields are actually acquired and displayed a 60th of a second
  3171.    apart.)  The chrominance channels are 360 by 243 by 60 fields a
  3172.    second, again interlaced.  This degree of chrominance decimation
  3173.    (2:1 in the horizontal direction) is called 4:2:2.  The source
  3174.    input format for MPEG I, called SIF, is CCIR-601 decimated by 2:1
  3175.    in the horizontal direction, 2:1 in the time direction, and an
  3176.    additional 2:1 in the chrominance vertical direction.  And some
  3177.    lines are cut off to make sure things divide by 8 or 16 where
  3178.    needed.
  3179.  
  3180. Q. What if I'm in Europe?
  3181.  
  3182. A. For 50 Hz display standards (PAL, SECAM) change the number of lines
  3183.    in a field from 243 or 240 to 288, and change the display rate to
  3184.    50 fields/s or 25 frames/s.  Similarly, change the 120 lines in
  3185.    the decimated chrominance channels to 144 lines.  Since 288*50 is
  3186.    exactly equal to 240*60, the two formats have the same source data
  3187.    rate.
  3188.  
  3189. Q. What will MPEG-2 do for video coding?
  3190.  
  3191. A. As I said, there is a considerable loss of quality in going from
  3192.    CCIR-601 to SIF resolution.  For entertainment video, it's simply
  3193.    not acceptable.  You want to use more bits and code all or almost
  3194.    all the CCIR-601 data.  From subjective testing at the Japan
  3195.    meeting in November 1991, it seems that 4 MBits/s can give very
  3196.    good quality compared to the original CCIR-601 material.  The
  3197.    objective of MPEG-2 is to define a bit stream optimized for 
  3198.    these resolutions and bit rates.
  3199.  
  3200. Q. Why not just scale up what you're doing with MPEG-1?
  3201.  
  3202. A. The main difficulty is the interlacing.  The simplest way to extend
  3203.    MPEG-1 to interlaced material is to put the fields together into
  3204.    frames (720x486x30/s).  This results in bad motion artifacts that
  3205.    stem from the fact that moving objects are in different places
  3206.    in the two fields, and so don't line up in the frames.  Compressing
  3207.    and decompressing without taking that into account somehow tends to
  3208.    muddle the objects in the two different fields.
  3209.  
  3210.    The other thing you might try is to code the even and odd field
  3211.    streams separately.  This avoids the motion artifacts, but as you
  3212.    might imagine, doesn't get very good compression since you are not
  3213.    using the redundancy between the even and odd fields where there
  3214.    is not much motion (which is typically most of image).
  3215.  
  3216.    Or you can code it as a single stream of fields.  Or you can
  3217.    interpolate lines.  Or, etc. etc.  There are many things you can
  3218.    try, and the point of MPEG-2 is to figure out what works well.
  3219.    MPEG-2 is not limited to consider only derivations of MPEG-1.
  3220.    There were several non-MPEG-1-like schemes in the competition in
  3221.    November, and some aspects of those algorithms may or may not
  3222.    make it into the final standard for entertainment video 
  3223.    compression.
  3224.  
  3225. Q. So what works?
  3226.  
  3227. A. Basically, derivations of MPEG-1 worked quite well, with one that
  3228.    used wavelet subband coding instead of DCT's that also worked very
  3229.    well.  Also among the worked-very-well's was a scheme that did not
  3230.    use B frames at all, just I and P's.  All of them, except maybe 
  3231.    one, did some sort of adaptive frame/field coding, where a decision 
  3232.    is made on a macroblock basis as to whether to code that one as 
  3233.    one frame macroblock or as two field macroblocks.  Some other 
  3234.    aspects are how to code I-frames--some suggest predicting the even 
  3235.    field from the odd field.  Or you can predict evens from evens and 
  3236.    odds or odds from evens and odds or any field from any other field, 
  3237.    etc.
  3238.  
  3239. Q. So what works?
  3240.  
  3241. A. Ok, we're not really sure what works best yet.  The next step is
  3242.    to define a "test model" to start from, that incorporates most of
  3243.    the salient features of the worked-very-well proposals in a
  3244.    simple way.  Then experiments will be done on that test model,
  3245.    making a mod at a time, and seeing what makes it better and what
  3246.    makes it worse.  Example experiments are, B's or no B's, DCT vs.
  3247.    wavelets, various field prediction modes, etc.  The requirements,
  3248.    such as implementation cost, quality, random access, etc. will all
  3249.    feed into this process as well.
  3250.  
  3251. Q. When will all this be finished?
  3252.  
  3253. A. I don't know.  I'd have to hope in about a year or less.
  3254.  
  3255. Q: Talking about MPEG audio coding, I heard a lot about "Layer 1, 2 
  3256.    and 3". What does it mean, exactly?   
  3257.  
  3258. A: MPEG-1, IS 11172-3, describes the compression of audio signals 
  3259.    using high performance perceptual coding schemes. It specifies a 
  3260.    family of three audio coding schemes, simply called Layer-1,-2,-3, 
  3261.    with increasing encoder complexity and performance (sound quality 
  3262.    per bitrate). The three codecs are compatible in a hierarchical 
  3263.    way, i.e. a Layer-N decoder is able to decode bitstream data 
  3264.    encoded in Layer-N and all Layers below N (e.g., a Layer-3 
  3265.    decoder may accept Layer-1,-2 and -3, whereas a Layer-2 decoder 
  3266.    may accept only Layer-1 and -2.)
  3267.  
  3268. Q: So we have a family of three audio coding schemes. What does the 
  3269.    MPEG standard define, exactly?
  3270.    
  3271. A: For each Layer, the standard specifies the bitstream format and 
  3272.    the decoder. To allow for future improvements, it does *not* 
  3273.    specify the encoder , but an informative chapter gives an example 
  3274.    for an encoder for each Layer.    
  3275.  
  3276. Q: What have the three audio Layers in common?
  3277.  
  3278. A: All Layers use the same basic structure. The coding scheme can be  
  3279.    described as "perceptual noise shaping" or "perceptual subband / 
  3280.    transform coding". 
  3281.  
  3282.    The encoder analyzes the spectral components of the audio signal 
  3283.    by calculating a filterbank or transform and applies a 
  3284.    psychoacoustic model to estimate the just noticeable noise-
  3285.    level. In its quantization and coding stage, the encoder tries 
  3286.    to allocate the available number of data bits in a way to meet 
  3287.    both the bitrate and masking requirements.
  3288.  
  3289.    The decoder is much less complex. Its only task is to synthesize 
  3290.    an audio signal out of the coded spectral components.
  3291.    
  3292.    All Layers use the same analysis filterbank (polyphase with 32 
  3293.    subbands). Layer-3 adds a MDCT transform to increase the frequency 
  3294.    resolution.
  3295.    
  3296.    All Layers use the same "header information" in their bitstream, 
  3297.    to support the hierarchical structure of the standard.
  3298.    
  3299.    All Layers use a bitstream structure that contains parts that are 
  3300.    more sensitive to biterrors ("header", "bit allocation", 
  3301.    "scalefactors", "side information") and parts that are less 
  3302.    sensitive ("data of spectral components").  
  3303.  
  3304.    All Layers may use 32, 44.1 or 48 kHz sampling frequency.
  3305.    
  3306.    All Layers are allowed to work with similar bitrates:
  3307.    Layer-1: from 32 kbps to 448 kbps
  3308.    Layer-2: from 32 kbps to 384 kbps
  3309.    Layer-3: from 32 kbps to 320 kbps
  3310.  
  3311. Q: What are the main differences between the three Layers, from a 
  3312.    global view?
  3313.  
  3314. A: From Layer-1 to Layer-3,
  3315.    complexity increases (mainly true for the encoder),
  3316.    overall codec delay increases, and
  3317.    performance increases (sound quality per bitrate).
  3318.  
  3319. Q: Which Layer should I use for my application?
  3320.  
  3321. A: Good Question. Of course, it depends on all your requirements. But 
  3322.    as a first approach, you should consider the available bitrate of 
  3323.    your application as the Layers have been designed to support 
  3324.    certain areas of bitrates most efficiently, i.e. with a minimum 
  3325.    drop of sound quality.
  3326.  
  3327.    Let us look a little closer at the strong domains of each Layer.
  3328.     
  3329.    Layer-1: Its ISO target bitrate is 192 kbps per audio channel.
  3330.  
  3331.    Layer-1 is a simplified version of Layer-2. It is most useful for 
  3332.    bitrates around the "high" bitrates around or above 192 kbps. A 
  3333.    version of Layer-1 is used as "PASC" with the DCC recorder.
  3334.  
  3335.    Layer-2: Its ISO target bitrate is 128 kbps per audio channel.
  3336.    
  3337.    Layer-2 is identical with MUSICAM. It has been designed as trade-
  3338.    off between sound quality per bitrate and encoder complexity. It 
  3339.    is most useful for bitrates around the "medium" bitrates of 128 or 
  3340.    even 96 kbps per audio channel. The DAB (EU 147) proponents have 
  3341.    decided to use Layer-2 in the future Digital Audio Broadcasting 
  3342.    network.      
  3343.  
  3344.    Layer-3: Its ISO target bitrate is 64 kbps per audio channel.
  3345.    
  3346.    Layer-3 merges the best ideas of MUSICAM and ASPEC. It has been 
  3347.    designed for best performance at "low" bitrates around 64 kbps or 
  3348.    even below. The Layer-3 format specifies a set of advanced 
  3349.    features that all address one goal: to preserve as much sound 
  3350.    quality as possible even at rather low bitrates. Today, Layer-3 is 
  3351.    already in use in various telecommunication networks (ISDN, 
  3352.    satellite links, and so on) and speech announcement systems. 
  3353.  
  3354. Q: Tell me more about sound quality. How do you assess that?
  3355.  
  3356. A: Today, there is no alternative to expensive listening tests. 
  3357.    During the ISO-MPEG-1 process, 3 international listening tests 
  3358.    have been performed, with a lot of trained listeners, supervised 
  3359.    by Swedish Radio. They took place in 7.90, 3.91 and 11.91. Another 
  3360.    international listening test was performed by CCIR, now ITU-R, in 
  3361.    92.      
  3362.    
  3363.    All these tests used the "triple stimulus, hidden reference" 
  3364.    method and the CCIR impairment scale to assess the audio quality.
  3365.    The listening sequence is "ABC", with A = original, BC = pair of 
  3366.    original / coded signal with random sequence, and the listener has 
  3367.    to evaluate both B and C with a number between 1.0 and 5.0. The 
  3368.    meaning of these values is:
  3369.    
  3370.    5.0 = transparent (this should be the original signal)
  3371.    4.0 = perceptible, but not annoying (first differences noticable)  
  3372.    3.0 = slightly annoying   
  3373.    2.0 = annoying
  3374.    1.0 = very annoying
  3375.  
  3376.    With perceptual codecs (like MPEG audio), all traditional 
  3377.    parameters (like SNR, THD+N, bandwidth) are especially useless. 
  3378.    Fraunhofer-IIS works on objective quality assessment tools, like 
  3379.    the NMR meter (Noise-to-Mask-Ratio), too. BTW: If you need more 
  3380.    informations about NMR, please contact nmr@iis.fhg.de.
  3381.  
  3382. Q: Now that I know how to assess quality, come on, tell me the 
  3383.    results of these tests.
  3384.    
  3385. A: Well, for low bitrates, the main result is that at 60 or 64 kbps 
  3386.    per channel), Layer-2 scored always between 2.1 and 2.6, whereas 
  3387.    Layer-3 scored between 3.6 and 3.8. This is a significant increase 
  3388.    in sound quality, indeed! Furthermore, the selection process for 
  3389.    critical sound material showed that it was rather difficult to 
  3390.    find worst-case material for Layer-3 whereas it was not so hard to 
  3391.    find such items for Layer-2.
  3392.   
  3393. Q: OK, a Layer-2 codec at low bitrates may sound poor today, but 
  3394.    couldn't that be improved in the future? I guess you just told me 
  3395.    before that the encoder is not fixed in the standard.
  3396.    
  3397. A: Good thinking! As the sound quality mainly depends on the encoder 
  3398.    implementation, it is true that there is no such thing as a "Layer-
  3399.    N"- quality. So we definitely only know the performance of the 
  3400.    reference codecs during the international tests. Who knows what 
  3401.    will happen in the future? What we do know now, is:
  3402.    
  3403.    Today, Layer-3 already provides a sound quality that comes very 
  3404.    near to CD quality at 64 kbps per channel. Layer-2 is far away 
  3405.    from that.
  3406.    
  3407.    Tomorrow, both Layers may improve. Layer-2 has been designed as a 
  3408.    trade-off between quality and complexity, so the bitstream format 
  3409.    allows only limited innovations. In contrast, even the current
  3410.    reference Layer-3-codec exploits only a small part of the powerful 
  3411.    mechanisms inside the Layer-3 bitstream format.  
  3412.  
  3413. Q: All in all, you sound as if anybody should use Layer-3 for low 
  3414.    bitrates. Why on earth do some vendors still offer only Layer-2 
  3415.    equipment for these applications?
  3416.    
  3417. A: Well, maybe because they started to design and develop their 
  3418.    system rather early, e.g. in 1990. As Layer-2 is identical with 
  3419.    MUSICAM, it has been available since summer of 90, at latest. In 
  3420.    that year, Layer-3 development started and could be successfully 
  3421.    finished in spring 92. So, for a certain time, vendors could only 
  3422.    exploit the existing part of the new MPEG standard.   
  3423.    
  3424.    Now the situation has changed. All Layers are available, the 
  3425.    standard is completed, and new systems need not limit themselves, 
  3426.    but may capitalize on the full features of MPEG audio.
  3427.  
  3428. Q: How do I get the MPEG documents?
  3429.  
  3430. A: You may order it from your national standards body.
  3431.  
  3432.    E.g., in Germany, please contact:
  3433.    DIN-Beuth Verlag, Auslandsnormen
  3434.    Mrs. Niehoff, Burggrafenstr. 6, D-10772 Berlin, Germany
  3435.    Phone: 030-2601-2757, Fax: 030-2601-1231
  3436.  
  3437.    E.g., in USA, you may order it from ANSI or 
  3438.    buy it from companies like OMNICOM phone +44 438 742424
  3439.                                       FAX   +44 438 740154
  3440.  
  3441. Q. How do I join MPEG?
  3442.  
  3443. A. You don't join MPEG.  You have to participate in ISO as part of a
  3444.    national delegation.  How you get to be part of the national
  3445.    delegation is up to each nation.  I only know the U.S., where you
  3446.    have to attend the corresponding ANSI meetings to be able to
  3447.    attend the ISO meetings.  Your company or institution has to be
  3448.    willing to sink some bucks into travel since, naturally, these
  3449.    meetings are held all over the world.  (For example, Paris,
  3450.    Santa Clara, Kurihama Japan, Singapore, Haifa Israel, Rio de
  3451.    Janeiro, London, etc.)
  3452.  
  3453. ------------------------------------------------------------------------------
  3454.  
  3455. Subject: [72] What is wavelet theory?
  3456.  
  3457.  
  3458. Preprints and software are available by anonymous ftp from the
  3459. Yale Mathematics Department computer ceres.math.yale.edu[130.132.23.22],
  3460. in pub/wavelets and pub/software.
  3461.  
  3462. epic and hcompress are wavelet coders. (For source code, see item 15
  3463. in part one).
  3464.  
  3465. Bill Press of Harvard/CfA has made some things available for anonymous
  3466. ftp on cfata4.harvard.edu [128.103.40.79] in directory /pub. There is
  3467. a short TeX article on wavelet theory (wavelet.tex, to be included in
  3468. a future edition of Numerical Recipes), some sample wavelet code
  3469. (wavelet.f, in FORTRAN - sigh), and a beta version of an astronomical
  3470. image compression program which he is currently developing (FITS
  3471. format data files only, in fitspress08.tar.Z).
  3472.  
  3473. The Rice Wavelet Toolbox Release 2.0 is available on cml.rice.edu in
  3474. directories /pub/dsp/software and /pub/dsp/papers.  This is a
  3475. collection of MATLAB of "mfiles" and "mex" files for twoband and
  3476. M-band filter bank/wavelet analysis from the DSP group and
  3477. Computational Mathematics Laboratory (CML) at Rice University,
  3478. Houston, TX.  This release includes application code for Synthetic
  3479. Aperture Radar despeckling and for deblocking of JPEG decompressed
  3480. Images.  Contact: Ramesh Gopinath <ramesh@rice.edu>.
  3481.  
  3482.  
  3483. A mailing list dedicated to research on wavelets has been set up at the
  3484. University of South Carolina. To subscribe to this mailing list, send a
  3485. message with "subscribe" as the subject to wavelet@math.scarolina.edu.
  3486.  
  3487.  
  3488. A 5 minute course in wavelet transforms, by Richard Kirk <rak@crosfield.co.uk>:
  3489.  
  3490. Do you know what a Haar transform is? Its a transform to another orthonormal
  3491. space (like the DFT), but the basis functions are a set of square wave bursts
  3492. like this...
  3493.  
  3494.    +--+                         +------+
  3495.    +  |  +------------------    +      |      +--------------
  3496.       +--+                             +------+
  3497.  
  3498.          +--+                                 +------+
  3499.    ------+  |  +------------    --------------+      |      +
  3500.             +--+                                     +------+
  3501.  
  3502.                +--+             +-------------+
  3503.    ------------+  |  +------    +             |             +
  3504.                   +--+                        +-------------+
  3505.  
  3506.                      +--+       +---------------------------+
  3507.    ------------------+  |  +    +                           +
  3508.                         +--+
  3509.  
  3510. This is the set of functions for an 8-element 1-D Haar transform. You
  3511. can probably see how to extend this to higher orders and higher dimensions
  3512. yourself. This is dead easy to calculate, but it is not what is usually
  3513. understood by a wavelet transform.
  3514.  
  3515. If you look at the eight Haar functions you see we have four functions
  3516. that code the highest resolution detail, two functions that code the
  3517. coarser detail, one function that codes the coarser detail still, and the 
  3518. top function that codes the average value for the whole `image'.
  3519.  
  3520. Haar function can be used to code images instead of the DFT. With bilevel
  3521. images (such as text) the result can look better, and it is quicker to code.
  3522. Flattish regions, textures, and soft edges in scanned images get a nasty
  3523. `blocking' feel to them. This is obvious on hardcopy, but can be disguised on
  3524. color CRTs by the effects of the shadow mask. The DCT gives more consistent
  3525. results.
  3526.  
  3527. This connects up with another bit of maths sometimes called Multispectral
  3528. Image Analysis, sometimes called Image Pyramids.
  3529.  
  3530. Suppose you want to produce a discretely sampled image from a continuous 
  3531. function. You would do this by effectively `scanning' the function using a
  3532. sinc function [ sin(x)/x ] `aperture'. This was proved by Shannon in the 
  3533. `forties. You can do the same thing starting with a high resolution
  3534. discretely sampled image. You can then get a whole set of images showing 
  3535. the edges at different resolutions by differencing the image at one
  3536. resolution with another version at another resolution. If you have made this
  3537. set of images properly they ought to all add together to give the original 
  3538. image.
  3539.  
  3540. This is an expansion of data. Suppose you started off with a 1K*1K image.
  3541. You now may have a 64*64 low resolution image plus difference images at 128*128
  3542. 256*256, 512*512 and 1K*1K. 
  3543.  
  3544. Where has this extra data come from? If you look at the difference images you 
  3545. will see there is obviously some redundancy as most of the values are near 
  3546. zero. From the way we constructed the levels we know that locally the average
  3547. must approach zero in all levels but the top. We could then construct a set of
  3548. functions out of the sync functions at any level so that their total value 
  3549. at all higher levels is zero. This gives us an orthonormal set of basis 
  3550. functions for a transform. The transform resembles the Haar transform a bit,
  3551. but has symmetric wave pulses that decay away continuously in either direction
  3552. rather than square waves that cut off sharply. This transform is the
  3553. wavelet transform ( got to the point at last!! ).
  3554.  
  3555. These wavelet functions have been likened to the edge detecting functions
  3556. believed to be present in the human retina.
  3557.  
  3558.  
  3559. Loren I. Petrich <lip@s1.gov> adds that order 2 or 3 Daubechies
  3560. discrete wavelet transforms have a speed comparable to DCT's, and
  3561. usually achieve compression a factor of 2 better for the same image
  3562. quality than the JPEG 8*8 DCT. (See item 25 in part 1 of this FAQ for
  3563. references on fast DCT algorithms.)
  3564.  
  3565. ------------------------------------------------------------------------------
  3566.  
  3567. Subject: [73] What is the theoretical compression limit?
  3568.  
  3569.  
  3570. There is no compressor that is guaranteed to compress all possible input
  3571. files. If it compresses some files, then it must enlarge some others.
  3572. This can be proven by a simple counting argument (see question 9).
  3573.  
  3574. As an extreme example, the following algorithm achieves optimal
  3575. compression for one special input file and enlarges all other files by
  3576. only one bit:
  3577.  
  3578. - if the input data is <insert your favorite one here>, output a single 0 bit
  3579. - otherwise output the bit 1 followed by the input data.
  3580.  
  3581. (You can even output an empty file in the first case if the decompressor
  3582. can detect by other means that the input is empty.)
  3583.  
  3584. The concept of theoretical compression limit is meaningful only
  3585. if you have a model for your input data. See question 70 above
  3586. for some examples of data models.
  3587.  
  3588. ------------------------------------------------------------------------------
  3589.  
  3590. Subject: [74] Introduction to JBIG
  3591.  
  3592.  
  3593. JBIG software and the JBIG specification are available on nic.funet.fi
  3594. in /pub/graphics/misc/test-images/jbig.tar.gz.
  3595.  
  3596.  
  3597. A short introduction to JBIG, written by Mark Adler <madler@cco.caltech.edu>:
  3598.  
  3599.   JBIG losslessly compresses binary (one-bit/pixel) images.  (The B stands
  3600.   for bi-level.)  Basically it models the redundancy in the image as the
  3601.   correlations of the pixel currently being coded with a set of nearby
  3602.   pixels called the template.  An example template might be the two
  3603.   pixels preceding this one on the same line, and the five pixels centered
  3604.   above this pixel on the previous line.  Note that this choice only
  3605.   involves pixels that have already been seen from a scanner.
  3606.  
  3607.   The current pixel is then arithmetically coded based on the eight-bit
  3608.   (including the pixel being coded) state so formed.  So there are (in this
  3609.   case) 256 contexts to be coded.  The arithmetic coder and probability
  3610.   estimator for the contexts are actually IBM's (patented) Q-coder.  The
  3611.   Q-coder uses low precision, rapidly adaptable (those two are related)
  3612.   probability estimation combined with a multiply-less arithmetic coder.
  3613.   The probability estimation is intimately tied to the interval calculations
  3614.   necessary for the arithmetic coding.
  3615.  
  3616.   JBIG actually goes beyond this and has adaptive templates, and probably
  3617.   some other bells and whistles I don't know about.  You can find a
  3618.   description of the Q-coder as well as the ancestor of JBIG in the Nov 88
  3619.   issue of the IBM Journal of Research and Development.  This is a very
  3620.   complete and well written set of five articles that describe the Q-coder
  3621.   and a bi-level image coder that uses the Q-coder.
  3622.  
  3623.   You can use JBIG on grey-scale or even color images by simply applying
  3624.   the algorithm one bit-plane at a time.  You would want to recode the
  3625.   grey or color levels first though, so that adjacent levels differ in
  3626.   only one bit (called Gray-coding).  I hear that this works well up to
  3627.   about six bits per pixel, beyond which JPEG's lossless mode works better.
  3628.   You need to use the Q-coder with JPEG also to get this performance.
  3629.  
  3630.   Actually no lossless mode works well beyond six bits per pixel, since
  3631.   those low bits tend to be noise, which doesn't compress at all.
  3632.  
  3633.   Anyway, the intent of JBIG is to replace the current, less effective
  3634.   group 3 and 4 fax algorithms.
  3635.  
  3636.  
  3637. Another introduction to JBIG, written by Hank van Bekkem <jbek@oce.nl>:
  3638.  
  3639.   The following description of the JBIG algorithm is derived from
  3640.   experiences with a software implementation I wrote following the
  3641.   specifications in the revision 4.1 draft of September 16, 1991. The
  3642.   source will not be made available in the public domain, as parts of
  3643.   JBIG are patented.
  3644.  
  3645.   JBIG (Joint Bi-level Image Experts Group) is an experts group of ISO,
  3646.   IEC and CCITT (JTC1/SC2/WG9 and SGVIII). Its job is to define a
  3647.   compression standard for lossless image coding ([1]). The main
  3648.   characteristics of the proposed algorithm are:
  3649.   - Compatible progressive/sequential coding. This means that a
  3650.     progressively coded image can be decoded sequentially, and the
  3651.     other way around.
  3652.   - JBIG will be a lossless image compression standard: all bits in
  3653.     your images before and after compression and decompression will be
  3654.     exactly the same.
  3655.  
  3656.   In the rest of this text I will first describe the JBIG algorithm in
  3657.   a short abstract of the draft. I will conclude by saying something
  3658.   about the value of JBIG.
  3659.  
  3660.  
  3661.   JBIG algorithm.
  3662.   --------------
  3663.  
  3664.   JBIG parameter P specifies the number of bits per pixel in the image.
  3665.   Its allowable range is 1 through 255, but starting at P=8 or so,
  3666.   compression will be more efficient using other algorithms. On the
  3667.   other hand, medical images such as chest X-rays are often stored with
  3668.   12 bits per pixel, while no distorsion is allowed, so JBIG can
  3669.   certainly be of use in this area. To limit the number of bit changes
  3670.   between adjacent decimal values (e.g. 127 and 128), it is wise to use
  3671.   Gray coding before compressing multi-level images with JBIG. JBIG
  3672.   then compresses the image on a bitplane basis, so the rest of this
  3673.   text assumes bi-level pixels.
  3674.  
  3675.   Progressive coding is a way to send an image gradually to a receiver
  3676.   instead of all at once. During sending, more detail is sent, and the
  3677.   receiver can build the image from low to high detail. JBIG uses
  3678.   discrete steps of detail by successively doubling the resolution. The
  3679.   sender computes a number of resolution layers D, and transmits these
  3680.   starting at the lowest resolution Dl. Resolution reduction uses
  3681.   pixels in the high resolution layer and some already computed low
  3682.   resolution pixels as an index into a lookup table. The contents of
  3683.   this table can be specified by the user.
  3684.  
  3685.   Compatibility between progressive and sequential coding is achieved
  3686.   by dividing an image into stripes. Each stripe is a horizontal bar
  3687.   with a user definable height. Each stripe is separately coded and
  3688.   transmitted, and the user can define in which order stripes,
  3689.   resolutions and bitplanes (if P>1) are intermixed in the coded data.
  3690.   A progressive coded image can be decoded sequentially by decoding
  3691.   each stripe, beginning by the one at the top of the image, to its
  3692.   full resolution, and then proceeding to the next stripe. Progressive
  3693.   decoding can be done by decoding only a specific resolution layer
  3694.   from all stripes.
  3695.  
  3696.   After dividing an image into bitplanes, resolution layers and
  3697.   stripes, eventually a number of small bi-level bitmaps are left to
  3698.   compress. Compression is done using a Q-coder. Reference [2]
  3699.   contains a full description, I will only outline the basic principles
  3700.   here.
  3701.  
  3702.   The Q-coder codes bi-level pixels as symbols using the probability of
  3703.   occurrence of these symbols in a certain context. JBIG defines two
  3704.   kinds of context, one for the lowest resolution layer (the base
  3705.   layer), and one for all other layers (differential layers).
  3706.   Differential layer contexts contain pixels in the layer to be coded,
  3707.   and in the corresponding lower resolution layer.
  3708.  
  3709.   For each combination of pixel values in a context, the probability
  3710.   distribution of black and white pixels can be different. In an all
  3711.   white context, the probability of coding a white pixel will be much
  3712.   greater than that of coding a black pixel. The Q-coder assigns, just
  3713.   like a Huffman coder, more bits to less probable symbols, and so
  3714.   achieves compression. The Q-coder can, unlike a Huffmann coder,
  3715.   assign one output codebit to more than one input symbol, and thus is
  3716.   able to compress bi-level pixels without explicit clustering, as
  3717.   would be necessary using a Huffman coder.
  3718.  
  3719.   Maximum compression will be achieved when all probabilities (one set
  3720.   for each combination of pixel values in the context) follow the
  3721.   probabilities of the pixels. The Q-coder therefore continuously
  3722.   adapts these probabilities to the symbols it sees.
  3723.  
  3724.  
  3725.   JBIG value.
  3726.   ----------
  3727.  
  3728.   In my opinion, JBIG can be regarded as two combined devices:
  3729.   - Providing the user the service of sending or storing multiple
  3730.     representations of images at different resolutions without any
  3731.     extra cost in storage. Differential layer contexts contain pixels
  3732.     in two resolution layers, and so enable the Q-coder to effectively
  3733.     code the difference in information between the two layers, instead
  3734.     of the information contained in every layer. This means that,
  3735.     within a margin of approximately 5%, the number of resolution
  3736.     layers doesn't effect the compression ratio.
  3737.   - Providing the user a very efficient compression algorithm, mainly
  3738.     for use with bi-level images. Compared to CCITT Group 4, JBIG is
  3739.     approximately 10% to 50% better on text and line art, and even
  3740.     better on halftones. JBIG is however, just like Group 4, somewhat
  3741.     sensitive to noise in images. This means that the compression ratio
  3742.     decreases when the amount of noise in your images increases.
  3743.  
  3744.   An example of an application would be browsing through an image
  3745.   database, e.g. an EDMS (engineering document management system).
  3746.   Large A0 size drawings at 300 dpi or so would be stored using five
  3747.   resolution layers. The lowest resolution layer would fit on a
  3748.   computer screen. Base layer compressed data would be stored at the
  3749.   beginning of the compressed file, thus making browsing through large
  3750.   numbers of compressed drawings possible by reading and decompressing
  3751.   just the first small part of all files. When the user stops browsing,
  3752.   the system could automatically start decompressing all remaining
  3753.   detail for printing at high resolution.
  3754.  
  3755.   [1] "Progressive Bi-level Image Compression, Revision 4.1", ISO/IEC
  3756.       JTC1/SC2/WG9, CD 11544, September 16, 1991
  3757.   [2] "An overview of the basic principles of the Q-coder adaptive
  3758.       binary arithmetic coder", W.B. Pennebaker, J.L. Mitchell, G.G.
  3759.       Langdon, R.B. Arps, IBM Journal of research and development,
  3760.       Vol.32, No.6, November 1988, pp. 771-726 (See also the other
  3761.       articles about the Q-coder in this issue)
  3762.  
  3763. ------------------------------------------------------------------------------
  3764.  
  3765. Subject: [75] Introduction to JPEG
  3766.  
  3767. Here is a brief overview of the inner workings of JPEG, plus some
  3768. references for more detailed information, written by Tom Lane
  3769. <tgl+@cs.cmu.edu>.  Please read item 19 in part 1 first.
  3770.  
  3771. JPEG works on either full-color or gray-scale images; it does not handle
  3772. bilevel (black and white) images, at least not efficiently.  It doesn't
  3773. handle colormapped images either; you have to pre-expand those into an
  3774. unmapped full-color representation.  JPEG works best on "continuous tone"
  3775. images; images with many sudden jumps in color values will not compress well.
  3776.  
  3777. There are a lot of parameters to the JPEG compression process.  By adjusting
  3778. the parameters, you can trade off compressed image size against reconstructed
  3779. image quality over a *very* wide range.  You can get image quality ranging
  3780. from op-art (at 100x smaller than the original 24-bit image) to quite
  3781. indistinguishable from the source (at about 3x smaller).  Usually the
  3782. threshold of visible difference from the source image is somewhere around 10x
  3783. to 20x smaller than the original, ie, 1 to 2 bits per pixel for color images.
  3784. Grayscale requires a little bit less space.
  3785.  
  3786. JPEG defines a "baseline" lossy algorithm, plus optional extensions for
  3787. progressive and hierarchical coding.  There is also a separate lossless
  3788. compression mode; this typically gives about 2:1 compression, ie about 12
  3789. bits per color pixel.  Most currently available JPEG hardware and software
  3790. handles only the baseline mode.
  3791.  
  3792.  
  3793. Here's the outline of the baseline compression algorithm:
  3794.  
  3795. 1. Transform the image into a suitable color space.  This is a no-op for
  3796. grayscale, but for color images you generally want to transform RGB into a
  3797. luminance/chrominance color space (YCbCr, YUV, etc).  The luminance component
  3798. is grayscale and the other two axes are color information.  The reason for
  3799. doing this is that you can afford to lose a lot more information in the
  3800. chrominance components than you can in the luminance component; the human eye
  3801. is not as sensitive to high-frequency color info as it is to high-frequency
  3802. luminance.  (See any TV system for precedents.)  You don't have to change the
  3803. color space if you don't want to, as the remainder of the algorithm works on
  3804. each color component independently, and doesn't care just what the data is.
  3805. However, compression will be less since you will have to code all the
  3806. components at luminance quality.
  3807.  
  3808. 2. (Optional) Downsample each component by averaging together groups of
  3809. pixels.  The luminance component is left at full resolution, while the color
  3810. components are usually reduced 2:1 horizontally and either 2:1 or 1:1 (no
  3811. change) vertically.  In JPEG-speak these alternatives are usually called
  3812. 2h2v and 2h1v sampling, but you may also see the terms "411" and "422"
  3813. sampling.  This step immediately reduces the data volume by one-half or
  3814. one-third, while having almost no impact on perceived quality.  (Obviously
  3815. this would not be true if you tried it in RGB color space...)  Note that
  3816. downsampling is not applicable to gray-scale data.
  3817.  
  3818. 3. Group the pixel values for each component into 8x8 blocks.  Transform each
  3819. 8x8 block through a discrete cosine transform (DCT); this is a relative of the
  3820. Fourier transform and likewise gives a frequency map, with 8x8 components.
  3821. Thus you now have numbers representing the average value in each block and
  3822. successively higher-frequency changes within the block.  The motivation for
  3823. doing this is that you can now throw away high-frequency information without
  3824. affecting low-frequency information.  (The DCT transform itself is reversible
  3825. except for roundoff error.)  See question 25 for fast DCT algorithms.
  3826.  
  3827. 4. In each block, divide each of the 64 frequency components by a separate
  3828. "quantization coefficient", and round the results to integers.  This is the
  3829. fundamental information-losing step.  A Q.C. of 1 loses no information;
  3830. larger Q.C.s lose successively more info.  The higher frequencies are normally
  3831. reduced much more than the lower.  (All 64 Q.C.s are parameters to the
  3832. compression process; tuning them for best results is a black art.  It seems
  3833. likely that the best values are yet to be discovered.  Most existing coders
  3834. use simple multiples of the example tables given in the JPEG standard.)
  3835.  
  3836. 5. Encode the reduced coefficients using either Huffman or arithmetic coding.
  3837. (Strictly speaking, baseline JPEG only allows Huffman coding; arithmetic
  3838. coding is an optional extension.)   Notice that this step is lossless, so it
  3839. doesn't affect image quality.  The arithmetic coding option uses Q-coding;
  3840. it is identical to the coder used in JBIG (see question 74).  Be aware that
  3841. Q-coding is patented.  Most existing implementations support only the Huffman
  3842. mode, so as to avoid license fees.  The arithmetic mode offers maybe 5 or 10%
  3843. better compression, which isn't enough to justify paying fees.
  3844.  
  3845. 6. Tack on appropriate headers, etc, and output the result.  In an
  3846. "interchange" JPEG file, all of the compression parameters are included
  3847. in the headers so that the decompressor can reverse the process.  For
  3848. specialized applications, the spec permits the parameters to be omitted
  3849. from the file; this saves several hundred bytes of overhead, but it means
  3850. that the decompressor must know what parameters the compressor used.
  3851.  
  3852.  
  3853. The decompression algorithm reverses this process, and typically adds some
  3854. smoothing steps to reduce pixel-to-pixel discontinuities.
  3855.  
  3856.  
  3857. Extensions:
  3858.  
  3859. The progressive mode is intended to support real-time transmission of images.
  3860. It allows the DCT coefficients to be sent incrementally in multiple "scans"
  3861. of the image.  With each scan, the decoder can produce a higher-quality
  3862. rendition of the image.  Thus a low-quality preview can be sent very quickly,
  3863. then refined as time allows.  Notice that the decoder must do essentially a
  3864. full JPEG decode cycle for each scan, so this scheme is useful only with fast
  3865. decoders (meaning dedicated hardware, at least at present).  However, the
  3866. total number of bits sent can actually be somewhat less than is necessary in
  3867. the baseline mode, especially if arithmetic coding is used.  So progressive
  3868. coding might be useful even if the decoder will simply save up the bits and
  3869. make only one output pass.
  3870.  
  3871. The hierarchical mode represents an image at multiple resolutions.  For
  3872. example, one could provide 512x512, 1024x1024, and 2048x2048 versions of the
  3873. image.  The higher-resolution images are coded as differences from the next
  3874. smaller image, and thus require many fewer bits than they would if stored
  3875. independently.  (However, the total number of bits will be greater than that
  3876. needed to store just the highest-resolution frame.)  Note that the individual
  3877. frames in a hierarchical sequence may be coded progressively if desired.
  3878.  
  3879.  
  3880. Lossless JPEG:
  3881.  
  3882. The separate lossless mode does not use DCT, since roundoff errors prevent a
  3883. DCT calculation from being lossless.  For the same reason, one would not
  3884. normally use colorspace conversion or downsampling, although these are
  3885. permitted by the standard.  The lossless mode simply codes the difference
  3886. between each pixel and the "predicted" value for the pixel.  The predicted
  3887. value is a simple function of the already-transmitted pixels just above and
  3888. to the left of the current one (eg, their average; 8 different predictor
  3889. functions are permitted).  The sequence of differences is encoded using the
  3890. same back end (Huffman or arithmetic) used in the lossy mode.
  3891.  
  3892. The main reason for providing a lossless option is that it makes a good
  3893. adjunct to the hierarchical mode: the final scan in a hierarchical sequence
  3894. can be a lossless coding of the remaining differences, to achieve overall
  3895. losslessness.  This isn't quite as useful as it may at first appear, because
  3896. exact losslessness is not guaranteed unless the encoder and decoder have
  3897. identical IDCT implementations (ie identical roundoff errors).
  3898.  
  3899.  
  3900. References:
  3901.  
  3902. For a good technical introduction to JPEG, see:
  3903.     Wallace, Gregory K.  "The JPEG Still Picture Compression Standard",
  3904.     Communications of the ACM, April 1991 (vol. 34 no. 4), pp. 30-44.
  3905. (Adjacent articles in that issue discuss MPEG motion picture compression,
  3906. applications of JPEG, and related topics.)  If you don't have the CACM issue
  3907. handy, a PostScript file containing a revised version of this article is
  3908. available at ftp.uu.net, graphics/jpeg/wallace.ps.Z.  The file (actually a
  3909. preprint for an article to appear in IEEE Trans. Consum. Elect.) omits the
  3910. sample images that appeared in CACM, but it includes corrections and some
  3911. added material.  Note: the Wallace article is copyright ACM and IEEE, and
  3912. it may not be used for commercial purposes.
  3913.  
  3914. An alternative, more leisurely explanation of JPEG can be found in "The Data
  3915. Compression Book" by Mark Nelson ([Nel 1991], see question 7).  This book
  3916. provides excellent introductions to many data compression methods including
  3917. JPEG, plus sample source code in C.  The JPEG-related source code is far from
  3918. industrial-strength, but it's a pretty good learning tool.
  3919.  
  3920. An excellent textbook about JPEG is "JPEG Still Image Data Compression
  3921. Standard" by William B. Pennebaker and Joan L. Mitchell.  Published by Van
  3922. Nostrand Reinhold, 1993, ISBN 0-442-01272-1.  650 pages, price US$59.95.
  3923. (VNR will accept credit card orders at 800/842-3636, or get your local
  3924. bookstore to order it.)  This book includes the complete text of the ISO
  3925. JPEG standards, DIS 10918-1 and draft DIS 10918-2.  Review by Tom Lane:
  3926. "This is by far the most complete exposition of JPEG in existence.  It's
  3927. written by two people who know what they are talking about: both serve on the
  3928. ISO JPEG standards committee.  If you want to know how JPEG works or why it
  3929. works that way, this is the book to have."
  3930.  
  3931. There are a number of errors in the first printing of the Pennebaker
  3932. & Mitchell book.  An errata list is available at ftp.uu.net:
  3933. graphics/jpeg/pm.errata.  At last report, all were fixed in the
  3934. second printing.
  3935.  
  3936. The official specification of JPEG is not currently available on-line.
  3937. I hear that CCITT specs may be on-line sometime soon, which would change this.
  3938. At the moment, your best bet is to buy the Pennebaker and Mitchell textbook.
  3939.  
  3940.  
  3941. ------------------------------------------------------------------------------
  3942.  
  3943. Subject: [76] What is Vector Quantization?
  3944.  
  3945. Some vector quantization software for data analysis that is available
  3946. from cochlea.hut.fi (130.233.168.48) in the /pub directory.  One
  3947. package is lvq_pak and one is som_pak (som_pak generates Kohonen maps
  3948. of data using lvq to cluster it).
  3949.  
  3950. For a book on Vector Quantization, see the reference (Gersho and Gray)
  3951. given in item 7 of this FAQ.
  3952.  
  3953. A short introduction to Vector Quantization, written by Alex Zatsman
  3954. <alex.zatsman@analog.com>:
  3955.  
  3956. In Scalar  Quantization one represents  the values by  fixed subset of
  3957. representative values. For  examples, if you  have  16 bit  values and
  3958. send  only 8 most  signifcant bits, you  get an  approximation  of the
  3959. original data  at  the expense of  precision.  In this case  the fixed
  3960. subset is all the 16-bit numbers divisable by 256, i.e 0, 256, 512,...
  3961.  
  3962. In  Vector Quantization  you   represent   not individual values   but
  3963. (usually small) arrays of them. A typical  example  is a color  map: a
  3964. color picture can  be  represented by  a  2D array  of  triplets  (RGB
  3965. values). In most pictures  those triplets do  not cover the  whole RGB
  3966. space but  tend to   concetrate  in certain   areas. For  example, the
  3967. picture of a forest will typically have a lot of green. One can select
  3968. a relatively  small  subset (typically 256 elements) of representative
  3969. colors, i.e RGB  triplets,  and then approximate  each  triplet by the
  3970. representative of  that small set. In case  of 256 one  can use 1 byte
  3971. instead of 3 for each pixel.
  3972.  
  3973. One  can do   the  same   for  any large  data  sets,  especialy  when
  3974. consecutive points are correlated in some way. CELP speech compression
  3975. algorithms  use  those subsets  "codebooks" and   use them to quantize
  3976. exciation vectors  for linear prediction  -- hence the name CELP which
  3977. stands for Codebook Excited Linear Prediction.  (See item 26 in part 1
  3978. of this FAQ for more information about CELP.)
  3979.  
  3980. Note that Vector Quantization, just like Scalar Quantization, is a lossy
  3981. compression.
  3982.  
  3983. ------------------------------------------------------------------------------
  3984.  
  3985. Subject: [77] Introduction to Fractal compression (long)
  3986.  
  3987.  
  3988. Written by John Kominek <jmkomine@jeeves.uwaterloo.ca>.
  3989.  
  3990. Seven things you should know about Fractal Image Compression (assuming that 
  3991. you want to know about it).
  3992.  
  3993.    1. It is a promising new technology, arguably superior to JPEG -- 
  3994.       but only with an argument.
  3995.    2. It is a lossy compression method.
  3996.    3. The fractals in Fractal Image Compression are Iterated Function
  3997.       Systems.
  3998.    4. It is a form of Vector Quantization, one that employs a virtual
  3999.       codebook.
  4000.    5. Resolution enhancement is a powerful feature but is not some
  4001.       magical way of achieving 1000:1 compression.
  4002.    6. Compression is slow, decompression is fast.
  4003.    7. The technology is patented.
  4004.  
  4005. That's the scoop in condensed form. Now to elaborate, beginning with a little 
  4006. background.
  4007.  
  4008.  
  4009.  A Brief History of Fractal Image Compression
  4010.  --------------------------------------------
  4011.  
  4012. The birth of fractal geometry (or rebirth, rather) is usually traced to IBM 
  4013. mathematician Benoit B. Mandelbrot and the 1977 publication of his seminal 
  4014. book The Fractal Geometry of Nature. The book put forth a powerful thesis: 
  4015. traditional geometry with its straight lines and smooth surfaces does not 
  4016. resemble the geometry of trees and clouds and mountains. Fractal geometry, 
  4017. with its convoluted coastlines and detail ad infinitum, does.
  4018.  
  4019. This insight opened vast possibilities. Computer scientists, for one, found a 
  4020. mathematics capable of generating artificial and yet realistic looking land-
  4021. scapes, and the trees that sprout from the soil. And mathematicians had at 
  4022. their disposal a new world of geometric entities.
  4023.  
  4024. It was not long before mathematicians asked if there was a unity among this 
  4025. diversity. There is, as John Hutchinson demonstrated in 1981, it is the branch 
  4026. of mathematics now known as Iterated Function Theory. Later in the decade 
  4027. Michael Barnsley, a leading researcher from Georgia Tech, wrote the popular 
  4028. book Fractals Everywhere. The book presents the mathematics of Iterated Func-
  4029. tions Systems (IFS), and proves a result known as the Collage Theorem. The 
  4030. Collage Theorem states what an Iterated Function System must be like in order 
  4031. to represent an image.
  4032.  
  4033. This presented an intriguing possibility. If, in the forward direction, frac-
  4034. tal mathematics is good for generating natural looking images, then, in the 
  4035. reverse direction, could it not serve to compress images? Going from a given 
  4036. image to an Iterated Function System that can generate the original (or at 
  4037. least closely resemble it), is known as the inverse problem. This problem 
  4038. remains unsolved.
  4039.  
  4040. Barnsley, however, armed with his Collage Theorem, thought he had it solved. 
  4041. He applied for and was granted a software patent and left academia to found 
  4042. Iterated Systems Incorporated (US patent 4,941,193. Alan Sloan is the co-
  4043. grantee of the patent and co-founder of Iterated Systems.)  Barnsley announced 
  4044. his success to the world in the January 1988 issue of BYTE magazine. This 
  4045. article did not address the inverse problem but it did exhibit several images 
  4046. purportedly compressed in excess of 10,000:1. Alas, it was not a breakthrough. 
  4047. The images were given suggestive names such as "Black Forest" and "Monterey 
  4048. Coast" and "Bolivian Girl" but they were all manually constructed. Barnsley's 
  4049. patent has come to be derisively referred to as the "graduate student algo-
  4050. rithm."
  4051.  
  4052. Graduate Student Algorithm
  4053.    o Acquire a graduate student.
  4054.    o Give the student a picture.
  4055.    o And a room with a graphics workstation.
  4056.    o Lock the door.
  4057.    o Wait until the student has reverse engineered the picture.
  4058.    o Open the door.
  4059.  
  4060. Attempts to automate this process have met little success. As Barnsley admit-
  4061. ted in 1988: "Complex color images require about 100 hours each to encode and 
  4062. 30 minutes to decode on the Masscomp [dual processor workstation]." That's 100 
  4063. hours with a _person_ guiding the process.
  4064.  
  4065. Ironically, it was one of Barnsley's PhD students that made the graduate 
  4066. student algorithm obsolete. In March 1988, according to Barnsley, he arrived 
  4067. at a modified scheme for representing images called Partitioned Iterated 
  4068. Function Systems (PIFS). Barnsley applied for and was granted a second patent 
  4069. on an algorithm that can automatically convert an image into a Partitioned 
  4070. Iterated Function System, compressing the image in the process. (US patent 
  4071. 5,065,447. Granted on Nov. 12 1991.) For his PhD thesis, Arnaud Jacquin imple-
  4072. mented the algorithm in software, a description of which appears in his land-
  4073. mark paper "Image Coding Based on a Fractal Theory of Iterated Contractive 
  4074. Image Transformations." The algorithm was not sophisticated, and not speedy, 
  4075. but it was fully automatic. This came at price: gone was the promise of 
  4076. 10,000:1 compression. A 24-bit color image could typically be compressed from 
  4077. 8:1 to 50:1 while still looking "pretty good." Nonetheless, all contemporary 
  4078. fractal image compression programs are based upon Jacquin's paper.
  4079.  
  4080. That is not to say there are many fractal compression programs available. 
  4081. There are not. Iterated Systems sell the only commercial compressor/decompres-
  4082. sor, an MS-Windows program called "Images Incorporated." There are also an 
  4083. increasing number of academic programs being made freely available. Unfor-
  4084. tunately, these programs are -- how should I put it? -- of merely academic 
  4085. quality. 
  4086.  
  4087. This scarcity has much to do with Iterated Systems' tight lipped policy about 
  4088. their compression technology. They do, however, sell a Windows DLL for pro-
  4089. grammers. In conjunction with independent development by researchers else-
  4090. where, therefore, fractal compression will gradually become more pervasive. 
  4091. Whether it becomes all-pervasive remains to be seen.
  4092.  
  4093. Historical Highlights:
  4094.    1977 -- Benoit Mandelbrot finishes the first edition of The Fractal 
  4095.            Geometry of Nature.
  4096.    1981 -- John Hutchinson publishes "Fractals and Self-Similarity."
  4097.    1983 -- Revised edition of The Fractal Geometry of Nature is 
  4098.            published.
  4099.    1985 -- Michael Barnsley and Stephen Demko introduce Iterated
  4100.            Function Theory in "Iterated Function Systems and the Global
  4101.            Construction of Fractals."
  4102.    1987 -- Iterated Systems Incorporated is founded.
  4103.    1988 -- Barnsley publishes the book Fractals Everywhere.
  4104.    1990 -- Barnsley's first patent is granted.
  4105.    1991 -- Barnsley's second patent is granted.
  4106.    1992 -- Arnaud Jacquin publishes an article that describes the first
  4107.            practical fractal image compression method.
  4108.    1993 -- The book Fractal Image Compression by Michael Barnsley and Lyman 
  4109.            Hurd is published.
  4110.         -- The Iterated Systems' product line matures. 
  4111.    1994 -- Put your name here.
  4112.  
  4113.  
  4114.  On the Inside
  4115.  -------------
  4116.  
  4117. The fractals that lurk within fractal image compression are not those of the 
  4118. complex plane (Mandelbrot Set, Julia sets), but of Iterated Function Theory. 
  4119. When lecturing to lay audiences, the mathematician Heinz-Otto Peitgen intro-
  4120. duces the notion of Iterated Function Systems with the alluring metaphor of a 
  4121. Multiple Reduction Copying Machine. A MRCM is imagined to be a regular copying 
  4122. machine except that:
  4123.  
  4124.   1. There are multiple lens arrangements to create multiple overlapping
  4125.      copies of the original.
  4126.   2. Each lens arrangement reduces the size of the original.
  4127.   3. The copier operates in a feedback loop, with the output of one
  4128.      stage the input to the next. The initial input may be anything.
  4129.  
  4130. The first point is what makes an IFS a system. The third is what makes it 
  4131. iterative. As for the second, it is implicitly understood that the functions 
  4132. of an Iterated Function Systems are contractive. 
  4133.  
  4134. An IFS, then, is a set of contractive transformations that map from a defined 
  4135. rectangle of the real plane to smaller portions of that rectangle. Almost 
  4136. invariably, affine transformations are used. Affine transformations act to 
  4137. translate, scale, shear, and rotate points in the plane. Here is a simple 
  4138. example:
  4139.  
  4140.  
  4141.      |---------------|              |-----|
  4142.      |x              |              |1    |
  4143.      |               |              |     |
  4144.      |               |         |---------------|
  4145.      |               |         |2      |3      |
  4146.      |               |         |       |       |
  4147.      |---------------|         |---------------|  
  4148.  
  4149.          Before                      After
  4150.  
  4151.      Figure 1. IFS for generating Sierpinski's Triangle.
  4152.  
  4153. This IFS contains three component transformations (three separate lens ar-
  4154. rangements in the MRCM metaphor). Each one shrinks the original by a factor of 
  4155. 2, and then translates the result to a new location. It may optionally scale 
  4156. and shift the luminance values of the rectangle, in a manner similar to the 
  4157. contrast and brightness knobs on a TV.
  4158.  
  4159. The amazing property of an IFS is that when the set is evaluated by iteration, 
  4160. (i.e. when the copy machine is run), a unique image emerges. This latent image 
  4161. is called the fixed point or attractor of the IFS. As guaranteed by a result 
  4162. known as the Contraction Theorem, it is completely independent of the initial 
  4163. image. Two famous examples are Sierpinski's Triangle and Barnsley's Fern. 
  4164. Because these IFSs are contractive, self-similar detail is created at every 
  4165. resolution down to the infinitesimal. That is why the images are fractal.
  4166.  
  4167. The promise of using fractals for image encoding rests on two suppositions: 1. 
  4168. many natural scenes possess this detail within detail structure (e.g. clouds), 
  4169. and 2. an IFS can be found that generates a close approximation of a scene 
  4170. using only a few transformations. Barnsley's fern, for example, needs but 
  4171. four. Because only a few numbers are required to describe each transformation, 
  4172. an image can be represented very compactly. Given an image to encode, finding 
  4173. the optimal IFS from all those possible is known as the inverse problem.
  4174.  
  4175. The inverse problem -- as mentioned above -- remains unsolved. Even if it 
  4176. were, it may be to no avail. Everyday scenes are very diverse in subject 
  4177. matter; on whole, they do not obey fractal geometry. Real ferns do not branch 
  4178. down to infinity. They are distorted, discolored, perforated and torn. And the 
  4179. ground on which they grow looks very much different.
  4180.  
  4181. To capture the diversity of real images, then, Partitioned IFSs are employed. 
  4182. In a PIFS, the transformations do not map from the whole image to the parts, 
  4183. but from larger parts to smaller parts. An image may vary qualitatively from 
  4184. one area to the next (e.g. clouds then sky then clouds again). A PIFS relates 
  4185. those areas of the original image that are similar in appearance. Using Jac-
  4186. quin's notation, the big areas are called domain blocks and the small areas 
  4187. are called range blocks. It is necessary that every pixel of the original 
  4188. image belong to (at least) one range block. The pattern of range blocks is 
  4189. called the partitioning of an image.
  4190.  
  4191. Because this system of mappings is still contractive, when iterated it will 
  4192. quickly converge to its latent fixed point image. Constructing a PIFS amounts 
  4193. to pairing each range block to the domain block that it most closely resembles 
  4194. under some to-be-determined affine transformation. Done properly, the PIFS 
  4195. encoding of an image will be much smaller than the original, while still 
  4196. resembling it closely.
  4197.  
  4198. Therefore, a fractal compressed image is an encoding that describes:
  4199.    1. The grid partitioning (the range blocks).
  4200.    2. The affine transforms (one per range block).
  4201.  
  4202. The decompression process begins with a flat gray background. Then the set of 
  4203. transformations is repeatedly applied. After about four iterations the attrac-
  4204. tor stabilizes. The result will not (usually) be an exact replica of the 
  4205. original, but reasonably close.
  4206.  
  4207.  
  4208.  Scalelessnes and Resolution Enhancement
  4209.  ---------------------------------------
  4210.  
  4211. When an image is captured by an acquisition device, such as a camera or scan-
  4212. ner, it acquires a scale determined by the sampling resolution of that device. 
  4213. If software is used to zoom in on the image, beyond a certain point you don't 
  4214. see additional detail, just bigger pixels. 
  4215.  
  4216. A fractal image is different. Because the affine transformations are spatially 
  4217. contractive, detail is created at finer and finer resolutions with each itera-
  4218. tion. In the limit, self-similar detail is created at all levels of resolu-
  4219. tion, down the infinitesimal. Because there is no level that 'bottoms out' 
  4220. fractal images are considered to be scaleless.
  4221.  
  4222. What this means in practice is that as you zoom in on a fractal image, it will 
  4223. still look 'as it should' without the staircase effect of pixel replication. 
  4224. The significance of this is cause of some misconception, so here is the right 
  4225. spot for a public service announcement.
  4226.  
  4227.                         /--- READER BEWARE ---\
  4228.  
  4229. Iterated Systems is fond of the following argument. Take a portrait that is, 
  4230. let us say, a grayscale image 250x250 pixels in size, 1 byte per pixel. You 
  4231. run it through their software and get a 2500 byte file (compression ratio = 
  4232. 25:1). Now zoom in on the person's hair at 4x magnification. What do you see? 
  4233. A texture that still looks like hair. Well then, it's as if you had an image 
  4234. 1000x1000 pixels in size. So your _effective_ compression ratio is 25x16=400.
  4235.  
  4236. But there is a catch. Detail has not been retained, but generated. With a 
  4237. little luck it will look as it should, but don't count on it. Zooming in on a 
  4238. person's face will not reveal the pores. 
  4239.  
  4240. Objectively, what fractal image compression offers is an advanced form of 
  4241. interpolation. This is a useful and attractive property. Useful to graphic 
  4242. artists, for example, or for printing on a high resolution device. But it does 
  4243. not bestow fantastically high compression ratios.
  4244.  
  4245.                         \--- READER BEWARE ---/
  4246.  
  4247. That said, what is resolution enhancement? It is the process of compressing an 
  4248. image, expanding it to a higher resolution, saving it, then discarding the 
  4249. iterated function system. In other words, the compressed fractal image is the 
  4250. means to an end, not the end itself.
  4251.  
  4252.  
  4253.  The Speed Problem
  4254.  -----------------
  4255.  
  4256. The essence of the compression process is the pairing of each range block to a 
  4257. domain block such that the difference between the two, under an affine trans-
  4258. formation, is minimal. This involves a lot of searching. 
  4259.  
  4260. In fact, there is nothing that says the blocks have to be squares or even 
  4261. rectangles. That is just an imposition made to keep the problem tractable. 
  4262.  
  4263. More generally, the method of finding a good PIFS for any given image involves 
  4264. five main issues: 
  4265.    1. Partitioning the image into range blocks. 
  4266.    2. Forming the set of domain blocks. 
  4267.    3. Choosing type of transformations that will be considered. 
  4268.    4. Selecting a distance metric between blocks. 
  4269.    5. Specifying a method for pairing range blocks to domain blocks. 
  4270.  
  4271. Many possibilities exist for each of these. The choices that Jacquin offered 
  4272. in his paper are: 
  4273.    1. A two-level regular square grid with 8x8 pixels for the large
  4274.       range blocks and 4x4 for the small ones. 
  4275.    2. Domain blocks are 16x16 and 8x8 pixels in size with a subsampling 
  4276.       step size of four. The 8 isometric symmetries (four rotations, 
  4277.       four mirror flips) expand the domain pool to a virtual domain 
  4278.       pool eight times larger. 
  4279.    3. The choices in the last point imply a shrinkage by two in each 
  4280.       direction, with a possible rotation or flip, and then a trans-
  4281.       lation in the image plane. 
  4282.    4. Mean squared error is used. 
  4283.    5. The blocks are categorized as of type smooth, midrange, simple
  4284.       edge, and complex edge. For a given range block the respective
  4285.       category is searched for the best match.
  4286.  
  4287. The importance of categorization can be seen by calculating the size of the 
  4288. total domain pool. Suppose the image is partitioned into 4x4 range blocks. A 
  4289. 256x256 image contains a total of (256-8+1)^2  = 62,001 different 8x8 domain 
  4290. blocks. Including the 8 isometric symmetries increases this total to 496,008. 
  4291. There are (256-4+1)^2 = 64,009 4x4 range blocks, which makes for a maximum of 
  4292. 31,748,976,072 possible pairings to test. Even on a fast workstation an ex-
  4293. haustive search is prohibitively slow. You can start the program before de-
  4294. parting work Friday afternoon; Monday morning, it will still be churning away. 
  4295.  
  4296. Increasing the search speed is the main challenge facing fractal image com-
  4297. pression.
  4298.  
  4299.  
  4300.  Similarity to Vector Quantization
  4301.  ---------------------------------
  4302.  
  4303. To the VQ community, a "vector" is a small rectangular block of pixels. The 
  4304. premise of vector quantization is that some patterns occur much more frequent-
  4305. ly than others. So the clever idea is to store only a few of these common 
  4306. patterns in a separate file called the codebook. Some codebook vectors are 
  4307. flat, some are sloping, some contain tight texture, some sharp edges, and so 
  4308. on -- there is a whole corpus on how to construct a codebook. Each codebook 
  4309. entry (each domain block) is assigned an index number. A given image, then, is 
  4310. partitioned into a regular grid array. Each grid element (each range block) is 
  4311. represented by an index into the codebook. Decompressing a VQ file involves 
  4312. assembling an image out of the codebook entries. Brick by brick, so to speak.
  4313.  
  4314. The similarity to fractal image compression is apparent, with some notable 
  4315. differences. 
  4316.    1. In VQ the range blocks and domain blocks are the same size; in an
  4317.       IFS the domain blocks are always larger. 
  4318.    2. In VQ the domain blocks are copied straight; in an IFS each domain 
  4319.       block undergoes a luminance scaling and offset.
  4320.    3. In VQ the codebook is stored apart from the image being coded; in 
  4321.       an IFS the codebook is not explicitly stored. It is comprised of
  4322.       portions of the attractor as it emerges during iteration. For that
  4323.       reason it is called a "virtual codebook." It has no existence
  4324.       independent of the affine transformations that define an IFS.
  4325.    4. In VQ the codebook is shared among many images; in an IFS the 
  4326.       virtual codebook is specific to each image.
  4327.  
  4328. There is a more refined version of VQ called gain-shape vector quantization in 
  4329. which a luminance scaling and offset is also allowed. This makes the similari-
  4330. ty to fractal image compression as close as can be.
  4331.  
  4332.  
  4333.  Compression Ratios
  4334.  ------------------
  4335.  
  4336. Exaggerated claims not withstanding, compression ratios typically range from 
  4337. 4:1 to 100:1. All other things equal, color images can be compressed to a 
  4338. greater extent than grayscale images.
  4339.  
  4340. The size of a fractal image file is largely determined by the number of trans-
  4341. formations of the PIFS. For the sake of simplicity, and for the sake of com-
  4342. parison to JPEG, assume that a 256x256x8 image is partitioned into a regular 
  4343. partitioning of 8x8 blocks. There are 1024 range blocks and thus 1024 trans-
  4344. formations to store. How many bits are required for each?
  4345.  
  4346. In most implementations the domain blocks are twice the size of the range 
  4347. blocks. So the spatial contraction is constant and can be hard coded into the 
  4348. decompression program. What needs to be stored are:
  4349.  
  4350.    x position of domain block        8     6
  4351.    y position of domain block        8     6
  4352.    luminance scaling                 8     5
  4353.    luminance offset                  8     6
  4354.    symmetry indicator                3     3
  4355.                                     --    --
  4356.                                     35    26 bits
  4357.  
  4358. In the first scheme, a byte is allocated to each number except for the symme-
  4359. try indicator. The upper bound on the compression ratio is thus (8x8x8)/35 = 
  4360. 14.63. In the second scheme, domain blocks are restricted to coordinates 
  4361. modulo 4. Plus, experiments have revealed that 5 bits per scale factor and 6 
  4362. bits per offset still give good visual results. So the compression ratio limit 
  4363. is now 19.69. Respectable but not outstanding.
  4364.  
  4365. There are other, more complicated, schemes to reduce the bit rate further. The 
  4366. most common is to use a three or four level quadtree structure for the range 
  4367. partitioning. That way, smooth areas can be represented with large range 
  4368. blocks (high compression), while smaller blocks are used as necessary to 
  4369. capture the details. In addition, entropy coding can be applied as a back-end 
  4370. step to gain an extra 20% or so.
  4371.  
  4372.  
  4373.  Quality: Fractal vs. JPEG
  4374.  -------------------------
  4375.  
  4376. The greatest irony of the coding community is that great pains are taken to 
  4377. precisely measure and quantify the error present in a compressed image, and 
  4378. great effort is expended toward minimizing an error measure that most often is 
  4379. -- let us be gentle -- of dubious value. These measure include signal-to-noise 
  4380. ratio, root mean square error, and mean absolute error. A simple example is 
  4381. systematic shift: add a value of 10 to every pixel. Standard error measures 
  4382. indicate a large distortion, but the image has merely been brightened.
  4383.  
  4384. With respect to those dubious error measures, and at the risk of over-sim-
  4385. plification, the results of tests reveal the following: for low compression 
  4386. ratios JPEG is better, for high compression ratios fractal encoding is better. 
  4387. The crossover point varies but is often around 40:1. This figure bodes well 
  4388. for JPEG since beyond the crossover point images are so severely distorted 
  4389. that they are seldom worth using. 
  4390.  
  4391. Proponents of fractal compression counter that signal-to-noise is not a good 
  4392. error measure and that the distortions present are much more 'natural looking' 
  4393. than the blockiness of JPEG, at both low and high bit rates. This is a valid 
  4394. point but is by no means universally accepted. 
  4395.  
  4396. What the coding community desperately needs is an easy to compute error meas-
  4397. ure that accurately captures subjective impression of human viewers. Until 
  4398. then, your eyes are the best judge.
  4399.  
  4400.  
  4401.  Finding Out More
  4402.  ----------------
  4403.  
  4404.  Please refer to item 17 in part 1 of this FAQ for a list of references,
  4405. available software, and ftp sites.
  4406.  
  4407.  
  4408.           End of part 2 of the comp.compression faq.
  4409.  
  4410.  
  4411.  
  4412. ==============================================================================
  4413.  
  4414. Part 3: (Long) list of image compression hardware
  4415.  
  4416. [85] Image compression hardware
  4417. [99] Acknowledgments
  4418.  
  4419.  
  4420. Search for "Subject: [#]" to get to question number # quickly. Some news
  4421. readers can also take advantage of the message digest format used here.
  4422.  
  4423. ------------------------------------------------------------------------------
  4424.  
  4425. Subject: [85] Image compression hardware
  4426.  
  4427. Here is a list of sources of image compression hardware (JPEG, MPEG,
  4428. H.261 and others), reposted with the author's permission.  The list is
  4429. probably a little dated already, but it is a good starting point for
  4430. seeking compression chips. (Please send corrections/additions to
  4431. jloup@chorus.fr). References are taken from:
  4432.  
  4433.    VIDEO COMPRESSION OPTIONS, IEEE CICC 6-May-92
  4434.    John J. Bloomer, jbloomer@crd.ge.com, Fathy F. Yassa, Aiman A. Abdel-Malek
  4435.    General Electric Corporate R&D, KWC317 Signals and Systems Laboratory
  4436.    PO Box 8, Schenectady NY, 12301
  4437.  
  4438. (Too many people have sent comments, corrections or additions so I am
  4439. just making a common acknowledgment here.)
  4440.  
  4441.  
  4442.  Pipelined Processors, Building Blocks (Chip Sets)
  4443.  -------------------------------------------------
  4444.  
  4445. STI3200, IMSA121, STI3208 - SGS-Thompson DCT processors.  602-867-6279
  4446.     - 3200 has multiple block size options, DC to 13.5 MHz
  4447.     - A121 8x8 fixed blocks, DC to 20MHz, add/sub loop, CCITT compatible
  4448.     - 3208 8x8 fixed blocks, DC to 40MHz, CCITT compatible at 20MHz
  4449.  
  4450. STI3220 - SGS-Thompson motion estimator (H.261, MPEG).  602-867-6279
  4451.     - 8-bit input pixels, 4-bit H and V vectors out
  4452.     - adjustable block size matcher (8x8, 8x16, 16x16)
  4453.     - +7/-8 search window
  4454.     - 5V, 2W at 18MHz (max), 68 pin PLCC
  4455.  
  4456. L64765 , L64735 , L64745 - 3-chip LSI Logic JPEG set.  408-433-4383
  4457.     - L64765 raster-to-block and color-space converter, jointly developed
  4458.           with Rapid Tech.
  4459.     - L64735 block DCT processor
  4460.     - L64745 JPEG coder support, stand-alone lossless DPCM codec, dynamic
  4461.           Huffman
  4462.     - 27 MB/s on CCIR601 frames
  4463.     - minimal support logic, color and gray scale
  4464.     - 68-pin PGA or PLCC, 27 and 20 MHz versions
  4465.  
  4466. L647*0 and L6471* families - LSI Logic H.621/MPEG pieces.  408-433-8000
  4467.     - L64720 motion estimator, 30/40MHz, 8x8, 16x16 blocks, 32x32 or 16x16 
  4468.           search window, 68-pin CPGA or PPGA
  4469.     - L64730 & 735 8x8 DCT processors (12 & 8-9 bits)
  4470.     - L64740 8x8 block quantization
  4471.     - L64760 intra/inter-frame coding decision
  4472.     - L64715 BCH error correction
  4473.     - L64750/L64751 variable length encode/decode (H.261-specific)
  4474.  
  4475. ZR36020 and ZR36031 - Zoran DCT processor & quantization/encoding. 408-986-1314
  4476.     - JPEG-like scheme using 16-bit, two's complement fixed point
  4477.           arithmetic
  4478.     - includes bit-rate controls for constant # of pictures per card
  4479.     - 7.4 MHz, < 1W, 20mW in standby mode, 7.5 frames/s (f/s)
  4480.     - 36020 - 44-pin plastic quad flatpack (PQFP) or 48-pin ceramic DIP
  4481.     - 36031 - 100-pin PQFP or 85-pin PGA.
  4482.     - co-developments with Fuji Photo Film Co. Ltd. digital IC-card
  4483.           camera market
  4484.  
  4485.     Does 2-passes of image: generate histogram for optimum Huffman
  4486.     tables and quantization compute step size (ala H.261 and
  4487.     MPEG-I) for each macroblock or minimum coded unit (MCU).
  4488.  
  4489.     JPEG-compatible codec expected soon.
  4490.  
  4491. LDM3104  - Olympus DCT coefficient encoder
  4492.     - constant rate, digital IC-card camera market
  4493.     - 750 mW, 25 mW standby, 100-poin QFP
  4494.  
  4495. TMC2312 - TRW quantizer/Huffman encoder, TMC2313 Huffman decoder/dequantizer
  4496.  
  4497. TMC2311 - TRW CMOS Fast Cosine Transform Processor.  
  4498.     - 12 Bits, 15 M pixels/s
  4499.     - complies with the CCITT SGXV ( e.g. JPEG, H.261 and MPEG )
  4500.     - includes an adder-subtractor for linear predictive coding
  4501.  
  4502. MN195901 - Matsushita Electric Industrial Co.   See ISSCC 1992
  4503.     - 16-bit, 60 MIP video signal processor
  4504.     - 25 uS instruction processing
  4505.     - on-board DCT and absolute differencing
  4506.     - Philips Signetics US fab.
  4507.  
  4508. HGCT - Ricoh CRC, Generalized Chen Transform demonstration chip.  408-281-1436
  4509.     - 2D JPEG/MPEG/H.261 compatible DCT
  4510.     - includes quantization
  4511.     - 30MHz, 15K gates
  4512.     - licensing possible
  4513.  
  4514. GCTX64000 - Graphic Communication Technology Corp. chipset
  4515.     - provides CCITT H.261
  4516.     - VLSI Technology and Hitachi supply H.261 codec core. 1 micron CMOS.
  4517.  
  4518. BT - British Telecommunications  plc., Martlesham labs designed
  4519.     - H.261 codec chipset, Motorola fab.
  4520.     - 13 chips total for codec.
  4521.  
  4522.  
  4523.  Pipelined Processors, Monolithic, Programmable
  4524.  ----------------------------------------------
  4525.  
  4526. Vision Processor - Integrated Information Technology Inc. 408-727-1885
  4527.     - generic DCT, motion compensated & entropy coding codec
  4528.     - microcode for still- and motion-video compression (JPEG, H.261 and
  4529.           MPEG1)
  4530.     - 1 micron CMOS, 20 MHz and 33 MHz, PGA and 84-pin QFP  
  4531.     - JPEG only and JPEG/H/261/MPEG versions available, H.261 at 30 f/s.  
  4532.     - used by Compression Labs, Inc. CDV teleconferencing system
  4533.     - rumored to be the heart of the AT&T picture phone
  4534.  
  4535. MN195901 - Matsushita Electric Industrial Corp
  4536.     - 40 MHz DSP, built-in DCT
  4537.     - 16-bit fixed-point
  4538.  
  4539. AVP1000 -  AT&T  JPEG, MPEG and H.261 codec chipset.  800-372-2447
  4540.     - 1400D decoder, 1400C system controller
  4541.     - 1300E H.261 (CIF, QCIF, CIF240) at 30 f/s, I-frame only MPEG.
  4542.     - 1400E is superset of 1300E, motion with 1/2 pixel resolution over +/-
  4543.           32 pixels
  4544.     - YCbCr video or digital input, on-board rate FIFOs, external RAM
  4545.           required
  4546.     - 0.75 micron, 50 MHz CMOS
  4547.  
  4548.     AVP1000 is from AT&T Microelectronics.  The AT&T chip set
  4549.     handles MPEG-1, H.261, and JPEG.  1400D has on board color
  4550.     space convertor.  Limited to 4Mb/s coded rate.  The DSP does
  4551.     the MUSICAM decoding (up to layer II ?)
  4552.  
  4553.  
  4554. 82750PB, 82750DB - Intel DVI  pixel and display YUV color space processors.
  4555.     - proprietary machine code employed for compression
  4556.     - usable for other algorithms (e.g., JPEG, H.261 or MPEG1 at reduced
  4557.           data rates)
  4558.  
  4559.  
  4560.  Pipelined Processors, Monolithic, Fixed Lossless - Entropy Coders, DPCM, VQ
  4561.  ---------------------------------------------------------------------------
  4562.  
  4563. DCP - Integrated Information Tech. Inc. Data Compressor Processor  408-727-1885
  4564.     - LZ codec with on-chip dictionary store
  4565.     - on-chip buffers supporting block moves
  4566.     - targeting disk drives and network controller markets
  4567.     - 3.3V, 84-pin PQFP
  4568.  
  4569. Mystic - HP's DC-LZ codec.  408-749-9500
  4570.  
  4571. AHA3210 - Advanced Hardware Architectures DC-LZ codec. 208-883-8000
  4572.     - two independent DMA ports for 10 MB/s compress, decompress &
  4573.           pass-thru
  4574.     - addressing allows up to 16 MB record compression
  4575.     - 20 MHz internal clock, 200 mW, 100-pin PQFP
  4576.     - interface to AHA5101/5121 QIC tape controller/formatter
  4577.     - HP licensee
  4578.  
  4579. AHA3xxx/xxy - Rice (UNC) algorithm, 20M samples/sec, 4 to 14 bits. 208-883-8000
  4580.  
  4581. CRM1000 - CERAM Inc. entropy codec, proprietary algorithm.  719-540-8500
  4582.  
  4583. Rice - UNC algorithm prototype, 180 Mb/s.  See IEEE CICC 1992
  4584.     - other CICC 1992 papers:
  4585.        +JS.E. Kerneny et.al. differential read, pyramidal output CCD
  4586.          + A. Aggoun et.al. DPCM processing
  4587.  
  4588. DCD - Philips Data Compressor Decompressor IC. 914-945-6000
  4589.     - See CICC 1990 proceedings, H. Blume, et.al.
  4590.     - LZ codec, 20 MHz clock
  4591.     - Internal FIFOs, separate input/output buses, max 10 Mword/s data in
  4592.     - 5 V CMOS, 175-pin PGA
  4593.  
  4594. 9705 - Second generation Stac Electronics accelerator chip.  619-431-7474
  4595.     - Stacker LZA compression scheme(LZ-based)
  4596.     - compress at approx. 2.5 MB/s, decompress at 6 MB/s (39+ faster than
  4597.           9704)
  4598.     - standby mode 300uA
  4599.     - embedded in tapes and disks (e.g., QIC-122 Ten X Technology
  4600.           512-346-8360)
  4601.     - file compression board & software:
  4602.         + for the PC/AT - from Stac
  4603.         + for the Macintosh - from Sigma Design 415-770-0100 (40 MHz 9703)
  4604.     - InfoChip Systems Inc. - proprietary string-matching technology
  4605.           408-727-0514
  4606.  
  4607. VCEP or OTI95C71/Am95C71 - Oak Technology Inc. 408-737-0888
  4608.     - AMD CCITT B&W fax image compression
  4609.  
  4610.  
  4611.  Pipelined Processors, Monolithic, Fixed Lossy
  4612.  ---------------------------------------------
  4613.  
  4614. MB86356B - Fujitsu LTD.
  4615.     - JPEG DIS 10918-1 baseline  codec
  4616.     - on-chip quantizer tables
  4617.     - 2.5M pixel/sec input, up to 10MB/sec output
  4618.     - supports progressive and DPCM lossless modes 
  4619.     - 135 pin PGA.
  4620.  
  4621. CL550-30 - C-Cube Microsystems 408-944-8103, literature@c-cube.com
  4622.     - JPEG-8-R2 compliant baseline codec
  4623.     - 350-level pipeline, on-chip Huffman and quantizer table
  4624.     - 44.1 MB/sec (15 MB/sec for -10)
  4625.     - RGB, YUV, CMYK supported, CCIR 601 in real-time
  4626.     - 16/32-bit host interface 
  4627.     - 144 pin PGA or QFP, 2.5W at 29.41 MHz
  4628.  
  4629.     Limited to 2MB/sec (15Mb/s) coded rate.  35MHz PGA version
  4630.     available.  2:1 horizontal filter, on board programmable color
  4631.     space convertor.  Allows on pair of quantization tables to be
  4632.     loaded while other pair is used to code or decode data stream.
  4633.     Needs maintanence by host.
  4634.  
  4635. STI140 - SGS-Thompson JPEG baseline codec.  617-259-0300 [** Now cancelled **]
  4636.     - see CICC 1991 proceedings, M. Bolton.
  4637.     - 20 Mpixel/sec input, up to 20 MB/sec output
  4638.     - supports 24-bit color, 8-bit grey and 12-bit extended pixels
  4639.     - on chip Huffman and quantizer tables
  4640.     - 144 pin PQFP, 5V, < 2W., 10mW power-down mode
  4641.     - 1.2 micron, 3-layer metal CMOS, 20 MHz.    `
  4642.  
  4643. UVC7710 - UVC Corp. Integrated Multimedia Processor. Was 714-261-5336, out
  4644.           of business now.
  4645.     - proprietary, patented intra-frame compression, on-chip code tables
  4646.     - 20-35:1, 12.5 Mpixels/sec., compressed audio
  4647.     - includes much of the PC-AT (16-bit ISA) bus interface logic
  4648.     - 128 pin PJQFP plastic
  4649.  
  4650. CL950 - C-Cube/JVC implementation of the MPEG-JVC or extended mode MPEG2 
  4651.         announced.  6-9 Mb/sec.
  4652.  
  4653.     JVC mode is not MPEG-II compliant (there isn't an MPEG2 standard yet)
  4654.     but is an extension of MPEG1 at a higher rate plus interlace video
  4655.     handling.
  4656.  
  4657. CL450 - Announced June 1992.  Scaled down version of CL950, with 3Mb/sec
  4658.         limit.  Does not code or decode JPEG, only MPEG-I decoding.
  4659.  
  4660. CD-I - ASICs planned for CD-ROM, Compact Disk-Interactive defacto standards
  4661.     - CD-ROM XA - Sony-Philips-Motorola-Microsoft
  4662.     - CDTV -  Commodore.  YUV processing.
  4663.     - audio ADPCM encode/decode PC/AT boards available from Sony
  4664.           408-432-0190
  4665.  
  4666. Motorola MCD250 Full Motion Video Decoder.   512-928-5053.
  4667.     This is a CD-I MPEG Video decoder which requires only a single
  4668.     4Mbit DRAM for FMV decoding. Decodes System and Video Layers
  4669.     at up to 5Mbits/sec, converts from 24/25/30 fps IPB streams to
  4670.     25/30 fps output video in 24bit RGB/YUV format. Supports extra
  4671.     CD-I functions such as windowing and still picture mode.
  4672.     Targetted at low cost consumer applications such as CD-I,
  4673.     CD-Karaoke, Video-CD and cable TV.
  4674.  
  4675. Motorola MCD260 MPEG Audio Host Interface and DSP56001-33.  512-928-5053.
  4676.     The MCD260 is a low cost interface IC which goes between a 68K
  4677.     bus and a DSP56K and strips out the MPEG System Layer whilst also
  4678.     buffering and synchronising. A 33MHz 56001 with 8Kwords of DSPRAM
  4679.     decodes the MPEG Audio (Layer 1/II @ 44.1KHz, all modes and bit rates)
  4680.  
  4681.  
  4682.  Codecs Chips Under Development
  4683.  ------------------------------
  4684.  
  4685. MPEG1 codec chips due from - TI, Brooktree, Cypress Semiconductor, Motorola 
  4686. (successor to the DSP96002 Multimedia Engine), Xing Technology/Analog Devices, 
  4687. Sony and C-Cube
  4688.  
  4689.  
  4690. Windbond Electronics Corp. is developing a DSP chip for CD-I, MPEG and JPEG
  4691.  
  4692.  
  4693.  Using these Chips: Board Level Compression Hardware
  4694.  ------------------------------------------------------
  4695.  
  4696. + JPEG Using CL550
  4697.  
  4698. + JPEG Using Other Chip Sets
  4699.  
  4700. + DSP Chip Based JPEG/MPEG Solutions
  4701.  
  4702. + Integrated Compressed Digital Video Boards 
  4703.  
  4704.  
  4705.  JPEG Using CL550
  4706.  ---------------
  4707. C-Cube - 408-944-6300 ISA and NuBus boards 
  4708.     - for development and limited time-constraint applications
  4709.     - 1-2.5 MB/sec host bus constraints
  4710.     - Image Compression Interface (ISI) software for 3rd party CL550
  4711.           integration
  4712.  
  4713. VideoSpigot/SuperSqueeze - SuperMac Technology  408 541-6100
  4714.     - a CL550A on a NuBus board
  4715.     - 24 frame/s with CD-quality audio
  4716.     - reads from Winchester and magneto-optic drives
  4717.  
  4718. Fluency VSA-1000 - Fluent Machines, Inc. AT board set.  508 626-2144
  4719.     - compress/decompress real-time synced audio & video to a i386 PC
  4720.           Winchester
  4721.     - NTSC or PAL input, 320x240 pixels saved
  4722.     - uses i960 chip, no additional boards needed
  4723.     - M/S Windows support, 3rd party S/W (e.g., AimTech 603-883-0220)
  4724.  
  4725. Super Motion Compression - New Media Graphics  PC/AT board.  800 288-2207
  4726.     - 8Khz, 8-bit compressed audio
  4727.     - 30 f/s JPEG to & from disk
  4728.     - earlier reports: still-frame compression in several seconds per MB
  4729.  
  4730.  
  4731. Leadview  - Lead Tech Inc. AT board uses the CL550 to compress/decompress
  4732.             JFIF or JTIF format files
  4733.  
  4734. Monalisa - Opta Inc. AT board uses the CL550
  4735.  
  4736. Squeeze - Rapid Technology AT board
  4737.     - Integrated by a number of vendors into 3rd party multimedia,
  4738.           video-editing PC stations
  4739.  
  4740. Parallax Graphics - SBus, VME and PC-AT boards.  408-727-2220 or
  4741.           info@parallax.com
  4742.  
  4743. Chips and Technologies - JPEG development kit due.
  4744.  
  4745. Image Manipulation Systems, Inc - SBus compression/framebuffer/video I/O boards
  4746.     800-745-5602 or imsinfo%thumper@src.honeywell.com
  4747.  
  4748.  
  4749.  JPEG Using Other Chipsets
  4750.  -------------------------
  4751.  
  4752. Visionary - Rapid Technology JPEG AT board.  716-833-8534
  4753.     -  LSI Logic JPEG chips L647-35, -45 & -65
  4754.     - 30 f/s motion JPEG
  4755.     - 256x240 pixel compression and display from CCIR-601 input
  4756.     - private codec-frame buffer bus
  4757.     - also integrated with TrueVision multimedia hardware
  4758.  
  4759. Media 100  - Data Translation nonlinear video production system for the
  4760.           Macintosh  (QuickTime).  22 MB/s (PAL) and 18MB/s (NTSC) throughput.
  4761.  
  4762. Alice - Telephoto Communications Inc. 619-452-0903
  4763.     - Alice-H350 (PC/AT) and -H365 (PS/2) codec boards
  4764.     - use a 40 MHz TMS320C51 DSP and a IMSA121 DCT processor chip
  4765.     - JPEG (lossy and lossless), CCITT G3/G4, color and grey-scale images
  4766.  
  4767. Xing Technology - Hardware accelerator.  805-473-0145
  4768.     - compatible with their VT-Express JPEG Turbo Accelerator Software
  4769.  
  4770. Video/1 - PsiTech Inc. 714-968-7818
  4771.     - includes a 6U VME/VSB JPEG Processing Card 
  4772.     - compresses RS-170, NTSC, PAL or Secam video into 8 MB of on-board RAM
  4773.  
  4774.  
  4775.  DSP Chip Based JPEG/MPEG Solutions
  4776.  ----------------------------------
  4777.  
  4778. Optipac - Optivision Inc. PC/AT, ISA & VME codecs.  800-562-8934
  4779.     - JPEG (lossless and lossy), CCITT III/IV
  4780.     - 1 to 5 TMS32C025s
  4781.     - 512x400x16-bit images in < 1 sec.
  4782.  
  4783. XCeed ICDP-II - Micron Technology Inc. NuBus card
  4784.     - uses two AT&T Microelectronics DSP-16 DSP chips
  4785.     - driven by Storm Technologies PicturePress software
  4786.     - executes an enhanced JPEG algorithm at near-realtime.
  4787.  
  4788. PicturePress Accelerator - Storm Technology 415-691-1111 (see above)
  4789.     - also has a line of VME compression boards
  4790.     - Micro Dynamics Ltd. imaging systems use Storm accelerator
  4791.           301-589-6300
  4792.  
  4793. Picture Packer Accelerator - Video & Image Compression Corp.
  4794.     - AT and NuBus boards use the JPEG Open Standard and a TMS320C25
  4795.  
  4796. VideoPix - Software JPEG boards are offered by Sun Microsystems (S-Bus).
  4797.  
  4798. Phoenix System - T/one Inc. uses an Optivision Optipac 3250 to talk to a Storm 
  4799.                  Technologies NuBus PicturePress Accelerator to talk JPEG over 
  4800.                  analog phone lines.
  4801.  
  4802. Nextdimension - NeXt Computer Inc. 415-780-3912
  4803.     - 24+8-bit alpha, 640x480, 30 f/s decompression
  4804.     - CL550 version not shipping as announced. 
  4805.  
  4806. Spirit-40  - Sonitech International Inc. ISA card. 617-235-6824
  4807.     - two TMS320C40 DSPs for 80 MFLOPS
  4808.     - connect 16 boards in a hypercube for up to 1280 MFLOPS
  4809.     - JPEG, MPEG-1 audio and other voice coding applications included 
  4810.  
  4811. HardPak - CERAM Inc., ISA and EISA file compression board.  719-540-8500
  4812.     - 3.4 x 1.8 inch footprint (notebook, laptops)
  4813.     - 32KB on-board write-thru file compression cache
  4814.     - CERAM also has an SBus compressive swap-space accelerator for Suns
  4815.  
  4816. macDSP - Spectral Innovations, AT&T DSPC32-based accelerator.  408-727-1314
  4817.     - JPEG functions available
  4818.     - 30 MFLOPS on the NuBus
  4819.  
  4820.  
  4821. VCA-1  - Video compression accelerator for Sun workstations.
  4822.            Tel: (310)829-7733, FAX: (310)829-1694, Internet: spacecc@cerf.net
  4823.          Special-Purpose Hardware for Motion Estimation and DCTs
  4824.      Performs 8x8 DCTs in 21 microsec after first DCT at 52 microsec.*
  4825.      Performs 32x32 cross search for 16x16 block in 239 microsec.*
  4826.          (*Stated times are for a 25-MHz SBus.)
  4827.      Mounts in a single SBus slot.
  4828.      Included software allows user-transparent access.
  4829.      Price: $2,900 (subject to change without notice).
  4830.  
  4831.  Integrated Digital Video Boards - Miscellaneous Multimedia, Video Conferencing
  4832.  ------------------------------------------------------------------------------
  4833.  
  4834. VCI/oem - Vista Communication Instruments, Inc. +358 0 460 099
  4835.     - two AT-board H.261 video codec, PAL or NTSC cameras and monitors
  4836.     -56 kbps (64 kbps) to 2 Mbps, 64 kbps increments
  4837.     - H.221 framing and synchronizing     - H.241 network signalling 
  4838.     - H.200/AV.254 forthcoming standard for compressed audio
  4839.     - network interface boards available
  4840.  
  4841. MediaStation- VideoLogic Inc., JPEG compression board for ISA bus. 617-494-0530
  4842.     - works with VideoLogic DVA-4000/ISA motion video board, custom bus
  4843.     - CL-550 plus ADPCM and PCM audio support
  4844.     - Inmos Transputer for I/O scheduling
  4845.     - Microsoft Windows Multimedia Extensions and proprietary interfaces
  4846.  
  4847. DECspin - Digital Equipment CorpSound/Picture Information Network 508-493-5111
  4848.     - full motion, true-color (24-bit) and greyscale (8-bit black & white)
  4849.     - variable frame size and rate up to 640 x480 x30 NTSC true-color 
  4850.     - Internet or DECnet transmission and disk I/O of live synchronized
  4851.           video/audio
  4852.     - video teleconferencing using standard network protocols 
  4853.     - create and edit of audio and video sequences
  4854.     - voice grade live audio sequences
  4855.     - DECmedia DECvideo and DECaudio hardware and software required
  4856.  
  4857. ActionMedia II - Intel/IBM DVI PS/2 and PC/AT boards.  914-642-5472
  4858.     - i750 processor boards for capture and delivery systems
  4859.     - Microsoft programming support libraries
  4860.     - proprietary RTV and PLV compression algorithms resident, time and
  4861.           time/space VQ
  4862.     - Real Time  Video (RTV) algorithm 1.5 , effective 128x120 pixel
  4863.           sequence at 30 f/s.
  4864.     - RTV 1.0 is 128x240 at 10 f/s. 
  4865.     - Presentation Level Video (PLV) - extensive off-line processing,
  4866.           exploits inter-frame coherence.  
  4867.     - i750 processor capable of playing-back PLV-compressed 256x240
  4868.           sequences at 30 f/s. 
  4869.  
  4870. DVI Board - Fast Electronic U.S. Inc. laptop board.  508-655-3278
  4871.     - uses Intel i750 chipset
  4872.     - compress or decompress video at up to 30 f/s
  4873.  
  4874. EyeQ - New Video Corp. DVI boards for the Macintosh.  213-396-0282
  4875.     - uses Intel i750 chipset
  4876.     - 150 KB/s full-motion compressed video
  4877.     - T1 and Winchester integration paths
  4878.  
  4879. Copernicus 1000 & 2000 - DesignTech, 408-453-9510
  4880.     - DVI-based presentation and authoring systems 
  4881.  
  4882. Spectrum Signal Processing - DSP96002-based PC-AT board
  4883.     - up to four boards in cascade
  4884.     - other TI, Analog Devices and AT&T-based DSP offerings
  4885.  
  4886. Ariel Corp. - Dual DSP96002 PC-AT board with compression support.  201-429-2900
  4887.  
  4888. Capture I - UVC Corp., 16-bit ISA bus board.  was 714-261-5336, out
  4889.           of business now.
  4890.     - 30 f/s of 640/480 interlace capture and record (uses UVC7710)
  4891.     - NTSC or PAL input
  4892.     - VPC200/201 development board set - proprietary NTSC video codec
  4893.          (audio card required).  
  4894.  
  4895. Leadview  - Lead Technologies, Inc. accelerates an enhanced JPEG algorithm
  4896.    on ISA
  4897.  
  4898. IBM - near-term availability:
  4899.     (1) IBM United Kingdom and British Telecommunications plc. 
  4900.     - PC or PS/2 add-on boards by end of 1993
  4901.     - interface to ISDN 2 service (one or two 64kb/s channels)
  4902.     - BT also planning residential videophone product with GEC Marconi Ltd.
  4903.  
  4904. (2) IBM Japan PS/2 board 
  4905.     - uses GCTX64000 for H.261 
  4906.     - ISDN (narrowband 64kb/s ) and IEEE 802.5 LAN interfaces
  4907.  
  4908.  
  4909. Optibase 100 - Optibase, Inc. DSP-based compression/expansion boards.
  4910.    818-719-6566
  4911.     - supports JPEG
  4912.     - supports CCITT G.721 and ANSI T1.301 & T1.303  drafts (voice and
  4913.           music) 
  4914.     - and proprietary compression (AADCT, lossless)
  4915.  
  4916. Motorola - DSP56002 (fixed-point 40MHz version of the 56001)
  4917.  
  4918. AT&T JPEG coder (George Warner <warnergt@aloft.att.com>)
  4919.         - runs on a DSP3210 under the VCOS operating system.
  4920.       The coder can be used to simultaneously compress/decompress
  4921.       multiple images and/or be used in conjunction with other DSP
  4922.       modules to preprocess or postprocess the image data.
  4923.  
  4924.       Other modules available for the DSP3210 include audio coders
  4925.       (such as MPEG, SBC, CDXA, and G.722), modem/fax data pumps
  4926.       (V.32bis, V.22bis, and V.29), DTMF, call progress detection,
  4927.       sample rate conversion, and more.
  4928.  
  4929.  
  4930. MWave - TI, IBM, Intermetrics multimedia system, due from IBM in 1993. 
  4931.  
  4932. Misc. NuBus boards - RasterOps , Radius, Mass Microsystems, Orange Micro,
  4933. IBM M - - Motion.
  4934.  
  4935. P.OEM - Interated Systems Inc. fractal compression boards for the PC.
  4936. 404-840-0310
  4937.  
  4938. two desktop video conferencing products for Sparc's
  4939. with the Parallax XVIDEO board:
  4940.  
  4941. Communique! - desktop video conferencing products for Sparcs with the Parallax
  4942.               XVIDEO board:
  4943.         InSoft, Inc., 4718 Old Gettsburg Road, Executive Park West I, Suite 307
  4944.         Mechanicsburg, PA 17055, USA. email: info@insoft.com
  4945.         phone: 717-730-9501, fax: 717-730-9504
  4946.  
  4947. PSVC - desktop video conferencing products for Sparcs with the Parallax
  4948.               XVIDEO board:
  4949.     Paradise Software, Inc., 55 Princeton Heightstown Rd, Suite 109
  4950.     Princeton, NJ 08550, USA. email: support@paradise.com
  4951.     phone: 609-275-4475, fax: 609-275-4702
  4952.  
  4953. North Valley Research - video and other time-based media in a UNIX environment
  4954.         North Valley Research; 15262 NW Greenbriar Pkwy; Beaverton, OR  97006
  4955.         Phone (503) 531-5707, Fax (503) 690-2320. Todd Brunhoff <toddb@nvr.com>
  4956.  
  4957.  Boards Under Development
  4958.  ------------------------
  4959.  
  4960. Matrox - Matrox Studio line of PC boards will include a 64-bit MOVIE bus and
  4961.          JPEG compression.
  4962.  
  4963.  
  4964. ------------------------------------------------------------------------------
  4965.  
  4966. Subject: [99] Acknowledgments
  4967.  
  4968.  
  4969. There are too many people to cite. Thanks to all people who directly
  4970. or indirectly contributed to this FAQ.
  4971.