home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Amiga Plus 1995 #2 / Amiga Plus CD - 1995 - No. 2.iso / internet / faq / englisch / comp.compression < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1995-04-11  |  230.4 KB  |  5,257 lines
  1. Archive-name: compression-faq/part1
  2. Last-modified: Feb 25th, 1995
  3.  
  4.         "I've already explained this once, but repetition is
  5.         the very soul of the net."        (from alt.config)
  6.  
  7. This file is part 1 of a set of Frequently Asked Questions (FAQ) for
  8. the groups comp.compression and comp.compression.research.  If you
  9. can't find part 2 or 3, see item 53 below. A copy of this FAQ is available
  10. by ftp in rtfm.mit.edu:/pub/usenet/news.answers/compression-faq/part[1-3]
  11. This FAQ is also accessible in the World Wide Web at
  12. http://www.cis.ohio-state.edu/hypertext/faq/usenet/compression-faq/top.html
  13.  
  14. Certain questions get asked time and again, and this is an attempt to
  15. reduce the bandwidth taken up by these posts and their associated
  16. replies.  If you have a question, *please* check this file before you
  17. post.  It may save a lot of peoples time.
  18.  
  19. If you have not already read the overall Usenet introductory material
  20. posted to "news.announce.newusers", please do. It is also available by
  21. ftp in garbo.uwasa.fi:/pc/doc-net/usenews.zip (see item 2 below about .zip).
  22.  
  23. If you don't want to see this FAQ regularly, please add the subject
  24. line to your kill file. (If you don't know what a kill file is, get
  25. by ftp the file rtfm.mit.edu:/pub/usenet/news.answers/killfile-faq.)
  26. If you have corrections or suggestions for this FAQ, send them to
  27. Jean-loup Gailly <jloup@chorus.fr>.  Thank you.
  28.  
  29. Part 1 is oriented towards practical usage of compression programs.
  30. Part 2 is more intended for people who want to know how compression works.
  31. Part 3 is a long list of image compression hardware.
  32.  
  33. Main changes relative to the previous version: 
  34.  
  35. - new version of unp [item 2]
  36. - lyapunov.ucsd.edu is now inls.ucsd.edu [item 17]
  37. - new ftp site for SQUISH audio compressor [item 26]
  38.  
  39.  
  40. Contents
  41. ========
  42.  
  43. General questions:
  44.  
  45. [1]  What are these newsgroups about?
  46. [2]  What is this .xxx file type?
  47.      Where can I find the corresponding compression program?
  48. [3]  What is the latest pkzip version?
  49. [4]  What is an archiver?
  50. [5]  What is the best general purpose compression program?
  51. [7]  Which books should I read?
  52. [8]  What about patents on data compression algorithms?
  53. [9]  The WEB 16:1 compressor.
  54. [11] What is the V.42bis standard?
  55. [12] I need source for the winners of the Dr Dobbs compression contest
  56. [13] I need source for arithmetic coding
  57.  
  58. Image and audio compression:
  59.  
  60. [15] Where can I get image compression programs?
  61. [16] What is the state of the art in lossless image compression?
  62. [17] What is the state of fractal compression?
  63. [18] I need specs and source for TIFF and CCITT group 4 Fax.
  64. [19] What is JPEG?
  65. [20] I am looking for source of an H.261 codec and MPEG
  66. [25] Fast DCT (Discrete Cosine Transform) algorithms
  67. [26] Are there algorithms and standards for audio compression?
  68.  
  69. Common problems:
  70.  
  71. [30] My archive is corrupted!
  72. [31] pkunzip reports a CRC error!
  73. [32] VMS zip is not compatible with pkzip!
  74. [33] I have a problem with Stacker or DoubleSpace!
  75.  
  76. Questions which do not really belong to comp.compression:
  77.  
  78. [50] What is this 'tar' compression program?
  79. [51] I need a CRC algorithm
  80. [52] What about those people who continue to ask frequently asked questions?
  81. [53] Where are FAQ lists archived?
  82. [54] I need specs for graphics formats
  83. [55] Where can I find Lenna and other images?
  84. [56] I am looking for a message digest algorithm
  85.  
  86.  
  87. Part 2: (Long) introductions to data compression techniques
  88.  
  89. [70] Introduction to data compression (long)
  90.        Huffman and Related Compression Techniques
  91.        Arithmetic Coding
  92.        Substitutional Compressors
  93.           The LZ78 family of compressors
  94.           The LZ77 family of compressors
  95.  
  96. [71] Introduction to MPEG (long)
  97.        What is MPEG?
  98.        Does it have anything to do with JPEG?
  99.        Then what's JBIG and MHEG?
  100.        What has MPEG accomplished?
  101.        So how does MPEG I work?
  102.        What about the audio compression?
  103.        So how much does it compress?
  104.        What's phase II?
  105.        When will all this be finished?
  106.        How do I join MPEG?
  107.        How do I get the documents, like the MPEG I draft?
  108.  
  109. [72] What is wavelet theory?
  110. [73] What is the theoretical compression limit?
  111. [74] Introduction to JBIG
  112. [75] Introduction to JPEG
  113. [76] What is Vector Quantization?
  114. [77] Introduction to Fractal compression
  115.  
  116.  
  117. Part 3: (Long) list of image compression hardware
  118.  
  119. [85] Image compression hardware
  120. [99] Acknowledgments
  121.  
  122.  
  123. Search for "Subject: [#]" to get to question number # quickly. Some news
  124. readers can also take advantage of the message digest format used here.
  125.  
  126. If you know very little about data compression, read question 70 in
  127. part 2 first.
  128.  
  129. ------------------------------------------------------------------------------
  130.  
  131. Subject: [1] What are these newsgroups about?
  132.  
  133.  
  134. comp.compression is the place to discuss about data compression, both
  135. lossless (for text or data) and lossy (for images, sound, etc..).
  136. comp.compression.research was created later to provide a forum for
  137. current research on data compression and data compression algorithms;
  138. this group is now moderated. If you are not experienced in data compression,
  139. please post in comp.compression only.
  140.  
  141. There is no archive for comp.compression, the volume is too high.
  142. (If you know an ftp site archiving all of comp.compression, tell me
  143. at jloup@chorus.fr).
  144.  
  145. If you only want to find a particular compression program for a
  146. particular operating system, please read first this FAQ and the
  147. article "How to find sources" which is regularly posted in
  148. news.answers.
  149.  
  150. If you can't resist posting such a request, other groups are probably
  151. more appropriate (comp.binaries.ibm.pc.wanted, comp.os.msdos.apps,
  152. comp.sources.wanted, comp.sys.mac.wanted, comp.archives.msdos.d, comp.dsp,
  153. alt.graphics.pixutils). Please post your request in comp.compression
  154. only as a last resource.
  155.  
  156. If your question is about graphics only (no compression), please
  157. post to comp.graphics, *after* reading the comp.graphics FAQ (see
  158. item 54 below). For some unknown reason, many questions about
  159. graphics are incorrectly posted to comp.compression.
  160. For questions related to audio compression, check also comp.dsp.
  161.  
  162. Please do not post any program in binary form to comp.compression.
  163. Very short sources can be posted, but long sources should be be posted
  164. to the specialized source groups, such as comp.sources.* or alt.sources.
  165. If the program is already available by ftp, just give the name of the
  166. ftp site and the full path name of the file.
  167.  
  168. As for any newsgroups, do not post the same message separately to
  169. comp.compression and comp.compression.research.
  170.  
  171. ------------------------------------------------------------------------------
  172.  
  173. Subject: [2] What is this .xxx file type?
  174.              Where can I find the corresponding compression program?
  175.  
  176.  
  177. All the programs mentioned in this section are lossless.
  178. For most programs, one US and one European ftp site are given.
  179. (oak.oakland.edu: 141.210.10.117, garbo.uwasa.fi: 128.214.87.1)
  180. Many other sites (in particular wuarchive.wustl.edu: 128.152.135.4)
  181. have the same programs.
  182.  
  183. To keep this list to a reasonable size, many programs are not
  184. mentioned here. Additional information can be found in the file
  185. ftp.cso.uiuc.edu:/doc/pcnet/compression [128.174.5.61] maintained by
  186. David Lemson (lemson@uiuc.edu). When several programs can handle
  187. the same archive format, only one of them is given.
  188.  
  189. Sources for additional lossless data compressors can be found in
  190. garbo.uwasa.fi:/pc/programming/lds_11.zip and
  191. oak.oakland.edu:/pub/msdos/archivers/lz-comp2.zip.
  192. See also turing.imag.fr:/pub/compression/codecs.dir.tar.gz
  193. for sources of RLE, Huffman and LZW.
  194. Sources in Pascal are in garbo.uwasa.fi:/pc/turbopas/preskit2.zip.
  195. Splay tree compression code is available on ftp.cs.uiowa.edu in
  196. directory /pub/jones/compress.
  197.  
  198. For Macintosh programs, look on sumex-aim.stanford.edu:/info-mac [36.44.0.6].
  199. For VM/CMS, look on vmd.cso.uiuc.edu:public.477 [128.174.5.98].
  200. For Atari, look on atari.archive.umich.edu [141.211.165.41]
  201. For Amiga, look on ftp.cso.uiuc.edu:/pub/amiga [128.174.5.59]
  202.     
  203. If you don't know how to use ftp or don't have ftp access, read the
  204. article "How to find sources" which is regularly posted in news.answers.
  205.  
  206. If you can't find a program given below, it is likely that a newer
  207. version exists in the same directory. (Tell me <jloup@chorus.fr>)
  208.  
  209. A very short description of the compression algorithm is given for
  210. most programs. For the meaning of LZ77, LZ78 and LZW, see question 70
  211. in part 2 of the FAQ.  If you are looking for the file format of a
  212. specific compression program, get the sources of the decompressor.
  213. For the format of uuencode, do "man 5 uuencode" on a Unix box.
  214.  
  215. ext:  produced by or read by
  216.  
  217. .arc, .ark: arc, pkarc for MSDOS. (LZW algorithm)
  218.     wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/starter/pk361.exe
  219.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/pk361.exe
  220.  
  221.       arc for Unix
  222.         wuarchive.wustl.edu:/mirrors/misc/unix/arc521e.tar-z
  223.     garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/arc.tar.Z
  224.         Contact: Howard Chu <hyc@umix.cc.umich.edu>
  225.  
  226.       arc for VMS
  227.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/vax-vms/arc.exe
  228.  
  229.       arcmac for Mac
  230.     mac.archive.umich.edu:/mac/utilities/compressionapps/arcmac.hqx
  231.  
  232.       arc for Amiga
  233.     ftp.funet.fi:pub/amiga/fish/001-100/ff070/arc.lha
  234.  
  235. .arj: arj for MSDOS (LZ77 with hashing, plus secondary static Huffman
  236.           encoding on a block basis)
  237.         Contact: Robert K Jung <robjung@world.std.com>
  238.         wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/archivers/arj241a.exe
  239.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/arj241a.exe
  240.  
  241.       unarj for Unix. Decompresses only. (There is no arj compressor for Unix.
  242.         Don't post a request.)
  243.         wuarchive.wustl.edu:/mirrors/misc/unix/unarj241.tar-z
  244.     garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/unarj241.tar.Z
  245.  
  246.       unarj for Mac
  247.         mac.archive.umich.edu:/mac/util/compression/unarjmac.cpt.hqx      
  248.  
  249.       unarj for Amiga
  250.     ftp.funet.fi:pub/amiga/utilities/archivers/unarj-0.5.lha
  251.  
  252. .bck: VMS BACKUP. BACKUP is *not* a compression program. Do "help backup".
  253.  
  254. .cpt: Compact Pro for Mac and Power PC
  255.         sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/cmp/compact-pro-134.hqx (Mac version)
  256.         sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/cmp/compact-pro-135-ppc.hqx (Power PC)
  257.  
  258.       For Unix:
  259.     sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/unix/macutil-20b1.shar
  260.         ftp.cwi.nl:/pub/macutil2.0b3.shar.Z
  261.  
  262.       For DOS:
  263.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/ext-pc.zip
  264.  
  265. .exe: self-extracting MSDOS executable (creates files on disk when run)
  266.       Run the file, or try unzip, lha or arj on it.
  267.  
  268. .exe: compressed MSDOS executable (decompresses itself in memory then runs
  269.       the decompressed code). To get the original uncompressed .exe:
  270.         garbo.uwasa.fi:/pc/execomp/unp410.zip
  271.       To create such files:
  272.         oak.oakland.edu:/pub/msdos/execomp/lzexe91e.zip
  273.     nic.funet.fi:/pub/msdos/windows/util/winlite1.zip (for Windows exe)
  274.  
  275. .gif: gif files are images compressed with the LZW algorithm. See the
  276.       comp.graphics FAQ list for programs manipulating .gif files. See
  277.       suffix .Z below for source of LZW.
  278.  
  279. .gz, .z: gzip (or pack, see .z below). gzip uses the same algorithm as
  280.          zip 2.0x (see below); it can also extract packed and compressed files.
  281.       For Unix, MSDOS, OS/2, VMS, Atari, Amiga, Primos:
  282.     prep.ai.mit.edu:/pub/gnu/gzip-1.2.4.tar  (or .shar or .tar.gz : source)
  283.     prep.ai.mit.edu:/pub/gnu/gzip-msdos-1.2.4.exe (MSDOS, lha self-extract)
  284.     garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/gzip-1.2.4.tar.Z  (source)
  285.     garbo.uwasa.fi:/pc/unix/gzip124.zip           (MSDOS exe)
  286.     ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/VMS/gzip124x.vax_exe (VMS exe)
  287.         mac.archive.umich.edu:/mac/util/compression/macgzip0.22.cpt.hqx (Mac)
  288.         src.doc.ic.ac.uk:/computing/systems/mac/info-mac/cmp/mac-gzip-022.hqx
  289.         mac.archive.umich.edu:/mac/development/source/macgzip0.2src.cpt.hqx
  290.  
  291. .ha:  ha 0.98 for MSDOS (improved PPMC - 4th order Markov modeling)
  292.     Contact: Harri Hirvola <harri.hirvola@vaisala.infonet.com>
  293.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/ha098.zip
  294.  
  295. .hap: Hamarsoft HAP 3.00 archiver. Contact: harald.feldmann@almac.co.uk
  296.         garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/hap300re.zip
  297.  
  298. .hpk: hpack
  299.         garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/hpack78src.tar.Z
  300.  
  301. .hqx: Macintosh BinHex format.. (BinHex is *not* a compression program,
  302.     it is similar to uuencode but handles multiple forks.)
  303.        for Mac:
  304.      mac.archive.umich.edu:/mac/utilities/compressionapps/binhex4.0.bin
  305.  
  306.        for Unix:
  307.          sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/cmp/mcvert-215.shar.gz
  308.          garbo.uwasa.fi:/mac/arcers/mcvert-215.shar
  309.  
  310.        for MSDOS:
  311.      oak.oakland.edu:/pub/msdos/mac/binhex13.zip
  312.      oak.oakland.edu:/pub/msdos/mac/xbin23.zip
  313.          garbo.uwasa.fi:/pc/unix/xbin23.zip
  314.  
  315. .lha:
  316. .lzh: lha for MSDOS (LZ77 with a trie data structure, plus secondary static
  317.           Huffman coding on a block basis)
  318.     oak.oakland.edu:/pub/msdos/archiver/lha213.exe   (exe)
  319.     oak.oakland.edu:/pub/msdos/archiver/lha211sr.zip (sources)
  320.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/lha255b.exe
  321.  
  322.       lharc for Unix. (LZ77 with hash table and binary trees, plus secondary
  323.           Huffman coding)
  324.            Warning: lharc can extract .lzh files created by
  325.            lharc 1.xx but not those created by lha. See lha for Unix below.
  326.         wuarchive.wustl.edu:/mirrors/misc/unix/lharc102a.tar-z
  327.     garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/lha101u.tar.Z
  328.  
  329.       lharc for VMS. Same warning as for Unix lharc.
  330.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/vax-vms/lharc.exe
  331.  
  332.       lha for Unix. Warning: all doc is in Japanese.
  333.     wuarchive.wustl.edu:/mirrors/misc/unix/lha101u.tar-z
  334.     garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/lha-1.00.tar.Z
  335.           Contact: lha-admin@oki.co.jp or oki@fs.telcom.oki.ac.jp
  336.       lha for Mac
  337.         mac.archive.umich.edu:/mac/utilities/compressionapps/maclha2.0.cpt.hqx
  338.       lha for Amiga
  339.     ftp.funet.fi:pub/amiga/utilities/archivers/LhA_e138.run
  340.       lha for OS/2:
  341.     hobbes.nmsu.edu:/os2/16bit/archiver/lh2_222.zip
  342.  
  343. .pak: pak for MSDOS (LZW algorithm)
  344.         wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/archivers/pak251.exe
  345.     garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/pak251.exe
  346.  
  347. .pit: PackIt (Macintosh)
  348.        for Mac:
  349.          sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/util/stuffit-151.hqx  [36.44.0.6]
  350.  
  351.        for Unix:
  352.          sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/cmp/mcvert-215.shar.gz
  353.          garbo.uwasa.fi:/mac/arcers/mcvert-215.shar
  354.  
  355. .pp: PowerPacker (Amiga)
  356.     ftp.funet.fi:pub/amiga/fish/501-600/ff561/PPLib.lha
  357.  
  358. .rar: RAR (MSDOS) Contact: Eugene_Roshal@p0.f23.n5010.z2.fidonet.org
  359.         oak.oakland.edu:/SimTel/msdos/archiver/rar1_52.exe
  360.         garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/rar1_53.exe
  361.         ftp.kiae.su:/msdos/arcers/rar*.exe
  362.  
  363. .sea: self-extracting archive (Macintosh)
  364.          Run the file to extract it. The self-extraction code can be
  365.          removed with:
  366.       mac.archive.umich.edu:/mac/utilities/compressionapps/desea1.11.cpt.hqx
  367.  
  368. .sdn: used by the Shareware Distribution Network.
  369.       Try the decompressors for .pak or .arj (see above)
  370.  
  371. .shar:  Shell archive. This is not a compression program. Use "sh foo.shar"
  372.         to extract.
  373.  
  374. .sit: Stuffit for Macintosh
  375.        for Mac:
  376.          sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/cmp/stuffit-lite-307.hqx [36.44.0.6]
  377.  
  378.        for Unix:
  379.          sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/cmp/unsit-15-unix.shar [36.44.0.6]
  380.  
  381.        for Amiga:
  382.      ftp.funet.fi:pub/amiga/utilities/archivers/unsit-1.5c2.lha
  383.  
  384.        for MSDOS:
  385.      garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/unsit30.zip
  386.  
  387. .?q?: Squeeze for MSDOS (do not confuse with other 'squeeze' below).
  388.       Static Huffman coding.
  389.     oak.oakland.edu:/pub/msdos/starter/sqpc12a.com (squeeze)
  390.     oak.oakland.edu:/pub/msdos/starter/nusq110.com (unsqueeze)
  391.  
  392. .sqz: Squeeze for MSDOS (do not confuse with other 'squeeze' above)
  393.       LZ77 with hashing.
  394.     wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/archivers/sqz1083e.exe
  395.         garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/sqz1083e.exe
  396.  
  397. .tar: tar is *not* a compression program. However, to be kind for you:
  398.       for MSDOS
  399.     oak.oakland.edu:/pub/msdos/starter/tarread.exe
  400.     garbo.uwasa.fi:/pc/unix/tar4dos.zoo
  401.  
  402.       for Unix
  403.         tar (you have it already. To extract: tar xvf file.tar)
  404.  
  405.       for VMS
  406.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/vax-vms/tar.exe
  407.  
  408.       for Macintosh
  409.         sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/util/tar-30.hqx
  410.  
  411.       for Amiga:
  412.     ftp.funet.fi:pub/amiga/fish/401-500/ff445/Tar.lha
  413.  
  414. .tar.Z, .tar-z, .taz: tar + compress
  415.       For Unix:     zcat file.tar.Z | tar xvf -
  416.       with GNU tar: tar xvzf file.tar.Z
  417.       for MSDOS:
  418.     garbo.uwasa.fi:/pc/unix/tar315us.zip (MSDOS exe)
  419.         ftp.kiae.su:/msdos/arcers/tar316sr.zip (sources)
  420.         ftp.kiae.su:/msdos/arcers/tar318_p.zip (MSDOS exe)
  421.       Other OS: first uncompress (see .Z below) then untar (see .tar above)
  422.  
  423. .tar.gz, tar.z, .tgz: tar + gzip
  424.       For Unix: gzip -cd file.tar.gz | tar xvf -
  425.       with GNU tar: tar xvzf file.tar.gz
  426.       for MSDOS: oak.oakland.edu:/pub/msdos/archiver/tar315us.zip
  427.                  garbo.uwasa.fi:/pc/unix/tar315us.zip
  428.       Other OS: first uncompress (see .gz above) then untar (see .tar above)
  429.  
  430. .td0: (compressed MS-DOS floppy image produced by TeleDisk)
  431.       oak.oakland.edu:/pub/msdos/diskutil/teled212.zip
  432.  
  433. .uc2: UC2 for MSDOS and OS/2. (LZ77 with secondary static Huffman encoding on
  434.      a block basis, and dynamic dictionaries shared among files.)
  435.     Contact: desk@aip.nl
  436.       garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/uc2r2.exe
  437.  
  438. .z:   pack or gzip (see .gz above). pack uses static Huffman coding.
  439.       To extract, see .gz above.
  440.  
  441. .zip: pkzip 1.10 for MSDOS. (LZ77 with hashing, plus secondary static
  442.           Shannon-Fano encoding on whole file). Contact: support@pkware.com
  443.          wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/zip/pkz110eu.exe.
  444.          garbo.uwasa.fi:/pc/goldies/pkz110eu.exe.
  445.            Note: pkz110eu.exe is an 'export' version without encryption.
  446.  
  447.       zip 1.1 for Unix, MSDOS, VMS, OS/2, ... (compatible with pkzip 1.10.
  448.      For corresponding unzip, see unzip 5.12 below).
  449.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/zip11.zip
  450.  
  451.       arcutil 2.0 for VM/CMS (unzip only, not yet compatible with pkzip 2.04)
  452.          vmd.cso.uiuc.edu:/public.477/arcutil.* [128.174.5.98].
  453.  
  454.       pkzip 2.04g for MSDOS. (LZ77 with hashing, plus secondary static
  455.            Huffman coding on a block basis). Contact: support@pkware.com
  456.      oak.oakland.edu:/pub/msdos/zip/pkz204g.exe
  457.          garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/pkz204g.exe
  458.  
  459.       zip 2.0.1 and unzip 5.12 for Unix, MSDOS, VMS, OS/2, Amiga, ...
  460.           Compatible with pkzip 2.04g (LZ77 with hashing, plus secondary static
  461.           Huffman coding on a block basis). Contact: zip-bugs@wkuvx1.wku.edu
  462.           See also http://quest.jpl.nasa.gov/Info-Zip/Info-Zip.html
  463.           (On SGI, do not confuse with the editor also named 'zip'.)
  464.             
  465.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/zip201.zip          (source)
  466.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/unzip512.tar.Z      (source)
  467.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/MSDOS/zip20x.zip    (MSDOS exe)
  468.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/MSDOS/unz512x*.exe (MSDOS exe)
  469.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/VMS/zip20x-vms.zip  (Vax/VMS exe)
  470.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/VMS/unz512x-vax.exe (Vax/VMS exe)
  471.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/OS2/*               (OS/2 exe 16&32 bit)
  472.            See also AMIGA, ATARI, MAC, NT, SCO_UNIX, LINUX, Ultrix-MIPS,
  473.        WINDOWS and SOLARIS2 subdirectories.
  474.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/zcrypt24.zip        (encryption source)
  475.          (Non US residents must get the crypt versions from garbo,see below)
  476.  
  477.      garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/zip201.zip     (source)
  478.      garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/unzip512.tar.Z (source)
  479.      garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/zip20x.zip       (MSDOS exe)
  480.      garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/unz512x3.exe     (MSDOS exe)
  481.          garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/zcrypt23.zip   (encryption source)
  482.  
  483.        for Macintosh:
  484.          mac.archive.umich.edu:/mac/util/compression/unzip2.01.cpt.hqx
  485.      mac.archive.umich.edu:/mac/util/compression/zipit1.2.cpt.hqx
  486.      ftp.uu.net:/pub/archiving/zip/MAC/unz512.hqx
  487.  
  488. .zoo: zoo 2.10 for MSDOS (algorithm copied from that of lha, see lha above)
  489.       Contact: Rahul Dhesi <dhesi@cirrus.com>
  490.      wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/zoo/zoo210.exe
  491.      garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/zoo210.exe
  492.  
  493.       zoo 2.10 for Unix, VMS
  494.          oak.oakland.edu:/pub/misc/unix/zoo210.tar.Z
  495.      garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/zoo210.tar.Z
  496.  
  497.       zoo for Mac
  498.       mac.archive.umich.edu:/mac/utilities/compressionapps/maczoo.sit.hqx
  499.  
  500.       zoo for Amiga
  501.     ftp.funet.fi:pub/amiga/utilities/archivers/Zoo-2.1.lha
  502.  
  503. .F: freeze for Unix (LZ77 with hashing, plus secondary dynamic Huffman
  504.          encoding)
  505.      wuarchive.wustl.edu:/usenet/comp.sources.misc/volume35/freeze/part0[1-3].Z
  506.      ftp.inria.fr:/system/arch-compr/freeze-2.5.tar.Z
  507.      Contact: Leonid A. Broukhis <leo@s514.ipmce.su>
  508.  
  509. .Y: yabba for Unix, VMS, ... (Y coding, a variant of LZ78)
  510.   wuarchive.wustl.edu:/usenet/comp.sources.unix/volume24/yabbawhap/part0[1-4].Z
  511.   ftp.inria.fr:/system/arch-compr/yabba.tar.Z
  512.   Contact: Dan Bernstein <djb@silverton.berkeley.edu>
  513.  
  514. .Z: compress for Unix ('the' LZW algorithm)
  515.       It is likely that your Unix system has 'compress' already. Otherwise:
  516.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/compress-4.1.tar
  517.         (not in .Z format to avoid chicken and egg problem)
  518.  
  519.     compress for MSDOS
  520.     oak.oakland.edu:/pub/msdos/compress/comp430[ds].zip
  521.     garbo.uwasa.fi:/pc/unix/comp430d.zip
  522.     garbo.uwasa.fi:/pc/source/comp430s.zip
  523.  
  524.     compress for Macintosh
  525.         sumex-aim.stanford.edu:/info-mac/cmp/maccompress-32.hqx
  526.  
  527.     compress for Amiga
  528.     ftp.funet.fi:pub/amiga/utilities/archivers/compress-4.1.lha
  529.  
  530.     compress for Vax/VMS
  531.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/vax-vms/lzcomp.exe
  532.     wuarchive.wustl.edu:/packages/compression/vax-vms/lzdcmp.exe
  533.  
  534. ------------------------------------------------------------------------------
  535.  
  536. Subject: [3]  What is the latest PKZIP version?
  537.  
  538. The latest official version is 2.04g. Release 2.04c had serious bugs,
  539. corrected in 2.04e and 2.04g.
  540.  
  541. Be warned that there are countless bogus PKZIP 1.20, 2.0, 2.02,
  542. 3.05 and whatever scams floating around.  They usually are hacks of
  543. PKZIP 1.93A beta test version.  Some of them are trojans and / or
  544. carry computer virii.
  545.  
  546. Note about pkzip 2.06 from a PKware employee:
  547.  
  548.     Version 2.06 was released as an INTERNAL use only IBM version.
  549.     It is identical to 2.04G, but it has IBM names in the help
  550.     screens and such. That release is meant for IBM only.
  551.  
  552. If pkunzip indicates that you need version 2.8 to extract an
  553. archive, your archive has been corrupted by a transfer not
  554. made in binary mode (see item 30 below).
  555. ------------------------------------------------------------------------------
  556.  
  557. Subject: [4] What is an archiver?
  558.  
  559.  
  560. There is a distinction between archivers and other compression
  561. programs:
  562.  
  563. - an archiver takes several input files, compresses them and produces
  564.   a single archive file. Examples are arc, arj, lha, zip, zoo.
  565.  
  566. - other compression programs create one compressed file for each
  567.   input file. Examples are freeze, yabba, compress, gzip. Such programs
  568.   are often combined with tar to create compressed archives (see
  569.   question 50: "What is this tar compression program?").
  570.  
  571. For a comparison of zip and gzip, see the gzip README file. (In short:
  572. zip is an archiver, gzip is not; only zip is compatible with pkzip.)
  573.  
  574. ------------------------------------------------------------------------------
  575.  
  576. Subject: [5] What is the best general purpose compression program?
  577.  
  578.  
  579. The answer is: it depends. (You did not expect a definitive answer,
  580. did you?)
  581.  
  582. It depends whether you favor speed, compression ratio, a standard and
  583. widely used archive format, the number of features, etc...  Just as
  584. for text editors, personal taste plays an important role. compress has
  585. 4 options, arj 2.30 has about 130 options; different people like
  586. different programs. *Please* do not start or continue flame wars on
  587. such matters of taste.
  588.  
  589. Several benchmarks of MSDOS archivers are posted regularly in
  590. comp.compression by Jeff Gilchrist <s0b8@unbsj.ca>, Alex Yu
  591. <alex_yu.bbs@hpm_gateway> and Jonathan Burt <jonathan@jaburt.demon.co.uk>.
  592. The latter is available in garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/act-*.zip. Other
  593. MSDOS benchmarks are available in oak.oakland.edu:/pub/msdos/info/arctst*.zip.
  594.  
  595. Please do not post your own benchmarks made on your own files that
  596. nobody else can access. If you think that you must absolutely post yet
  597. another benchmark, make sure that your test files are available by
  598. anonymous ftp.
  599.  
  600. Since all other benchmarks are for MSDOS only, here is one mainly for
  601. Unix, on a 33Mhz Compaq 386.  All programs have been run on Unix SVR4,
  602. except pkzip and arj which only run on MSDOS.
  603.  
  604. The programs compared here were chosen because they are the most
  605. popular or because they run on Unix and source is available.  For ftp
  606. information, see above. Three programs (hpack, comp-2 and ha) have
  607. been added because they achieve better compression (at the expense of
  608. speed) and one program (lzrw3-a) has been added because it favors
  609. speed at the expense of compression:
  610.  
  611. - comp-2 is in wuarchive.wustl.edu:/mirrors/msdos/ddjmag/ddj9102.zip
  612.   (inner zip file nelson.zip),
  613. - hpack is in garbo.uwasa.fi:/unix/arcers/hpack78src.tar.Z
  614. - ha 0.98 is in garbo.uwasa.fi:/pc/arcers/ha098.zip
  615. - ftp.adelaide.edu.au:/pub/compression/lzrw3-a.c  [129.127.40.3]
  616.  
  617. The 14 files used in the comparison are from the standard Calgary
  618. Text Compression Corpus, available by ftp on ftp.cpsc.ucalgary.ca 
  619. in /pub/projects/text.compression.corpus/text.compression.corpus.tar.Z.
  620.  
  621. The whole corpus includes 18 files, but the 4 files paper[3-6] are
  622. generally omitted in benchmarks. It contains several kinds of file
  623. (ascii, binary, image, etc...) but has a bias towards large files.
  624. You may well get different ratings on the typical mix of files that
  625. you use daily, so keep in mind that the comparisons given below are
  626. only indicative.
  627.  
  628. The programs are ordered by decreasing total compressed size. For a
  629. fair comparison between archivers and other programs, this size is
  630. only the size of the compressed data, not the archive size.
  631.  
  632. The programs were run on an idle machine, so the elapsed time
  633. is significant and can be used to compare Unix and MSDOS programs.
  634.  
  635. [Note: I did not have time to run again all benchmarks with more
  636. recent versions of zip, freeze, arj, hpack and ha. To be done for some
  637. future revision of this FAQ.]
  638.  
  639.        size     lzrw3a   compress    lharc    yabba     pkzip    freeze 
  640. version:                   4.0       1.02      1.0       1.10     2.3.5
  641. options:                                    -m300000                    
  642.        ------    -----    ------    ------    ------    ------   ------
  643. bib    111261    49040     46528     46502     40456     41354    41515 
  644. book1  768771   416131    332056    369479    306813    350560   344793 
  645. book2  610856   274371    250759    252540    229851    232589   230861 
  646. geo    102400    84214     77777     70955     76695     76172    68626 
  647. news   377109   191291    182121    166048    168287    157326   155783 
  648. obj1    21504    12647     14048     10748     13859     10546    10453 
  649. obj2   246814   108040    128659     90848    114323     90130    85500 
  650. paper1  53161    24522     25077     21748     22453     20041    20021 
  651. paper2  82199    39479     36161     35275     32733     32867    32693 
  652. pic    513216   111000     62215     61394     65377     63805    53291 
  653. progc   39611    17919     19143     15399     17064     14164    14143 
  654. progl   71646    24358     27148     18760     23512     17255    17064 
  655. progp   49379    16801     19209     12792     16617     11877    11686 
  656. trans   93695    30292     38240     28092     31300     23135    22861 
  657.     3,141,622  1,400,105 1,259,141 1,200,580 1,159,340 1,141,821 1,109,290
  658. real             0m35s     0m59s     5m03s     2m40s              5m27s
  659. user             0m25s     0m29s     4m29s     1m46s              4m58s
  660. sys              0m05s     0m10s     0m07s     0m18s              0m08s
  661. MSDOS:                                                   1m39s
  662.                         
  663.  
  664.          zoo       lha       arj      pkzip    zip      hpack   comp-2    ha
  665.         2.10    1.0(Unix)   2.30      2.04g    1.9      0.75a            0.98
  666.          ah    2.13(MSDOS)   -jm       -ex      -6                        a2
  667.        ------    ------    ------    ------  -------   ------   ------  ------
  668. bib     40742     40740     36090    35126    34950    35619    29840   26927
  669. book1  339076    339074    318382   312490   312619   306876   237380  235733
  670. book2  228444    228442    210521   206513   206306   208486   174085  163535
  671. geo     68576     68574     69209    68706    68418    58976    64590   59356
  672. news   155086    155084    146855   144545   144395   141608   128047  123335
  673. obj1    10312     10310     10333    10306    10295    10572    10819    9799
  674. obj2    84983     84981     82052    81132    81336    80806    85465   80381
  675. paper1  19678     19676     18710    18531    18525    18607    16895   15675
  676. paper2  32098     32096     30034    29568    29674    29825    25453   23956
  677. pic     52223     52221     53578    52409    55051    51778    55461   51639
  678. progc   13943     13941     13408    13341    13238    13475    12896   11795
  679. progl   16916     16914     16408    16122    16175    16586    17354   15298
  680. progp   11509     11507     11308    11200    11182    11647    11668   10498
  681. trans   22580     22578     20046    19462    18879    20506    21023   17927
  682.     1,096,166 1,096,138 1,036,934 1,019,451 1,021,043 1,005,367 890,976 845,854
  683. real    4m07s     6m03s                        1m49s   1h22m17s  27m05s
  684. user    3m47s     4m23s                        1m43s   1h20m46s  19m27s
  685. sys     0m04s     0m08s                        0m02s      0m12s   2m03s
  686. MSDOS:            1m49s     2m41s     1m43s                              14m43s
  687.  
  688. Notes:
  689.  
  690. - the compressed data for 'zoo ah' is always two bytes longer than for
  691.   lha. This is simply because both programs are derived from the same
  692.   source (ar002, written by Haruhiko Okumura, available by ftp in
  693.   oak.oakland.edu:/pub/msdos/archiver/ar002.zip).
  694.  
  695. - hpack 0.75a gives slightly different results on SunOS. (To be checked
  696.   with latest version of hpack).
  697.  
  698. - the MSDOS versions are all optimized with assembler code and were run
  699.   on a RAM disk. So it is not surprising that they often go faster than
  700.   their Unix equivalent.
  701.  
  702. ------------------------------------------------------------------------------
  703.  
  704. Subject: [7] Which books should I read?
  705.  
  706.  
  707. [BWC 1989] Bell, T.C, Cleary, J.G. and Witten, I.H, "Text Compression",
  708.     Prentice-Hall 1989. ISBN: 0-13-911991-4. Price: approx. US$60
  709.     The reference on text data compression.
  710.  
  711. [Nel 1991] Mark Nelson, "The Data Compression Book"
  712.     M&T Books, Redwood City, CA, 1991.  ISBN 1-55851-216-0.
  713.     Price $36.95 including two PC-compatible disks bearing
  714.     all the source code printed in the book.
  715.     A practical introduction to data compression.
  716.     The book is targeted at a person who is comfortable reading C code but
  717.     doesn't know anything about data compression.  Its stated goal is to get
  718.     you up to the point where you are competent to program standard
  719.     compression algorithms.
  720.  
  721. [Will 1990] Williams, R.  "Adaptive Data Compression", Kluwer Books, 1990.
  722.     ISBN: 0-7923-9085-7. Price: US$75.
  723.     Reviews the field of text data compression and then addresses the
  724.     problem of compressing rapidly changing data streams.
  725.  
  726. [Stor 1988] Storer, J.A.  "Data Compression: Methods and Theory", Computer
  727.     Science Press, Rockville, MD. ISBN: 0-88175-161-8.
  728.     A survey of various compression techniques, mainly statistical
  729.     non-arithmetic compression and LZSS compression.  Includes complete Pascal
  730.     code for a series of LZ78 variants.
  731.  
  732. [Stor 1992] Storer, J.A. "Image and Text Compression", Kluwer Academic
  733.     Publishers, 1992, ISBN 0-7923-9243-4
  734.  
  735. [ACG 1991] Advances in Speech Coding, edited by Atal, Cuperman, and Gersho,
  736.     Kluwer Academic Press, 1991.
  737.  
  738. [GG 1991] Vector Quantization and Signal Compression, by Gersho and Gray,
  739.     Kluwer Acad. Press, 1991, ISBN 0-7923-9181-0.
  740.  
  741. [CT 1991] Elements of Information Theory, by T.M.Cover and J.A.Thomas
  742.      John Wiley & Sons, 1991. ISBN 0-471-06259-6.
  743.  
  744. Review papers:
  745.  
  746. [BWC 1989] Bell, T.C, Witten, I.H, and Cleary, J.G.  "Modeling for Text
  747.     Compression", ACM Computing Surveys, Vol.21, No.4 (December 1989), p.557
  748.     A good general overview of compression techniques (as well as modeling for
  749.     text compression); the condensed version of "Text Compression".
  750.  
  751. [Lele 1987] Lelewer, D.A, and Hirschberg, D.S.  "Data Compression", ACM
  752.     Computing Surveys, Vol.19, No.3 (September 1987), p.261.
  753.     A survey of data compression techniques which concentrates on Huffman
  754.     compression and makes only passing mention of other techniques.
  755.  
  756.  
  757. ------------------------------------------------------------------------------
  758.  
  759. Subject: [8] What about patents on data compression algorithms?
  760.  
  761.  
  762. [Note: the appropriate group for discussing software patents is
  763. comp.patents (or misc.legal.computing), not comp.compression.]
  764.  
  765. All patents mentioned here are US patents, and thus probably
  766. not applicable outside the US. See item 70, "Introduction to data
  767. compression" for the meaning of LZ77, LZ78 or LZW.
  768.  
  769.  
  770. (a) Run length encoding
  771.  
  772. - Tsukiyama has two patents on run length encoding: 4,586,027 and 4,872,009
  773.   granted in 1986 and 1989 respectively. The first one covers run length
  774.   encoding in its most primitive form: a length byte followed by the
  775.   repeated byte. The second patent covers the 'invention' of limiting the
  776.   run length to 16 bytes and thus the encoding of the length on 4 bits.
  777.   Here is the start of claim 1 of patent 4,872,009, just for pleasure:
  778.  
  779.     1. A method of transforming an input data string comprising a plurality
  780.     of data bytes, said plurality including portions of a plurality of
  781.     consecutive data bytes identical to one another, wherein said data
  782.     bytes may be of a plurality of types, each type representing different
  783.     information, said method comprising the steps of: [...]
  784.  
  785. - O'Brien has patented (4,988,998) run length encoding followed by LZ77.
  786.  
  787.  
  788. (b) LZ77
  789.  
  790. - Waterworth patented (4,701,745) the algorithm now known as LZRW1,
  791.   because Ross Williams reinvented it later and posted it on
  792.   comp.compression on April 22, 1991. (See item 5 for the ftp site
  793.   with all LZRW derivatives.) The *same* algorithm has later been
  794.   patented by Gibson & Graybill (see below). The patent office failed
  795.   to recognize that the same algorithm was patented twice, even though
  796.   the wording used in the two patents is very similar.
  797.  
  798.   The Waterworth patent is now owned by Stac Inc, which won a lawsuit
  799.   against Microsoft, concerning the compression feature of MSDOS 6.0.
  800.   Damages awarded were $120 million. (Microsoft and Stac later
  801.   settled out of court.)
  802.  
  803. - Fiala and Greene obtained in 1990 a patent (4,906,991) on all
  804.   implementations of LZ77 using a tree data structure. Claim 1 of the
  805.   patent is much broader than the algorithms published by Fiala and
  806.   Greene in Comm.ACM, April 89. The patent covers the algorithm
  807.   published by Rodeh and Pratt in 1981 (J. of the ACM, vol 28, no 1,
  808.   pp 16-24).  It also covers the algorithms used in lharc, lha and zoo.
  809.  
  810. - Notenboom (from Microsoft) 4,955,066 uses three levels of
  811.   compression, starting with run length encoding.
  812.  
  813. - The Gibson & Graybill patent 5,049,881 covers the LZRW1 algorithm
  814.   previously patented by Waterworth and reinvented by Ross Williams.
  815.   Claims 4 and 12 are very general and could be interpreted as
  816.   applying to any LZ algorithm using hashing (including all variants
  817.   of LZ78):
  818.  
  819.      4. A compression method for compressing a stream of input data into
  820.      a compressed stream of output data based on a minimum number of
  821.      characters in each input data string to be compressed, said
  822.      compression method comprising the creation of a hash table, hashing
  823.      each occurrence of a string of input data and subsequently searching
  824.      for identical strings of input data and if such an identical string
  825.      of input data is located whose string size is at least equal to the
  826.      minimum compression size selected, compressing the second and all
  827.      subsequent occurrences of such identical string of data, if a string
  828.      of data is located which does not match to a previously compressed
  829.      string of data, storing such data as uncompressed data, and for each
  830.      input strings after each hash is used to find a possible previous
  831.      match location of the string, the location of the string is stored
  832.      in the hash table, thereby using the previously processed data to
  833.      act as a compression dictionary.
  834.  
  835.   Claim 12 is identical, with 'method' replaced with 'apparatus'.  Since
  836.   the 'minimal compression size' can be as small as 2, the claim could
  837.   cover any dictionary technique of the LZ family. However the text of the
  838.   patent and the other claims make clear that the patent should cover the
  839.   LZRW1 algorithm only. (In any case the Gibson & Graybill patent is likely
  840.   to be invalid because of the prior art in the Waterworth patent.)
  841.  
  842. - Phil Katz, author of pkzip, also has a patent on LZ77 (5,051,745)
  843.   but the claims only apply to sorted hash tables, and when the hash
  844.   table is substantially smaller than the window size.
  845.  
  846. - IBM patented (5,001,478) the idea of combining a history buffer (the
  847.   LZ77 technique) and a lexicon (as in LZ78).
  848.  
  849. - Stac Inc patented (5,016,009 and 5,126,739) yet another variation of LZ77
  850.   with hashing. The '009 patent was used in the lawsuit against Microsoft
  851.   (see above). Stac also has a patent on LZ77 with parallel lookup in
  852.   hardware (5,003,307).
  853.  
  854. - Robert Jung, author of 'arj', has been granted patent 5,140,321
  855.   for one variation of LZ77 with hashing.  This patent covers the LZRW3-A
  856.   algorithm, also previously discovered by Ross Williams. LZRW3-A was posted
  857.   on comp.compression on July 15, 1991. The patent was filed two months later
  858.   on Sept 4, 1991. (The US patent system allows this because of the
  859.   'invention date' rule.)
  860.  
  861. - Chambers 5,155,484 is yet another variation of LZ77 with hashing.
  862.   The hash function is just the juxtaposition of two input bytes,
  863.   this is the 'invention' being patented. The hash table is named
  864.   'direct lookup table'.
  865.  
  866.  
  867. (c) LZ78
  868.  
  869. - One form of the original LZ78 algorithm was patented (4,464,650) by
  870.   its authors Lempel, Ziv, Cohn and Eastman. This patent is owned
  871.   by Unisys.
  872.  
  873. - The LZW algorithm used in 'compress' is patented by IBM (4,814,746)
  874.   and Unisys (4,558,302). It is also used in the V.42bis compression
  875.   standard (see question 11 on V.42bis below), in Postscript Level 2
  876.   and in GIF.  Unisys sells the license to modem manufacturers for a
  877.   onetime fee (contact: Welch Patent Desk, Unisys Corp., P.O. Box 500,
  878.   Bluebell, PA 19424 Mailcode C SW 19). CompuServe is licensing the
  879.   usage of LZW in GIF products for 1.5% of the product price, of which
  880.   1% goes to Unisys; usage of LZW in non-GIF products must be licensed
  881.   directly from Unisys. For more information, see http://www.unisys.com/
  882.   or email to lzw_info@unisys.com.
  883.  
  884.      The IBM patent application was first filed three weeks before that of
  885.   Unisys, but the US patent office failed to recognize that they
  886.   covered the same algorithm. (The IBM patent is more general, but its
  887.   claim 7 is exactly LZW.)
  888.  
  889. - AP coding is patented by Storer (4,876,541). (Get the yabba package
  890.   for source code, see question 2 above, file type .Y)
  891.  
  892.  
  893. (d) arithmetic coding
  894.  
  895. - IBM holds many patents on arithmetic coding (4,286,256 4,295,125
  896.   4,463,342 4,467,317 4,633,490 4,652,856 4,891,643 4,905,297 4,935,882).
  897.   It has patented in particular the Q-coder implementation of arithmetic
  898.   coding.  The arithmetic coding option of the JPEG standard requires
  899.   use of the patented algorithm.  No JPEG-compatible method is
  900.   possible without infringing the patent, because what IBM actually
  901.   claims rights to is the underlying probability model (the heart of
  902.   an arithmetic coder). (See the JPEG FAQ for details.)
  903.  
  904.   AT&T has 3 patents on arithmetic coding (4,973,961, 5,023,611, 5,025,258).
  905.  
  906. (e) predictor
  907.  
  908. - The 'predictor' algorithm was first described in the paper
  909.  
  910.     Raita, T. and Teuhola, J. (1987), "Predictive text compression by hashing",
  911.     ACM Conference on Information Retrieval
  912.  
  913.   This algorithm has been patented (5,229,768) by K. Thomas in 1993. It
  914.   is used in the Internet Draft "PPP Predictor Compression Protocol" (see
  915.   venera.isi.edu:/internet-drafts/draft-ietf-pppext-predictor-00.txt).
  916.  
  917.  
  918. As can be seen from the above list, some of the most popular compression
  919. programs (compress, pkzip, zoo, lha, arj) are now covered by patents.
  920. (This says nothing about the validity of these patents.)
  921.  
  922. Here are some references on data compression patents. A number of them are
  923. taken from the list prep.ai.mit.edu:/pub/lpf/patent-list.
  924.  
  925. 3,914,586
  926. Data compression method and apparatus
  927. filed 10/25/73, granted 10/21/75
  928. General Motors Corporation, Detroit MI
  929. Duane E. McIntosh, Santa Ynez CA
  930. Data compression apparatus is disclosed is operable in either a bit
  931. pair coding mode of a word coding mode depending on the degree of
  932. redundancy of the data to be encoded.
  933.  
  934. 3,976,844
  935. Data communication system for transmitting data in compressed form
  936. filed Apr. 4, 1975, granted Aug. 24, 1976
  937. inventor  Bernard K. Betz, assignee Honeywell Information Systems, Inc.
  938. [encode differences with previous line]
  939.  
  940. 4,021,782
  941. Data compaction system and apparatus
  942. inventor Hoerning
  943. filed 04/30/1975, granted 05/03/1977
  944. [A primitive form of LZ77 with implicit offsets (compare with previous record)]
  945.  
  946. 4,054,951
  947. Data expansion apparatus
  948. inventor R.D. Jackson, assignee IBM
  949. filed Jun. 30, 1976, granted Oct. 18, 1977
  950. [Covers only decompression of data compressed with a variant of LZ77.]
  951.  
  952. 4,087,788
  953. Data compression system
  954. filed 1/14/77, granted 5/2/78
  955. NCR Canada LTD - NCR Canada Ltee, Mississauga CA
  956. Brian J. Johannesson, Waterloo CA
  957. A data compression system is disclosed in which the left hand boundary
  958. of a character is developed in the form of a sequence of Freeman
  959. direction codes, the codes being stored in digital form within a
  960. processor.
  961.  
  962. 4,286,256
  963. Method and means for arithmetic coding using a reduced number of operations.
  964. granted Aug 25, 1981
  965. assignee IBM
  966.  
  967. 4,295,125
  968. A method and means for pipeline decoding of the high to low order pairwise
  969. combined digits of a decodable set of relatively shifted finite number of
  970. strings
  971. granted Oct 13, 1981
  972. assignee IBM
  973.  
  974. 4,412,306
  975. System for minimizing space requirements for storage and transmission of
  976. digital signals
  977. filed May 14, 1981, granted Oct. 25, 1983
  978. inventor  Edward W. Moll
  979.  
  980. 4,463,342
  981. A method and means for carry-over control in a high order to low order
  982. combining of digits of a decodable set of relatively shifted finite number
  983. strings.
  984. granted Jul 31, 1984
  985. assignee IBM
  986.  
  987. 4,491,934
  988. Data compression process
  989. filed May 12, 1982, granted Jan. 1, 1985
  990. inventor  Karl E. Heinz
  991.  
  992. 4,464,650
  993. Apparatus and method for compressing data signals and restoring the
  994. compressed data signals
  995. inventors Lempel, Ziv, Cohn, Eastman
  996. assignee Sperry Corporation (now Unisys)
  997. filed 8/10/81, granted 8/7/84
  998. A compressor parses the input data stream into segments where each
  999. segment comprises a prefix and the next symbol in the data stream
  1000. following the prefix. [This is the original LZ78 algorithm.]
  1001.  
  1002. 4,467,317
  1003. High-speed arithmetic compression using using concurrent value updating.
  1004. granted Aug 21, 1984
  1005. assignee IBM
  1006.  
  1007. 4,494,108
  1008. Adaptive source modeling for data file compression within bounded memory
  1009. filed Jun. 5, 1984, granted Jan. 15, 1985
  1010. invntors Glen G. Langdon, Jorma J. Rissanen
  1011. assignee IBM
  1012. order 1 Markov modeling
  1013.  
  1014. 4,558,302
  1015. High speed data compression and decompression apparatus and method
  1016. inventor Welch
  1017. assignee Sperry Corporation (now Unisys)
  1018. filed 6/20/83, granted 12/10/85
  1019. re-examined: filed 12/14/92, granted 4/1/94.
  1020. The text for the original patent can be ftped from ftp.uni-stuttgart.de
  1021. in /pub/doc/comp-patents/US4558302.Z.
  1022. There is also a European Patent 0,129,439  1/2/89 for DE, FR, GB, IT
  1023. and patent pending for Japan.
  1024.  
  1025. 4,560,976
  1026. Data compression
  1027. filed 6/5/84, granted 12/24/85
  1028. Codex Corporation, Mansfield MA
  1029. Steven G. Finn, Framingham, MA
  1030. A stream of source characters, which occur with varying relative
  1031. frequencies, is encoded into a compressed stream of codewords, each
  1032. having one, two or three subwords, by ranking the source characters by
  1033. their current frequency of appearance, encoding the source characters
  1034. having ranks no higher than a first number as one subword codewords,
  1035. source characters having ranks higher than the first number but no
  1036. higher than a second number as two subword codewords, and the
  1037. remaining source characters as three subword codewords.
  1038.  
  1039. 4,586,027
  1040. Method and system for data compression and restoration
  1041. inventor Tsukimaya et al.
  1042. assignee Hitachi
  1043. filed 08/07/84, granted 04/29/86
  1044. patents run length encoding
  1045.  
  1046. 4,597,057
  1047. System for compressed storate of 8-bit ascii bytes using coded strings
  1048. of 4-bit nibbles.
  1049. inventor Snow, assignee System Development corporation.
  1050. filed 12/31/1981, granted 06/24/1986.
  1051. Compression using static dictionary of common words, prefixes and suffixes.
  1052.  
  1053. 4,612,532
  1054. Data compression apparatus and method
  1055. inventor Bacon, assignee Telebyte Corportion
  1056. filed Jun. 19, 1984, granted Sep. 16, 1986
  1057. [Uses followsets as in the pkzip 0.92 'reduce' algorithm, but the
  1058. followsets are dynamically updated. This is in effect a sort of order-1
  1059. Markov modeling.]
  1060.  
  1061. 4,622,545
  1062. Method and apparatus for image compression and Manipulation
  1063. inventor William D. Atkinson
  1064. assignee Apple computer Inc.
  1065. filed 9/30/82
  1066. granted 11/11/86
  1067.  
  1068. 4,633,490
  1069. Symmetrical adaptive data compression/decompression system.
  1070. granted Dec 30, 1985
  1071. assignee IBM
  1072.  
  1073. 4,652,856
  1074. A multiplication-free multi-alphabet arithmetic code.
  1075. granted Feb  4, 1986
  1076. assignee IBM
  1077.  
  1078. 4,667,649
  1079. Data receiving apparatus
  1080. filed 4/18/84, granted 6/30/87
  1081. inventors Kunishi et al.
  1082. assignee Canon Kabushiki Kaisha, Tokyo Japan
  1083. compression of Fax images.
  1084.  
  1085. 4,682,150
  1086. Data compression method and apparatus
  1087. inventors Mathes and Protheroe, 
  1088. assignee NCR Corporation, Dayton OH
  1089. A system and apparatus for compressing redundant and nonredundant
  1090. binary data generated as part of an operation of a time and attendance
  1091. terminal in which the data represents the time an employee is present
  1092. during working hours.
  1093.  
  1094. 4,701,745
  1095. Data compression system
  1096. inventor Waterworth John R
  1097. assignee Ferranti PLC GB, patent rights now acquired by Stac Inc.
  1098. filed 03/03/1986 (03/06/1985 in GB), granted 10/20/1987
  1099. Algorithm now known as LZRW1 (see above)
  1100. I claim:
  1101. 1. A data compression system comprising an input store for receiving
  1102. and storing a plurality of bytes of uncompressed data from an outside
  1103. source, and data processing means for processing successive bytes of
  1104. data from the input store;
  1105. the data processing means including circuit means operable to check
  1106. whether a sequence of successive bytes to be processed identical with
  1107. a sequence of bytes already processed, and including hash generating
  1108. means responsive to the application of a predetermined number of
  1109. bytes in sequence to derive a hash code appropriate to those bytes, a
  1110. temporary store in which the hash code may represent the address of a
  1111. storage location, and a pointer counter operable to store in the
  1112. temporary store at said address a pointer indicative of the position
  1113. in the input store of one of the predetermined number of bytes;
  1114. output means operable to apply to a transfer medium each byte of data
  1115. not forming part of such an identical sequence; and
  1116. encoding means responsive to the identification of such a sequence to
  1117. apply to the transfer medium an identification signal which identifies
  1118. both the location in the input store of the previous occurrence of the
  1119. sequence of bytes and the number of bytes contained in the sequence.
  1120.  
  1121. 4,730,348
  1122. Adaptive data compression system
  1123. inventor MacCrisken, assignee Adaptive Computer Technologies
  1124. filed Sep. 19, 1986, granted Mar. 8, 1988
  1125. [order-1 Markov modeling + Huffman coding + LZ77]
  1126.  
  1127. 4,758,899
  1128. Data compression control device
  1129. inventor Tsukiyama, assignee Hitachi
  1130. filed 11/20/1985, granted 07/19/1988
  1131. Limits compression to ensure that tape drive stays busy.
  1132.  
  1133. 4,809,350
  1134. Data compression system
  1135. filed Jan. 30, 1987, granted Feb. 28, 1989
  1136. inventor Yair Shimoni & Ron Niv
  1137. assignee Elscint Ltd., Haifa, Israel
  1138. [Image compression via variable length encoding of differences with
  1139. predicted data.]
  1140.  
  1141. 4,814,746
  1142. Data compression method
  1143. inventors Victor S. Miller, Mark N. Wegman
  1144. assignee IBM
  1145. filed 8/11/86, granted 3/21/89
  1146. A previous application was filed on 6/1/83, three weeks before the
  1147. application by Welch (4,558,302)
  1148. Communications between a Host Computing System and a number of remote
  1149. terminals is enhanced by a data compression method which modifies the
  1150. data compression method of Lempel and Ziv by addition of new character
  1151. and new string extensions to improve the compression ratio, and
  1152. deletion of a least recently used routine to limit the encoding tables
  1153. to a fixed size to significantly improve data transmission efficiency.
  1154.  
  1155. 4,841,092
  1156. continued in 5,003,307
  1157.  
  1158. 4,853,696
  1159. Code converter for data compression/decompression
  1160. filed 4/13/87, granted 8/1/89
  1161. inventor Amar Mukherjee, Maitland FL
  1162. assignee University of Central Florida, Orlando FL
  1163. Another hardware Huffman encoder:
  1164. A code converter has a network of logic circuits connected in reverse
  1165. binary tree fashion with logic paths between leaf nodes and a common
  1166. root node.
  1167.  
  1168. 4,872,009
  1169. Method and apparatus for data compression and restoration
  1170. inventor Tsukimaya et al.
  1171. assignee Hitachi
  1172. filed 12/07/87, granted 10/03/89
  1173. This patent on run length encoding covers the 'invention' of limiting
  1174. the run length to 16 bytes and thus the encoding of the length on 4 bits.
  1175.  
  1176. 4,876,541
  1177. Stem [sic] for dynamically compressing and decompressing electronic data
  1178. filed 10/15/87, granted 10/24/89
  1179. inventor James A. Storer
  1180. assignee Data Compression Corporation
  1181. A data compression system for encoding and decoding textual data,
  1182. including an encoder for encoding the data and for a decoder for
  1183. decoding the encoded data.
  1184.  
  1185. 4,891,643
  1186. Arithmetic coding data compression/de-compression by selectively
  1187. employed, diverse arithmetic encoders and decoders.
  1188. granted Jan  2, 1990
  1189. assignee IBM
  1190.  
  1191. 4,905,297
  1192. granted Feb 27, 1990
  1193. assignee IBM
  1194. Arithmetic coding encoder and decoder system.
  1195.  
  1196. 4,906,991
  1197. Textual substitution data compression with finite length search window
  1198. filed 4/29/1988, granted 3/6/1990
  1199. inventors Fiala,E.R., and Greene,D.H.
  1200. assignee Xerox Corporation
  1201.  
  1202. 4,935,882
  1203. Probability adaptation for arithmetic coders.
  1204. granted Jun 19, 1990
  1205. assignee IBM
  1206.  
  1207. 4,941,193
  1208. Barnsley, fractal compression.
  1209.  
  1210. 4,943,869
  1211. Compression Method for Dot Image Data
  1212. filed 1988-05-04, granted 1990-07-24
  1213. assignee Fuji Photo Film Co.
  1214. Lossy and lossless image compression schemes.
  1215.  
  1216. 4,955,066
  1217. Compressing and Decompressing Text Files
  1218. filed  10/13/89, granted 09/04/90
  1219. inventor Notenboom, L.A.
  1220. assignee Microsoft
  1221. Now extended as 5,109,433
  1222. [Noted in signon screen of Word 5.5 and on the outside of the MS-DOS 5.0
  1223. Upgrade.]
  1224. A method of compressing a text file in digital form is disclosed.
  1225. A full text file having characters formed into phrases is provided by an
  1226. author.  The characters are digitally represented by bytes.  A first pass
  1227. compression is sequentially followed by a second pass compression of the
  1228. text which has previously been compressed.  A third or fourth level of
  1229. compression is serially performed on the compressed text.  For example, in
  1230. a first pass, the text is run-length compressed.  In a second pass, the
  1231. compressed text is further compressed with key phrase compression.  In a
  1232. third pass, the compressed text is further compressed with Huffman
  1233. compression.  The compressed text is stored in a text file having a Huffman
  1234. decode tree, a key phrase table, and a topic index.  The data is
  1235. decompressed in a single pass and provided one line at a time as an output.
  1236. Sequential compressing of the text minimizes the storage space required for
  1237. the file.  Decompressing of the text is performed in a single pass.  As a
  1238. complete line is decompressed, it is output rapidly, providing full text to
  1239. the user.
  1240.  
  1241. 4,973,961
  1242. Method and apparatus for carry-over control in arithmetic coding.
  1243. granted Nov 27, 1990
  1244. assignee AT&T
  1245.  
  1246. 4,988,998
  1247. Data compression system for successively applying at least two data
  1248. compression methods to an input data stream.
  1249. inventor O'Brien
  1250. assignee Storage Technology Corporation, Louisville, Colorado
  1251. filed Sep 5, 1989, granted Jan 29, 1991.
  1252. Run length encoding followed by LZ77.
  1253.  
  1254. 5,001,478
  1255. Method of Encoding Compressed Data
  1256. filed 12/28/89, granted 03/19/91
  1257. inventor Michael E. Nagy
  1258. assignee IBM
  1259. 1. A method of encoding a compressed data stream made up of a sequence of
  1260. literal references, lexicon references and history references, which
  1261. comprises the steps of:
  1262. assigning to each literal reference a literal identifier;
  1263. assigning to each history reference a history identifier;
  1264. assigning to each lexicon reference a lexicon identifier;
  1265. and emitting a data stream with said identifiers assigned to said references.
  1266. Gordon Irlam <gordoni@cs.adelaide.edu.au> says:
  1267. The invention can probably be best understood by considering the
  1268. decompressor.  It consists of a history buffer, and a lexicon buffer, both
  1269. of which are initially empty.  The history buffer contains the last n
  1270. symbols emitted.  Whenever a history buffer reference is to be output the
  1271. string so referenced is subsequently moved to the lexicon buffer for future
  1272. reference.  Thus the history buffer keeps track of strings that may be
  1273. repeated on a very short term basis, while the lexicon buffer stores items
  1274. for a longer time.  Furthermore a history reference involves specifying
  1275. both the offset and length within the history buffer, whereas a lexicon
  1276. reference simply specifies a number denoting the string.  Both buffers have
  1277. a finite size.
  1278.  
  1279. 5,003,307
  1280. Data compression apparatus with shift register search means
  1281. filed Oct. 6, 1989, granted Mar. 26, 1991
  1282. inventors George Glen A, Ivey Glen E, Whiting Douglas L
  1283. assignee Stac Inc
  1284. continuation of 4,841,092
  1285.  
  1286. 5,016,009
  1287. Data compression apparatus and method
  1288. filed 01/13/1989, granted 05/14/1991
  1289. inventors George Glen A, Ivey Glen E, Whiting Douglas L
  1290. assignee Stac Inc
  1291. LZ77 with offset hash table (extended in 5,126,739)
  1292.  
  1293. 5,023,611
  1294. Entropy encoder/decoder including a context extractor.
  1295. granted Jun 11, 1991
  1296. assignee AT&T
  1297.  
  1298. 5,025,258
  1299. Adaptive probability estimator for entropy encoder/decoder.
  1300. granted Jun 18, 1991
  1301. assignee AT&T
  1302.  
  1303. 5,049,881
  1304. Apparatus and method for very high data rate-compression incorporating
  1305. lossless data compression and expansion utilizing a hashing technique
  1306. inventors Dean K. Gibson, Mark D. Graybill
  1307. assignee Intersecting Concepts, Inc.
  1308. filed 6/18/90, granted 9/17/91
  1309. [covers lzrw1, almost identical with Waterworth 4,701,745]
  1310.  
  1311. 5,051,745
  1312. String searcher, and compressor using same
  1313. filed  8/21/90, granted 9/24/91
  1314. inventor  Phillip W. Katz (author of pkzip)
  1315. In the string search method and apparatus pointers to the string to be
  1316. searched are indexed via a hashing function and organized according to the
  1317. hashing values of the string elements pointed to. The hashing function is
  1318. also run on the string desired to be found, and the resulting hashing value
  1319. is used to access the index. If the resulting hashing value is not in the
  1320. index, it is known that the target string does not appear in the string
  1321. being searched. Otherwise the index is used to determine the pointers which
  1322. correspond to the target hashing value, these pointers pointing to likely
  1323. candidates for matching the target string. The pointers are then used to
  1324. sequentially compare each of the locations in the string being searched to
  1325. the target string, to determine whether each location contains a match to
  1326. the target string.
  1327. In the method and apparatus for compressing a stream of data symbols, a
  1328. fixed length search window, comprising a predetermined contiguous portion
  1329. of the symbol stream, is selected as the string to be searched by the
  1330. string searcher. If a string to be compressed is found in the symbol
  1331. stream, a code is output designating the location within the search window
  1332. of the matching string and the length of the matching string.
  1333.  
  1334. 5,065,447
  1335. Barnsley, fractal compression
  1336.  
  1337. 5,109,433
  1338. Compressing and decompressing text files
  1339. inventor Notenboom
  1340. assignee Microsoft
  1341. extension of 4,955,066
  1342.  
  1343. 5,126,739
  1344. Data Compression Apparatus and Method
  1345. filed Nov. 27, 1990, granted June 30, 1992.
  1346. inventor Whiting et. al
  1347. assignee Stac Inc
  1348. LZ77 with offset hash table (extension of 5,016,009)
  1349.  
  1350. 5,140,321
  1351. Data compression/decompression method and apparatus
  1352. filed 9/4/91, granted 8/18/92
  1353. inventor Robert Jung
  1354. assignee Prime Computer
  1355.  
  1356. 5,155,484
  1357. Fast data compressor with direct lookup table indexing into history buffer
  1358. filed 9/13/1991, granted 10/13/1992
  1359. inventor Chambers, IV, Lloyd L., Menlo Park, California
  1360. assignee Salient Software, Inc., Palo Alto, California (02)
  1361. Uses a 64K hash table indexed by the first two characters of
  1362. the input string. Includes several claims on the LZ77 file format
  1363. (literal or pair offset,length).
  1364.  
  1365. 5,179,378
  1366. file Jul. 30, 1991, granted Jan. 12, 1993
  1367. inventor Ranganathan
  1368. assignee University of South Florida
  1369. Method and apparatus for the compression and decompression of data
  1370. using Lempel-Ziv based techniques.
  1371. [This covers LZ77 hardware compression with a systolic array of
  1372. processors working in parallel.]
  1373.  
  1374. 5,229,768
  1375. Adaptive data compression system
  1376. granted Jul. 20, 1993
  1377. inventor Kasman E. Thomas
  1378. assignee Traveling Software, Inc. 
  1379.   A system for data compression and decompression is disclosed. A series of
  1380. fixed length overlapping segments, called hash strings, are formed from an
  1381. input data sequence. A retrieved character is the next character in the input
  1382. data sequence after a particular hash string. A hash function relates a
  1383. particular hash string to a unique address in a look-up table (LUT). An
  1384. associated character for the particular hash string is stored in the LUT at
  1385. the address. When a particular hash string is considered, the content of the
  1386. LUT address associated with the hash string is checked to determine whether
  1387. the associated character matches the retrieved character following the hash
  1388. string. If there is a match, a Boolean TRUE is output; if there is no match,
  1389. a Boolean FALSE along with the retrieved character is output. Furthermore, if
  1390. there is no match, then the LUT is updated by replacing the associated
  1391. character in the LUT with the retrieved character. [...]
  1392. [This algorithm is used in the Internet Draft "PPP Predictor
  1393. Compression Protocol".]
  1394.  
  1395. Japan 2-46275
  1396. Coding system
  1397. granted Feb 26, 1990
  1398. [Patents one form of arithmetic coding.]
  1399.  
  1400. 5,384,867
  1401. filed 10/23/1991, granted 01/24/1995
  1402. Fractal transform compression board
  1403. Barnsley et al.
  1404.  
  1405. ------------------------------------------------------------------------------
  1406.  
  1407. Subject: [9]  The WEB 16:1 compressor.
  1408.  
  1409.  
  1410. [WARNING: this topic has generated the greatest volume of news in the
  1411. history of comp.compression. Read this before posting on this subject.]
  1412.  
  1413. [WARNING 2: it is quite possible that the story is repeating itself
  1414. with a compressor called MINC by Premier Research Corporation, Ltd.
  1415. They claim a breakthrough in lossless data compression using a recursive
  1416. method, that is, applying the compressor to the compressed output of
  1417. the previous run.]
  1418.  
  1419. [WARNING 3: the OWS program, which also claims incredible compression
  1420. ratios, is a hoax. It just remembers the clusters which contained
  1421. the data. The data can be recovered only if those clusters are not
  1422. used again for another file. Needless to say, never trust such a
  1423. lossy program.]
  1424.  
  1425. (a) What the press says
  1426.  
  1427. April 20, 1992  Byte Week Vol 4. No. 25:
  1428.  
  1429.    "In an announcement that has generated high interest - and more than a
  1430.    bit of skepticism - WEB Technologies (Smyrna, GA) says it has
  1431.    developed a utility that will compress files of greater than 64KB in
  1432.    size to about 1/16th their original length.  Furthermore, WEB says its
  1433.    DataFiles/16 program can shrink files it has already compressed."
  1434.    [...]
  1435.    "A week after our preliminary test, WEB showed us the program successfully
  1436.    compressing a file without losing any data.  But we have not been able
  1437.    to test this latest beta release ourselves."
  1438.    [...]
  1439.    "WEB, in fact, says that virtually any amount of data can be squeezed 
  1440.    to under 1024 bytes by using DataFiles/16 to compress its own output
  1441.    multiple times."
  1442.  
  1443. June 1992 Byte, Vol 17 No 6:
  1444.  
  1445.    [...] According to Earl Bradley, WEB Technologies' vice president of
  1446.    sales and marketing, the compression algorithm used by DataFiles/16
  1447.    is not subject to the laws of information theory. [...]
  1448.  
  1449.  
  1450. (b) First details, by John Wallace <buckeye@spf.trw.com>:
  1451.  
  1452. I called WEB at (404)514-8000 and they sent me some product
  1453. literature as well as chatting for a few minutes with me on the phone.
  1454. Their product is called DataFiles/16, and their claims for it are
  1455. roughly those heard on the net.
  1456.  
  1457. According to their flier:
  1458.  
  1459. "DataFiles/16 will compress all types of binary files to approximately
  1460. one-sixteenth of their original size ... regardless of the type of
  1461. file (word processing document, spreadsheet file, image file,
  1462. executable file, etc.), NO DATA WILL BE LOST by DataFiles/16."
  1463. (Their capitalizations; 16:1 compression only promised for files >64K
  1464. bytes in length.)
  1465.  
  1466. "Performed on a 386/25 machine, the program can complete a
  1467. compression/decompression cycle on one megabyte of data in less than
  1468. thirty seconds"
  1469.  
  1470. "The compressed output file created by DataFiles/16 can be used as the 
  1471. input file to subsequent executions of the program.  This feature of 
  1472. the utility is known as recursive or iterative compression, and will 
  1473. enable you to compress your data files to a tiny fraction of the 
  1474. original size.  In fact, virtually any amount of computer data can 
  1475. be compressed to under 1024 bytes using DataFiles/16 to compress its 
  1476. own output files muliple times.  Then, by repeating in reverse the 
  1477. steps taken to perform the recusive compression, all original data 
  1478. can be decompressed to its original form without the loss of a single 
  1479. bit."
  1480.  
  1481. Their flier also claims: 
  1482.  
  1483. "Constant levels of compression across ALL TYPES of FILES"
  1484. "Convenient, single floppy DATA TRANSPORTATION"
  1485.  
  1486. From my telephone conversation, I was assured that this is an
  1487. actual compression program.  Decompression is done by using only the 
  1488. data in the compressed file; there are no hidden or extra files.
  1489.  
  1490.  
  1491. (c) More information, by Rafael Ramirez <rafael.ramirez@channel1.com>:
  1492.  
  1493.    Today (Tuesday, 28th) I got a call from Earl Bradley of Web
  1494. who now says that they have put off releasing a software version of
  1495. the algorithm because they are close to signing a major contract with
  1496. a big company to put the algorithm in silicon.  He said he could not
  1497. name the company due to non-disclosure agreements, but that they had
  1498. run extensive independent tests of their own and verified that the
  1499. algorithm works. [...]
  1500.  
  1501. He said the algorithm is so simple that he doesn't want anybody
  1502. getting their hands on it and copying it even though he said they
  1503. have filed a patent on it. [...] Mr. Bradley said the silicon version
  1504. would hold up much better to patent enforcement and be harder to copy.
  1505.  
  1506.    He claimed that the algorithm takes up about 4K of code, uses only
  1507. integer math, and the current software implementation only uses a 65K
  1508. buffer.  He said the silicon version would likely use a parallel
  1509. version and work in real-time. [...]
  1510.  
  1511.  
  1512. (d) The impossiblity proofs.
  1513.  
  1514. It is impossible for a given program to compress without loss *all*
  1515. files greater than a certain size by at least one bit. This can be
  1516. proven by a simple counting argument. (Many other proofs have been
  1517. posted on comp.compression, *please* do not post yet another one.)
  1518.  
  1519. Assume that the program can compress without loss all files of size >= N
  1520. bits.  Compress with this program all the 2^N files which have
  1521. exactly N bits.  All compressed files have at most N-1 bits, so there
  1522. are at most (2^N)-1 different compressed files [2^(N-1) files of size
  1523. N-1, 2^(N-2) of size N-2, and so on, down to 1 file of size 0]. So at
  1524. least two different input files must compress to the same output file.
  1525. Hence the compression program cannot be lossless. (Stronger results
  1526. about the number of incompressible files can be obtained, but the
  1527. proofs are a little more complex.)
  1528.  
  1529. This argument applies of course to WEB's case (take N = 64K*8 bits).
  1530. Note that no assumption is made about the compression algorithm.
  1531. The proof applies to *any* algorithm, including those using an
  1532. external dictionary, or repeated application of another algorithm,
  1533. or combination of different algorithms, or representation of the
  1534. data as formulas, etc... All schemes are subject to the counting argument.
  1535. There is no need to use information theory to provide a proof, just
  1536. basic mathematics.
  1537.  
  1538. This assumes of course that the information available to the decompressor
  1539. is only the bit sequence of the compressed data. If external information
  1540. such as a file name or a number of iterations is necessary to decompress
  1541. the data, the bits providing the extra information must be included in
  1542. the bit count of the compressed data. (Otherwise, it would be sufficient
  1543. to consider any input data as a number, use this as the iteration
  1544. count or file name, and pretend that the compressed size is zero.)
  1545. For an example of storing information in the file name, see the program
  1546. lmfjyh in the 1993 International Obfuscated C Code Contest, available
  1547. on all comp.sources.misc archives (Volume 39, Issue 104).
  1548.  
  1549. [See also question 73 "What is the theoretical compression limit?" in
  1550. part 2 of this FAQ.]
  1551.  
  1552.  
  1553. (e) No software version
  1554.  
  1555. Appeared on BIX, reposted by Bruce Hoult <Bruce.Hoult@actrix.gen.nz>:
  1556.  
  1557. tojerry/chaos #673, from abailey, 562 chars, Tue Jun 16 20:40:34 1992
  1558. Comment(s). 
  1559. ----------
  1560. TITLE: WEB Technology
  1561. I promised everyone a report when I finally got the poop on WEB's
  1562. 16:1 data compression. After talking back and forth for a year
  1563. and being put off for the past month by un-returned phone calls,
  1564. I finally got hold of Marc Spindler who is their sales manager.
  1565.  
  1566. _No_ software product is forth coming, period!
  1567.  
  1568. He began talking about hardware they are designing for delivery
  1569. at the end of the year. [...]
  1570.  
  1571.  
  1572. (f) Product cancelled
  1573.  
  1574. Posted by John Toebes <toebes@bnr.ca> on Aug 10th, 1992:
  1575.  
  1576. [Long story omitted, confirming the reports made above about the
  1577. original WEB claims.]
  1578.  
  1579. 10JUL92 - Called to Check Status.  Was told that testing had uncovered a
  1580.           new problem where 'four numbers in a matrix were the same
  1581.           value' and that the programmers were off attempting to code a
  1582.           preprocessor to eliminate this rare case.  I indicated that he
  1583.           had told me this story before.  He told me that the
  1584.           programmers were still working on the problem.
  1585.  
  1586. 31JUL92 - Final Call to Check Status.  Called Earl in the morning and
  1587.           was told that he still had not heard from the programmers. [...]
  1588.           Stated that if they could not resolve the problem then there would
  1589.           probably not be a product.
  1590.  
  1591. 03AUG92 - Final Call.  Earl claims that the programmers are unable to
  1592.           resolve the problem.  I asked if this meant that there would
  1593.           not be a product as a result and he said yes.
  1594.  
  1595.  
  1596. (g) Conclusion
  1597.  
  1598. The last report given above should put an end to the WEB story.
  1599.  
  1600. [Note from the FAQ maintainer: I intended to remove this story from
  1601. the FAQ, but the recent announcement of the MINC compressor has some
  1602. similarities with the WEB story so it is useful to keep it a little
  1603. longer.]
  1604.  
  1605. ------------------------------------------------------------------------------
  1606.  
  1607. Subject: [11] What is the V.42bis standard?
  1608.  
  1609.  
  1610. A description of the V.42bis standard is given in "The V.42bis
  1611. standard for data-compressing modems," by Clark Thomborson
  1612. <cthombor@theory.lcs.mit.edu>, IEEE Micro, Oct 1992, pp. 41-53. 
  1613.  
  1614. Short introduction, by Alejo Hausner <hausner@qucis.queensu.ca>:
  1615.  
  1616. The V.42bis Compression Standard was proposed by the International
  1617. Consultative Committee on Telephony and Telegraphy (CCITT) as an
  1618. addition to the v.42 error-correction protocol for modems. Its purpose
  1619. is to increase data throughput, and uses a variant of the
  1620. Lempel-Ziv-Welch (LZW) compression method.  It is meant to be
  1621. implemented in the modem hardware, but can also be built into the
  1622. software that interfaces to an ordinary non-compressing modem.
  1623.  
  1624. V.42bis can send data compressed or not, depending on the
  1625. data.  There are some types of data that cannot be
  1626. compressed.  For example, if a file was compressed first,
  1627. and then sent through a V.42bis modem, the modem would not
  1628. likely reduce the number of bits sent.  Indeed it is likely
  1629. that the amount of data would increase somewhat.
  1630.  
  1631. To avoid this problem, the algorithm constantly monitors the
  1632. compressibility of the data, and if it finds fewer bits
  1633. would be necessary to send it uncompressed, it switches to
  1634. transparent mode.  The sender informs the receiver of this
  1635. transition through a reserved code word.  Henceforth the
  1636. data is passed as plain bytes.
  1637.  
  1638. While transmitting in transparent mode, the sender maintains
  1639. the LZW trees of strings, and expects the receiver to do
  1640. likewise.  If it finds an advantage in returning to
  1641. compressed mode, it will do so, first informing the receiver
  1642. by a special escape code.  Thus the method allows the
  1643. hardware to adapt to the compressibility of the data.
  1644.  
  1645. The choice of escape code is clever.  Initially, it is a
  1646. zero byte.  Any occurrence of the escape code is replaced,
  1647. as is customary, by two escape codes.  In order to prevent a
  1648. string of escape codes from temporarily cutting throughput
  1649. in half, the escape code is redefined by adding 51 mod 256
  1650. each time it is used.
  1651.  
  1652. The CCITT standards documents used to be available by ftp on
  1653. ftp.uu.net in /doc/standards/ccitt, but this service has been
  1654. discontinued. If you ftp to digital.resource.org, in directory pub/standards
  1655. there is a file that says that making the standards available in the
  1656. first place was just an experiment.
  1657.  
  1658. The documents are now on src.doc.ic.ac.uk, but the directory name
  1659. keeps changing. Check one of:
  1660.   /computing/ccitt/ccitt-standards/ccitt/
  1661.   /computing/ccitt/standards/ccitt
  1662.   /doc/ccitt-standards/ccitt
  1663. in this order. The v42bis standard is in *standards/ccitt/1992/v/v42bis.asc.Z.
  1664.  
  1665.  
  1666. A mail server for CCITT documents is available at teledoc@itu.arcom.ch
  1667. or itudoc@itu.ch. A Gopher server is also available:
  1668.  
  1669. Name=International Telecommunication Union (ITU)
  1670. Host=info.itu.ch
  1671. Port=70
  1672.  
  1673. For more information, contact Robert Shaw <shaw@itu.arcom.ch> or
  1674. Antoinette Bautista <bautista@itu.arcom.ch>.  Warning by John Levine
  1675. <johnl@iecc.cambridge.ma.us> (probably obsolete by now):
  1676.  
  1677.   This teledoc thing is much less than meets the eye.  What it
  1678.   actually has is one-page abstracts of some but not all CCITT
  1679.   recommendations, along with junk like lists of the national
  1680.   representatives to CCITT.  If you want the actual text of a
  1681.   recommendation, you have to send large amounts of money to
  1682.   Switzerland, same as ever. However, a closer reading of the Teledoc
  1683.   announcement shows that they say they're planning to make the actual
  1684.   text of some CCITT recommendations available on-line sometime in 1993.
  1685.  
  1686.  
  1687. See also the Standards FAQ posted to news.answers or get it by ftp in
  1688. rtfm.mit.edu:/pub/usenet/news.answers/standards-faq.
  1689.  
  1690. ------------------------------------------------------------------------------
  1691.  
  1692. Subject: [12] I need source for the winners of the Dr Dobbs compression contest
  1693.  
  1694.  
  1695. The source of the top 6 programs of the Feb 91 Dr Dobbs data compression
  1696. contest are available by ftp on
  1697.   oak.oakland.edu:/pub/msdos/compress/ddjcompr.zip
  1698.   garbo.uwasa.fi:/pc/source/ddjcompr.zip [128.214.87.1]
  1699.  
  1700. The sources are in MSDOS end-of-line format, one directory per
  1701. program.  Unix or VMS users, use "unzip -a ddjcompr" to get correct
  1702. end-of-lines (add -d to recreate the directory structure if you are
  1703. using an obsolete version of unzip such as 4.1). Three of the 6
  1704. programs are not portable and only run on MSDOS. compact and urban
  1705. work on Unix, sixpack only requires minor modifications.
  1706.  
  1707. ------------------------------------------------------------------------------
  1708.  
  1709. Subject: [13] I need source for arithmetic coding
  1710.  
  1711.  
  1712. (See question 70 for an introduction to arithmetic coding.)
  1713.  
  1714. The source for the arithmetic coder described in Chap.5 of Bell,
  1715. Cleary, and Witten's book "Text Compression" (see question 7 above)
  1716. (or, equivalently, in: Witten, Neal, and Cleary's article "Arithmetic
  1717. Coding for data Compression" from Communications of the Association
  1718. for Computing Machinery, 30 (6), pp.520-540, June, 1987) is available
  1719. via anonymous ftp from ftp.cpsc.ucalgary.ca (136.159.7.18) in directory
  1720. /pub/projects/arithmetic.coding.  It only comes with a simple order-0 model
  1721. but it's set up so that adding your own more sophisticated one is
  1722. straightforward.
  1723.  
  1724. A low precision arithmetic coding implementation avoiding hardware
  1725. division is available on the same site (ftp.cpsc.ucalgary.ca) in
  1726. /pub/projects/arithmetic.coding/low.precision.version, file
  1727. low.precision.version.shar.
  1728.  
  1729. Kris Popat <popat@image.mit.edu> has worked on "Scalar Quantization
  1730. with Arithmetic Coding."  It describes an arithmetic coding technique
  1731. which is quite general and computationally inexpensive.  The
  1732. documentation and example C code are available via anonymous ftp from
  1733. media-lab.media.mit.edu (18.85.0.2), in /pub/k-arith-code.
  1734.  
  1735. The program 'urban' in ddjcompr.zip (see item 12 above) is a high order
  1736. arithmetic coder working at the bit level. It is written by Urban Koistinen
  1737. <md85-epi@nada.kth.se>.
  1738.  
  1739. The DMC program is available in plg.uwaterloo.ca:/pub/dmc/*.c. It implements
  1740. the algorithm described in "Data Compression using Dynamic Markov Modelling",
  1741. by Gordon Cormack and Nigel Horspool, Computer Journal 30:6 (December 1987).
  1742. This program uses Guazzo's version of arithmetic coding.
  1743.  
  1744. ------------------------------------------------------------------------------
  1745.  
  1746. Subject: [15] Where can I get image compression programs?
  1747.  
  1748.  
  1749. JPEG:
  1750.     Source code for most any machine:
  1751.     ftp.uu.net:/graphics/jpeg/jpegsrc.v5.tar.gz
  1752.     nic.funet.fi:/pub/graphics/packages/jpeg/jpegsrc.v5*.tar.gz
  1753.     Contact: jpeg-info@uunet.uu.net (Independent JPEG Group)
  1754.  
  1755.     havefun.stanford.edu:pub/jpeg/JPEGv1.2.tar.Z (supports lossless mode)
  1756.     Contact: Andy Hung <achung@cs.stanford.edu> (see item 20 below)
  1757.  
  1758.     ftp.cs.cornell.edu:/pub/multimed/ljpg.tar.Z (lossless jpeg)
  1759.  
  1760.     xv, an image viewer which can read JPEG pictures, is available in
  1761.     ftp.cis.upenn.edu:/pub/xv/xv-3.00a.tar.Z
  1762.  
  1763. MPEG:
  1764.     havefun.stanford.edu:/pub/mpeg/MPEGv1.2.1.tar.Z
  1765.     Contact: Andy Hung <achung@cs.stanford.edu> (see item 20 below)
  1766.  
  1767.     s2k-ftp.cs.berkeley.edu:/pub/multimedia/mpeg/mpeg_play-2.0.tar.Z
  1768.     s2k-ftp.cs.berkeley.edu:/pub/multimedia/mpeg/mpeg_encode-1.3.tar.Z.
  1769.     Contact: mpeg-bugs@cs.berkeley.edu
  1770.  
  1771.     flash.bu.edu:/pub/code/mpeg_system/mpeg_system_source_v1.0.tar.gz
  1772.     (MPEG-I Multi-Stream System Layer encoder/player; includes an
  1773.      enhanced version of mpeg_play)
  1774.     Contact: Jim Boucher <jboucher@spiderman.bu.edu> or Ziv Yaar <zyaar@bu.edu>
  1775.  
  1776.     ftp.mni.mcgill.ca:/pub/mpeg/mpeg_lib-1.1.tar.gz [MPEG library]
  1777.     Contact: Gregory Ward <greg@pet.mni.mcgill.ca>
  1778.  
  1779.     ftp.netcom.com:/pub/cfogg/mpeg/vmpeg12a.zip
  1780.       Contact: Stefan Eckart <stefan@lis.e.technik.tu-muenchen.de>
  1781.     decel.ecel.uwa.edu.au:/users/michael/mpegw32f.zip (for Windows and NT)
  1782.  
  1783.     nvr.com:/pub/NVR-software/Product-1.0.4.tar.Z   (192.82.231.50)
  1784.     (free demo copy of NVR's software toolkit for SPARCstations)
  1785.     Contact: Todd Brunhoff <toddb@nvr.com>
  1786.  
  1787.     ftp.netcom.com:/pub/cfogg/mpeg2/* (MPEG-2 encoder and decoder)
  1788.     Contact: MPEG-L@netcom.com (MPEG Software Simulation Group)
  1789.  
  1790. H.261(P*64):
  1791.     havefun.stanford.edu:pub/p64/P64v1.2.tar.Z
  1792.     Contact: Andy Hung <achung@cs.stanford.edu> (see item 20 below)
  1793.  
  1794.     zenon.inria.fr:/rodeo/ivs/last_version/ivs*-src.tar.gz
  1795.     (Inria videoconference system)
  1796.     Contact: Thierry Turletti <turletti@sophia.inria.fr> (see item 20 below).
  1797.  
  1798. JBIG:
  1799.     nic.funet.fi:/pub/graphics/misc/test-images/jbig.tar.gz.
  1800.  
  1801. mg: (the MG system for compressing and indexing text and images, see item 16)
  1802.     munnari.oz.au:/pub/mg/*
  1803.     Contact: Stuart Inglis <singlis@cpsc.ucalgary.ca>
  1804.  
  1805. epic: (pyramid wavelet coder, see item 72)
  1806.     whitechapel.media.mit.edu:/pub/epic.tar.Z [18.85.0.125]
  1807.     Contact: Eero P. Simoncelli <eero@media.mit.edu>
  1808.     The "Lenna" test image is available as part of the EPIC package,
  1809.     where it is named "test_image".
  1810.  
  1811. hcompress: (wavelet impage compression, see item 72)
  1812.     stsci.edu:/software/hcompress/hcompress.tar.Z
  1813.  
  1814. wavethresh: (wavelet software for the language S)
  1815.     gdr.bath.ac.uk:/pub/masgpn/wavethresh2.2.Z
  1816.     Contact: gpn@maths.bath.ac.uk
  1817.  
  1818. rice-wlet: (wavelet software, see item 72)
  1819.     cml.rice.edu:/pub/dsp/software/rice-wlet-tools.tar.Z
  1820.  
  1821. scalable: (2 & 3 dimensional subband transformation)
  1822.     robotics.eecs.berkeley.edu:/pub/multimedia/scalable2.tar.Z
  1823.     Contact: scalable@robotics.eecs.berkeley.edu
  1824.  
  1825. compfits:
  1826.     uwila.cfht.hawaii.edu:/pub/compfits/compfits.tar.Z  [128.171.80.50]
  1827.     Contact: Jim Wright <jwright@cfht.hawaii.edu>
  1828.  
  1829. fitspress:
  1830.     cfata4.harvard.edu:/pub/fitspress08.tar.Z [128.103.40.79]
  1831.  
  1832. tiff:
  1833.     For source and sample images, see question 18 below.
  1834.  
  1835. DCT algorithms:
  1836.     etro.vub.ac.be:/pub/DCT_ALGORITHMS/*
  1837.     Contact: Charilos Christopoulos <chchrist@etro2.vub.ac.be>
  1838.  
  1839. xanim: (X11 animation viewer, supports Quicktime and several other formats)
  1840.     ftp.x.org:/contrib/applications/xanim2683.tar.Z
  1841.  
  1842. ppm2pz: (lossless 24-bit image compression)
  1843.     http://www.jyu.fi/~kuru/compression.html
  1844.  
  1845. A demo of image compression using neural networks is available in
  1846. http://www.ee.duke.edu/~cec/index.html.
  1847.  
  1848. For fractal compression programs, see item 17 below.
  1849. For image compression hardware, see item 85 in part 3 of this FAQ.
  1850.  
  1851. ------------------------------------------------------------------------------
  1852.  
  1853. Subject: [16] What is the state of the art in lossless image compression?
  1854.  
  1855.  
  1856. The current state-of-the-art is the JBIG algorithm.  For an
  1857. introduction to JBIG, see question 74 in part 2.
  1858.  
  1859. JBIG works best on bi-level images (like faxes) and also works well on
  1860. Gray-coded grey scale images up to about six or so bits per pixel.  You
  1861. just apply JBIG to the bit planes individually.  For more bits/pixel,
  1862. lossless JPEG provides better performance, sometimes. (For JPEG, see
  1863. question 19 below.)
  1864.  
  1865. You can find a description of JBIG in ISO/IEC CD 11544, contained in
  1866. document ISO/IEC JTC1/SC2/N2285.  The only way to get it is to ask
  1867. your National Standards Body for a copy. In the USA, call ANSI at
  1868. (212) 642-4900.
  1869.  
  1870. See also the MG system containing 'FELICS' which is reported to be
  1871. better than JBIG. (See item 15 above for ftp location). From the MG
  1872. README file:
  1873.  
  1874.   The MG system is a suite of programs for compressing and
  1875.   indexing text and images. Most of the functionality implemented
  1876.   in the suite is as described in the book ``Managing Gigabytes:
  1877.   Compressing and Indexing Documents and Images'', I.H. Witten, A.
  1878.   Moffat, and T.C. Bell; Van Nostrand Reinhold, New York, 1994, ISBN
  1879.   0-442-01863-0; US $54.95; call 1 (800) 544-0550 to order.
  1880.  
  1881.   These features include:
  1882.  
  1883.   -- text compression using a Huffman-coded semi-static word-based
  1884.      scheme
  1885.   -- two-level context-based compression of bi-level images
  1886.   -- FELICS lossless compression of gray-scale images
  1887.   -- combined lossy/lossless compression for textual images
  1888.   -- indexing algorithms for large volumes of text in limited main
  1889.      memory
  1890.   -- index compression
  1891.   -- a retrieval system that processes Boolean and ranked queries
  1892.   -- an X windows interface to the retrieval system
  1893.  
  1894. The thesis describing FELICS is available by ftp in
  1895. wilma.cs.brown.edu:/pub/techreports/93/cs93-28.ps.Z
  1896.  
  1897. ------------------------------------------------------------------------------
  1898.  
  1899. Subject: [17] What is the state of fractal compression?
  1900.  
  1901. It is recommended to read first item 77 in part 2 of this FAQ:
  1902. "Introduction to Fractal compression".
  1903.  
  1904.  
  1905. from Tal Kubo <kubo@zariski.harvard.edu>:
  1906.  
  1907. According to Barnsley's book 'Fractals Everywhere', this method is
  1908. based on a measure of deviation between a given image and its
  1909. approximation by an IFS code.  The Collage Theorem states that there is
  1910. a convergent process to minimize this deviation.  Unfortunately,
  1911. according to an article Barnsley wrote for BYTE a few years ago, this
  1912. convergence was rather slow, about 100 hours on a Cray, unless assisted by
  1913. a person.
  1914.  
  1915. Barnsley et al are not divulging any technical information beyond the
  1916. meager bit in 'Fractals Everywhere'.  The book explains the idea of IFS
  1917. codes at length, but is vague about the application of the Collage theorem
  1918. to specific compression problems.
  1919.  
  1920. There is reason to believe that Barnsley's company has
  1921. *no algorithm* which takes a given reasonable image and achieves
  1922. the compression ratios initially claimed for their fractal methods.
  1923. The 1000-to-1 compression advertised was achieved only for a 'rigged'
  1924. class of images, with human assistance. The best unaided
  1925. performance I've heard of is good lossy compression of about 80-1.
  1926.  
  1927. Steve Tate <srt@duke.cs.duke.edu> confirms:
  1928.  
  1929. Compression ratios (unzoomed) seem to range from 20:1 to 60:1...  The
  1930. quality is considerably worse than wavelets or JPEG on most of the
  1931. non-contrived images I have seen.
  1932.  
  1933. But Yuval Fisher <fisher@inls1.ucsd.edu> disagrees:
  1934.  
  1935. Their performance has improved dramatically beyond what they were
  1936. talking about in BYTE a few years ago.  Human assistance to the
  1937. compression is no longer needed and the compression time is
  1938. reasonable, although the more time and compute power you throw at the
  1939. compression, the smaller the resulting file for the same level of
  1940. quality.
  1941.  
  1942. Geoffrey A Stephenson <ketlux@ketlux.demon.co.uk> adds:
  1943.  
  1944. Iterated systems are shipping a general purpose compressor at about
  1945. 300 Pounds in the UK that claims "640x480 24 bit colour compression of
  1946. about 1 min at 922k -> 10k on a 486/50 software only, decomp. to 8
  1947. bits in 3 secs, etc." At a recent multimedia conference in London they
  1948. handed out free demo disks that show the decomp. in action. The
  1949. package runs under both DOS anf WIN (DLLs provided for use in
  1950. applications). They also sell a board to speed up compression and
  1951. offer versions supporting full motion video (but not apparently at all
  1952. SVGA sizes like the static picture version). I have not yet got my
  1953. hands on a full version to test different types of pictures, but
  1954. friends have a and claim it looks good.
  1955.  
  1956.  
  1957. Thomas W. Colthurst <thomasc@athena.mit.edu> clarifies the distinction
  1958. between IFS and the Fractal Transform:
  1959.  
  1960. It is time, once and for all, to put to death the Barnsley myth that
  1961. IFSs are good for image compression.  They are not.  Various algorithms
  1962. have been proposed for this "inverse problem" ranging from the trendy
  1963. (genetic algorithms) to the deep (moment methods) to the ad hoc (the
  1964. hungry algorithm) to the absurd (the so-called "graduate student
  1965. algorithm", consisting of locking up a grad student in a tiny office
  1966. with a SGI workstation and not letting them out until they come up
  1967. with a good IFS for your image).  They are all useless for practical
  1968. image compression.
  1969.  
  1970. In fact, there are even good theoretical reasons for believing that
  1971. IFSs will never be useful for image compression.  For example, even
  1972. if you have an IFS for object A and an IFS for object B, there is no
  1973. way to combine these IFSs to get an IFS for object A union B or
  1974. object A intersect B.
  1975.  
  1976. Even Barnsley himself admits, in his latest book, that he doesn't use
  1977. IFS image compression.  Instead, he uses the so-called "fractal
  1978. transform," which is really just a variant of vector quantization
  1979. where you use the image itself, sampled at a higher scale, as the
  1980. VQ codebook.  To be fair, the fractal transform can be analyzed using
  1981. local IFSs, but local IFSs are immensely more complicated and general
  1982. than normal IFSs, to the point where one feels suspect even using the
  1983. word "IFS" to describe them.
  1984.  
  1985. It should be emphasized that the fractal transform is a real, working
  1986. method that performs about as well as other existing methods like VQ
  1987. or the discrete cosine transform. The fractal transform will probably
  1988. never beat vector quantization (VQ) as for size of the compressed
  1989. image, but does have the advantage that you don't need to carry your
  1990. codebook around.  The latest results have it slightly winning over
  1991. the discrete cosine transform; only time and more research will tell
  1992. if this advantage persists.  Just like VQ, the fractal transform
  1993. takes a while to compress, but is quick at decompression (Barnsley's
  1994. company has hardware to do this in realtime).
  1995.  
  1996. In short, IFSs are good for just about everything fractals are (and
  1997. more!), but are absolutely horrid for image compression.
  1998.  
  1999.  
  2000. Programs:
  2001.  
  2002. A fractal image compression program is available by ftp in
  2003. inls.ucsd.edu:/pub/young-fractal/unifs10.zip. (Unix users, See
  2004. item 2 above for unzip on Unix.) Note the file size before you ftp it:
  2005. 1.2 MB. The package contains source for compression and decompression,
  2006. source for X-windows decompression, MSDOS executables and images.
  2007. A newer version of the program is in yuvpak20.zip.  [Note from FAQ
  2008. maintainer: Fisher's program (see below) implements the same algorithm
  2009. but is more general; source is in legendre.ucsd.edu:/pub/Research/Fisher,
  2010. file frac_comp.tar.Z.]
  2011.  
  2012. A fractal image decompression program (note: decompression only) is
  2013. available in inls.ucsd.edu:/pub/inls-ucsd/fractal-2.0.tar but
  2014. it is no longer world-readable. In the same directory, fractal_paper.ps.Z
  2015. is the paper "Fractal image compression" by Yuval Fisher, Siggraph 92.
  2016. Reading this paper is required to understand how the Young compression
  2017. programs (see above) works.
  2018.  
  2019. A note from Yuval Fisher <yfisher@ucsd.edu>:
  2020.  
  2021.     Ftp to legendre.ucsd.edu and look in pub/Research/Fisher.  There
  2022.     is information there on my new book of contributed articles on
  2023.     fractal image compression, as well as the book's table of
  2024.     contents, some C code to encode and decode raw byte files of any
  2025.     size using a quadtree method, a manual explaining the use of the
  2026.     code, a fractal image compression bibliography (not guaranteed to
  2027.     be complete or close to it), some better executable code with
  2028.     sample encodings, and the SIGGRAPH '92 course notes on fractal
  2029.     image compression (these are based on appendix A of Chaos and
  2030.     Fractals by Peitgen et al., Springer Verlag).  See also
  2031.     http://inls.ucsd.edu/y/Fractals/
  2032.  
  2033. Another fractal compression program is available by ftp in
  2034. vision.auc.dk:/pub/Limbo/Limbo*.tar.Z. It is also based on quadtrees,
  2035. as yuvpak20 and frac_comp.
  2036.  
  2037. The source code for the program published in the Oct 93 issue of
  2038. Byte is in ftp.uu.net:/published/byte/93oct/fractal.exe. This is
  2039. a self-extractible arc file (must be run on MSDOS for extraction).
  2040. The source code is for a TARGA video board. [Note from FAQ maintainer:
  2041. this code is taken from Barnsley's book "Fractal Image Compression";
  2042. it implements the brute force method and is thus very slow.]
  2043.  
  2044. Several papers on fractal image compression are available by ftp
  2045. on ftp.informatik.uni-freiburg.de in directory /documents/papers/fractal.
  2046. A biliography is in schmance.uwaterloo.ca:/pub/Fractal/fractal.biblio.ps.Z.
  2047.  
  2048. References:
  2049.   A. Jacquin, 'Fractal image coding based on a theory of iterated
  2050.     contractive image transformations', Visual Comm. and Image
  2051.     Processing, vol SPIE-1360, 1990. (The best paper that explains
  2052.     the concept in a simple way.)
  2053.  
  2054.   A. Jacquin, "A Fractal Theory of Iterated Markov Operators with
  2055.     Applications to Digital Image Coding", PhD Thesis, Georgia Tech, 1989.
  2056.   It can be obtained from university microfilms for $35, phone 1-800-521-0600.
  2057.  
  2058.   M. Barnsley, L. Anson, "Graphics Compression Technology, SunWorld,
  2059.     October 1991, pp. 42-52.
  2060.   M.F. Barnsley, A. Jacquin, F. Malassenet, L. Reuter & A.D. Sloan,
  2061.     'Harnessing chaos for image synthesis', Computer Graphics,
  2062.     vol 22 no 4 pp 131-140, 1988.
  2063.   M.F. Barnsley, A.E. Jacquin, 'Application of recurrent iterated
  2064.     function systems to images', Visual Comm. and Image Processing,
  2065.     vol SPIE-1001, 1988.
  2066.   A. Jacquin, "Image Coding Based on a Fractal Theory of Iterated Contractive
  2067.     Image Transformations" p.18, January 1992 (Vol 1 Issue 1) of IEEE Trans
  2068.     on Image Processing.
  2069.   A.E. Jacquin, 'A novel fractal block-coding technique for digital
  2070.     images', Proc. ICASSP 1990.
  2071.   G.E. Oien, S. Lepsoy & T.A. Ramstad, 'An inner product space
  2072.     approach to image coding by contractive transformations',
  2073.     Proc. ICASSP 1991, pp 2773-2776.
  2074.   D.S. Mazel, Fractal Modeling of Time-Series Data, PhD Thesis,
  2075.     Georgia Tech, 1991.    (One dimensional, not pictures)
  2076.   S. A. Hollatz, "Digital image compression with two-dimensional affine
  2077.     fractal interpolation functions", Department of Mathematics and
  2078.     Statistics, University of Minnesota-Duluth, Technical Report 91-2.
  2079.     (a nuts-and-bolts how-to-do-it paper on the technique)
  2080.   Stark, J., "Iterated function systems as neural networks",
  2081.     Neural Networks, Vol 4, pp 679-690, Pergamon Press, 1991.
  2082.   Monro D M and Dudbridge F, "Fractal block coding of images",
  2083.     Electronics Letters 28(11):1053-1054 (1992)
  2084.   Beaumont J M, "Image data compression using fractal techniques",
  2085.     British Telecom Technological Journal 9(4):93-108 (1991)
  2086.   Fisher Y, "Fractal image compression", Siggraph 92
  2087.   Graf S, "Barnsley's Scheme for the Fractal Encoding of Images",
  2088.     Journal Of Complexity, V8, 72-78 (1992).
  2089.   Monro D.M. 'A hybrid fractal transform', Proc ICASSP 93, pp. V: 169-72
  2090.   Monro D.M. & Dudbridge F. 'Fractal approximation of image blocks',
  2091.     Proc ICASSP 92, pp. III: 485-488
  2092.   Monro D.M., Wilson D., Nicholls J.A. 'High speed image coding with the Bath
  2093.     Fractal Transform', IEEE International Symposium on Multimedia Technologies
  2094.     Southampton, April 1993
  2095.   Jacobs, E.W., Y. Fisher and R.D. Boss.  "Image Compression:  A study
  2096.     of the Iterated Transform Method."  _Signal Processing 29_  (1992) 25-263
  2097.   Vrscay, Edward R.  "Iterated Function Systems:  Theory, Applications,
  2098.     and the Inverse Problem."  _Fractal Geometry and Analysis_,
  2099.     J. Belair and S. Dubuc (eds.)  Kluwer Academic, 1991.  405-468.
  2100.  
  2101. Book:
  2102.     Fractal Image Compression
  2103.     Michael F. Barnsley and Lyman P. Hurd
  2104.     ISBN 0-86720-457-5, ca. 250 pp., $49.95
  2105.     Copies can be ordered directly from the publisher by sending a message
  2106.     to kpeters@math.harvard.edu with name, address and a Mastercard or
  2107.     Visa card number with expiration date.
  2108.  
  2109. Barnsley's company is:
  2110.  
  2111. Iterated Systems, Inc.
  2112. 5550A Peachtree Parkway, Suite 650
  2113. Norcross, GA  30092
  2114. tel: 404-840-0310 or 1-800-4FRACTL
  2115. fax: 404-840-0806
  2116. In UK: Phone (0734) 880261, Fax (0734) 880360
  2117.  
  2118. ------------------------------------------------------------------------------
  2119.  
  2120. Subject: [18] I need specs and source for TIFF and CCITT group 4 Fax
  2121.  
  2122.  
  2123. Specs for Group 3 and 4 image coding (group 3 is very similar to group 4)
  2124. are in CCITT (1988) volume VII fascicle VII.3. They are recommendations
  2125. T.4 and T.6 respectively. There is also an updated spec contained in 1992
  2126. recommendations T.1 to T.6.
  2127.  
  2128. CCITT specs are available by anonymous ftp (see above answer on
  2129. V.42bis).  The T.4 and T.6 specs are on src.doc.ic.ac.uk in directory
  2130. /computing/ccitt/ccitt-standards/ccitt/1988/ascii, files 7_3_01.txt.Z and
  2131. 7_3_02.txt.Z respectively.
  2132.  
  2133. The following paper covers T.4, T.6 and JBIG:
  2134.  
  2135.   "Review of standards for electronic imaging for facsimile systems"
  2136.   in Journal of Electronic Imaging, Vol. 1, No. 1, pp. 5-21, January 1992.
  2137.  
  2138.  
  2139. Source code can be obtained as part of a TIFF toolkit - TIFF image
  2140. compression techniques for binary images include CCITT T.4 and T.6:
  2141.  
  2142.     sgi.com:/graphics/tiff/v3.2.tar.Z    [192.48.153.1]
  2143.     Contact: sam@sgi.com
  2144.  
  2145. There is also a companion compressed tar file (v3.0pics.tar.Z) that
  2146. has sample TIFF image files. A draft of TIFF 6.0 is in TIFF6.ps.Z.
  2147. Concerning JPEG compression in TIFF 6.0, Tom Lane <tgl+@cs.cmu.edu> adds:
  2148.  
  2149.   The TIFF document won't do you much good unless you also have the official
  2150.   JPEG standard. You can buy it from ANSI [phone (212) 642-4900] or your
  2151.   national ISO member organization (DIN over there, I suppose). [See also
  2152.   the book by Pennebaker and Mitchell referenced in item 75 of this FAQ.]
  2153.  
  2154.   Worse, the TIFF 6.0 spec has serious problems in its JPEG features.  It is
  2155.   probable that section 22 (JPEG) will be rewritten from scratch.  If you are
  2156.   considering implementing TIFF/JPEG, please contact me at tgl+@cs.cmu.edu for
  2157.   the latest word.
  2158.  
  2159. Software for reading and writing CCITT Group 3 and 4 images is
  2160. also available in directory merry.cs.monash.edu.au:/pub/alanf/TIFF_FAX
  2161. (130.194.67.101). Contact: Alan Finlay <alanf@bruce.cs.monash.edu.au>.
  2162.  
  2163.  
  2164. See also question 54 below.
  2165.  
  2166. ------------------------------------------------------------------------------
  2167.  
  2168. Subject: [19] What is JPEG?
  2169.  
  2170.  
  2171. JPEG (pronounced "jay-peg") is a standardized image compression mechanism.
  2172. JPEG stands for Joint Photographic Experts Group, the original name of the
  2173. committee that wrote the standard.  JPEG is designed for compressing either
  2174. full-color or gray-scale digital images of "natural", real-world scenes.
  2175. It does not work so well on non-realistic images, such as cartoons or line
  2176. drawings.
  2177.  
  2178. JPEG does not handle black-and-white (1-bit-per-pixel) images, nor does it
  2179. handle motion picture compression.  Standards for compressing those types
  2180. of images are being worked on by other committees, named JBIG and MPEG
  2181. respectively.
  2182.  
  2183. Regular JPEG is "lossy", meaning that the image you get out of decompression
  2184. isn't quite identical to what you originally put in.  The algorithm achieves
  2185. much of its compression by exploiting known limitations of the human eye,
  2186. notably the fact that small color details aren't perceived as well as small
  2187. details of light-and-dark.  Thus, JPEG is intended for compressing images that
  2188. will be looked at by humans.  If you plan to machine-analyze your images, the
  2189. small errors introduced by JPEG may be a problem for you, even if they are
  2190. invisible to the eye.  The JPEG standard includes a separate lossless mode,
  2191. but it is not widely used and does not give nearly as much compression as the
  2192. lossy mode.
  2193.  
  2194. Question 75 "Introduction to JPEG" (in part 2 of this FAQ) gives an overview
  2195. of how JPEG works and provides references for further reading.  Also see the
  2196. JPEG FAQ article, which covers JPEG software and usage hints.  The JPEG FAQ is
  2197. posted regularly in news.answers by Tom Lane <tgl+@cs.cmu.edu>.  (See question
  2198. 53 "Where are FAQ lists archived" if this posting has expired at your site.)
  2199.  
  2200. For JPEG software, see item 15 above.
  2201. For JPEG hardware, see item 85 in part 3 of this FAQ.
  2202.  
  2203. ------------------------------------------------------------------------------
  2204.  
  2205. Subject: [20] I am looking for source of an H.261 codec and MPEG
  2206.  
  2207.  
  2208. The H.261 spec is available on src.doc.ic.ac.uk in
  2209. /computing/ccitt/standards/ccitt-standards/1992/h/h261.doc.Z (or h261.rtf.Z).
  2210.  
  2211.  
  2212. For H.261 hardware, see item 85 in part 3 of this FAQ.
  2213.  
  2214. from Thierry TURLETTI <turletti@sophia.inria.fr>:
  2215.  
  2216.      IVS (INRIA VIDEOCONFERENCING SYSTEM)
  2217.       - X11-based videoconferencing tool for SPARC, HP,  DEC  and
  2218.      Silicon Graphic workstations.
  2219.  
  2220.      ivs allows users  to  conduct  multi-host  audio  and  video
  2221.      conferences  over  the  Internet. ivs requires a workstation
  2222.      with a screen with 1, 4, 8 or  24  bits  depth.   Multi-host
  2223.      conferences  require  that  the  kernel support multicast IP
  2224.      extensions (RFC 1112).
  2225.  
  2226.      On video input, video frames are grabbed  by  the  VideoPix,
  2227.      SunVideo or Parallax boards for SparcStations or Raster Rops
  2228.      board for HP stations or the IndigoVideo board for SGI  IRIS
  2229.      Indigo workstations.  or the VIDEOTX board for DEC stations.
  2230.      No special hardware apart from  the  workstation's  build-in
  2231.      audio hardware is required for audio conference.
  2232.  
  2233.      Video encoding is done according to the H.261 standard.
  2234.      The video stream can be encoded in either Super CIF 
  2235.      (704x576 pixels) format or  CIF  (352x288  pixels) format or 
  2236.      QCIF (176x144 pixels). Default format is CIF.
  2237.  
  2238.      Sources, binaries & manuals are freely available by anonymous 
  2239.      ftp from zenon.inria.fr in the rodeo/ivs directory. An INRIA
  2240.      report describing this application is also available in the 
  2241.      same directory.
  2242.  
  2243.      If you ftp & use this package, please send all remarks or 
  2244.      modifications made to <turletti@sophia.inria.fr>. If you want 
  2245.      to be added or deleted to the ivs-users mailing list, please send 
  2246.      e-mail to ivs-users-request@sophia.inria.fr.
  2247.  
  2248.  
  2249. from Andy Hung <achung@cs.stanford.edu>:
  2250.  
  2251. Public domain UNIX C source code to do both image and image sequence
  2252. compression and decompression is available by anonymous ftp:
  2253.  
  2254. MPEG-I            havefun.stanford.edu:pub/mpeg/MPEGv*.tar.Z
  2255. CCITT H.261(P*64)    havefun.stanford.edu:pub/p64/P64v*.tar.Z
  2256. JPEG            havefun.stanford.edu:pub/jpeg/JPEGv*.tar.Z
  2257.  
  2258. These codecs operate on raw raster scanned images.
  2259.  
  2260. A software program to display raw raster-scanned YUV images and image
  2261. sequences on X grayscale or color monitors is provided by a program in
  2262. the anonymous ftp directory havefun.stanford.edu:/pub/cv/CVv*.tar.Z.
  2263. If you are using the codecs above, we recommend that you ftp this file
  2264. over as well.
  2265.  
  2266. The source code has been compiled on DEC and SUN workstations.
  2267. Caution: the P64 codec has not been tested compliant (any available
  2268. p64 video streams would be much appreciated - please let us know at
  2269. achung@cs.stanford.edu).  The other codecs have been tested with
  2270. streams from other encoders.
  2271.  
  2272. We also have some IPB MPEG-I video coded streams in pub/mpeg/*.mpg;
  2273. and P64 video streams in pub/p64/*.p64 that we have generated using
  2274. our codecs.
  2275.  
  2276. For a more complete description see the file
  2277. havefun.stanford.edu:pub/README.
  2278.  
  2279. ------------------------------------------------------------------------------
  2280.  
  2281. Subject: [25] Fast DCT (Discrete Cosine Transform) algorithms
  2282.  
  2283.  
  2284. Many image compression methods, including the JPEG, MPEG, and H.261 standards,
  2285. are based on the discrete cosine transform.  A good overall introduction to
  2286. DCT is the book "Discrete Cosine Transform---Algorithms, Advantages,
  2287. Applications" by K.R. Rao and P. Yip (Academic Press, London, 1990),
  2288. ISBN 0-12-580203-X. This has an extensive, though already dated, bibliography.
  2289.  
  2290. Here are some newer references provided by Tom Lane <tgl+@cs.cmu.edu>.
  2291. Most of these are in IEEE journals or conference proceedings, notably
  2292. ICASSP = IEEE Intl. Conf. on Acoustics, Speech, and Signal Processing.
  2293. ICCAS = IEEE Intl. Conf. on Circuits and Systems.
  2294. DCC = Data Compression Conference.
  2295.  
  2296. Polynomial Transform Computation of the 2-D DCT, Duhamel & Guillemot,
  2297.   ICASSP '90 p. 1515.
  2298. A Forward-Mapping Realization of the Inverse DCT, McMillan & Westover,
  2299.   DCC '92 p. 219.
  2300. A Fast Algorithm for 2-D DCT, Cho, Yun & Lee, ICASSP '91 p. 2197.
  2301. Fast Algorithm and Implementation of 2-D DCT, Cho & Lee, Tr. CAS v38 p. 297.
  2302. A DCT Chip based on a new Structured and Computationally Efficient DCT
  2303.   Algorithm, Duhamel, Guillemot & Carlach, ICCAS '90 p. 77.
  2304. Trade-offs in the Computation of Mono- and Multi-dimensional DCTs,
  2305.   Vetterli, Duhamel & Guillemot, ICASSP '89 p. 999.
  2306. Practical Fast 1-D DCT Algorithms with 11 Multiplications,
  2307.   Loeffler, Ligtenberg & Moschytz, ICASSP '89 p. 988.
  2308. New Scaled DCT Algorithms for Fused Multiply/Add Architectures,
  2309.   Linzer & Feig, ICASSP '91 p. 2201.
  2310. Fast Algorithms for the 2-D Discrete Cosine Transform, Kamangar & Rao,
  2311.   IEEE Tr. Computers, v C-31 p. 899.
  2312. Fast 2-D Discrete Cosine Transform, Vetterli, ICASSP '85 p. 1538.
  2313. A Two-Dimensional Fast Cosine Transform, Haque, Tr. ASSP v ASSP-33 p. 1532.
  2314. Real-Time Parallel and Fully Pipelined 2-D DCT Lattice Structures with
  2315.   Application to HDTV Systems, Chiu & Liu, Tr. CAS for Video Tech, v 2 p. 25.
  2316. J.F. Blinn, "What's the Deal with the DCT", IEEE Computer Graphics and
  2317.   Applications, July 1993, pp.78-83.
  2318.  
  2319. The free JPEG code (jpegsrc.v5.tar.Z) has one of the fastest implementations
  2320. of the DCT code.  It's all in the files jfwddct.c and jrevdct.c (which do
  2321. the dct and idct, respectively). See item 15 for ftp locations.
  2322.  
  2323. ------------------------------------------------------------------------------
  2324.  
  2325. Subject: [26] Are there algorithms and standards for audio compression?
  2326.  
  2327.  
  2328. Yes. See the introduction to MPEG given in part 2 of this FAQ.
  2329.  
  2330. A lossless compressor for 8bit and 16bit audio data (.au) is available by
  2331. anonymous ftp at svr-ftp.eng.cam.ac.uk:/pub/comp.speech/sources/shorten.tar.gz
  2332. Shorten works by using Huffman coding of prediction residuals.
  2333. Compression is generally better than that obtained by applying general
  2334. purpose compression utilities to audio files. Also supports lossy
  2335. compression.  Contact: Tony Robinson <ajr@eng.cam.ac.uk>.
  2336.  
  2337. Audio software is available on sunsite.unc.edu in subdirectories of
  2338. /pub/electronic-publications/IUMA/audio_utils:
  2339. - An MPEG audio player is in mpeg_players/Workstations/maplay1_2.tar.Z.
  2340. - The sources of the XING MPEG audio player for Windows is in
  2341.   mpeg_players/Windows/mpgaudio.zip.
  2342. - An encoder/decoder is in converters/source/mpegaudio.tar.Z.
  2343.  
  2344.  
  2345. Copied from the comp.dsp FAQ posted by guido@cwi.nl (Guido van Rossum):
  2346.  
  2347.   Strange though it seems, audio data is remarkably hard to compress
  2348.   effectively.  For 8-bit data, a Huffman encoding of the deltas between
  2349.   successive samples is relatively successful.  For 16-bit data,
  2350.   companies like Sony and Philips have spent millions to develop
  2351.   proprietary schemes.
  2352.  
  2353.   Public standards for voice compression are slowly gaining popularity,
  2354.   e.g. CCITT G.721 and G.723 (ADPCM at 32 and 24 kbits/sec).  (ADPCM ==
  2355.   Adaptive Delta Pulse Code Modulation.)  Free source code for a *fast*
  2356.   32 kbits/sec ADPCM (lossy) algorithm is available by ftp from ftp.cwi.nl
  2357.   as /pub/adpcm.shar.  (** NOTE: if you are using v1.0, you should get
  2358.   v1.1, released 17-Dec-1992, which fixes a serious bug -- the quality
  2359.   of v1.1 is claimed to be better than uLAW **)
  2360.  
  2361.   (Note that U-LAW and silence detection can also be considered
  2362.   compression schemes.)
  2363.  
  2364.  
  2365. You can get a G.721/722/723 package by email to teledoc@itu.arcom.ch, with
  2366.  
  2367. GET ITU-3022
  2368.  
  2369. as the *only* line in the body of the message.
  2370.  
  2371.  
  2372. A note on u-law from Markus Kuhn <mskuhn@immd4.informatik.uni-erlangen.de>:
  2373.  
  2374.   u-law (more precisely (greek mu)-law or 5-law if you have an 8-bit
  2375.   ISO terminal) is more an encoding then a compression method,
  2376.   although a 12 to 8 bit reduction is normally part of the encoding.
  2377.   The official definition is CCITT recommendation G.711. If you want
  2378.   to know how to get CCITT documents, check the Standards FAQ
  2379.   posted to news.answers or get the file standards-faq by ftp in
  2380.   directory rtfm.mit.edu:/pub/usenet/news.answers.
  2381.  
  2382.  
  2383. See also the comp.dsp FAQ for more information on:
  2384.  
  2385. - The U.S. DoD's Federal-Standard-1016 based 4800 bps code excited linear
  2386.   prediction voice coder version 3.2a (CELP 3.2a)
  2387. - The U.S. DoD's Federal-Standard-1015/NATO-STANAG-4198 based 2400 bps
  2388.   linear prediction coder version 53 (LPC-10e v53)
  2389. - Realtime DSP code and hardware for FS-1015 and FS-1016
  2390.  
  2391. You can find the comp.dsp FAQ in comp.dsp or news.answers with subject:
  2392. "FAQ: Audio File Formats" or by ftp on rtfm.mit.edu
  2393. in /pub/usenet/news.answers/audio-fmts/part1.
  2394.  
  2395.  
  2396. CELP C code for Sun SPARCs is available for anonymous ftp in
  2397. ftp.super.org:/pub/speech/celp_3.2a.tar.Z
  2398.  
  2399.  
  2400. Recommended reading:
  2401.   Digital Coding of Waveforms: Principles and Applications to Speech and
  2402.   Video.  N. S. Jayant and Peter Noll.  Prentice-Hall, 1984, ISBN
  2403.   0-13-211913-7.
  2404.  
  2405.  
  2406. from Markus Kuhn <mskuhn@immd4.informatik.uni-erlangen.de>:
  2407.  
  2408.   One highest quality sound compression format is called ASPEC and has
  2409.   been developed by a team at the Frauenhofer Institut in Erlangen (Germany)
  2410.   and others.
  2411.  
  2412.   ASPEC produces CD like quality and offers several bitrates, one is
  2413.   128 kbit/s. It is a lossy algorithm that throws away frequencies that
  2414.   aren't registered in the human cochlea in addition to sophisticated
  2415.   entropy coding. The 64 kbit/s ASPEC variant might soon bring hifi
  2416.   quality ISDN phone connections. It has been implemented on standard DSPs.
  2417.  
  2418.   The Layer 3 MPEG audio compression standard now contains what is officially
  2419.   called the best parts of the ASPEC and MUSICAM algorithms. A reference is:
  2420.  
  2421.     K.Brandenburg, G.Stoll, Y.F.Dehery, J.D.Johnston, L.v.d.Kerkhof,
  2422.     E.F.Schroeder: "The ISO/MPEG-Audio Codec: A Generic Standard for Coding
  2423.     of High Quality Digital Audio",
  2424.     92nd. AES-convention, Vienna 1992, preprint 3336
  2425.  
  2426.  
  2427. from Jutta Degener <jutta@cs.tu-berlin.de> and Carsten Bormann
  2428. <cabo@cs.tu-berlin.de>:
  2429.  
  2430.   GSM 06.10 13 kbit/s RPE/LTP speech compression available
  2431.   --------------------------------------------------------
  2432.  
  2433.   The Communications and Operating Systems Research Group (KBS) at the
  2434.   Technische Universitaet Berlin is currently working on a set of
  2435.   UNIX-based tools for computer-mediated telecooperation that will be
  2436.   made freely available.
  2437.  
  2438.   As part of this effort we are publishing an implementation of the
  2439.   European GSM 06.10 provisional standard for full-rate speech
  2440.   transcoding, prI-ETS 300 036, which uses RPE/LTP (residual pulse
  2441.   excitation/long term prediction) coding at 13 kbit/s.
  2442.  
  2443.   GSM 06.10 compresses frames of 160 13-bit samples (8 kHz sampling
  2444.   rate, i.e. a frame rate of 50 Hz) into 260 bits; for compatibility
  2445.   with typical UNIX applications, our implementation turns frames of 160
  2446.   16-bit linear samples into 33-byte frames (1650 Bytes/s).
  2447.   The quality of the algorithm is good enough for reliable speaker
  2448.   recognition; even music often survives transcoding in recognizable 
  2449.   form (given the bandwidth limitations of 8 kHz sampling rate).
  2450.  
  2451.   Version 1.0 of the implementation is available per anonymous ftp from
  2452.   tub.cs.tu-berlin.de as /pub/tubmik/gsm-1.0.tar.Z.  Questions and bug
  2453.   reports should be directed to toast@tub.cs.tu-berlin.de.  
  2454.   Note that the distribution is not available via E-mail (please use one
  2455.   of the ftp-via-E-mail servers).
  2456.  
  2457.  
  2458. from Bob Kimball <rkimball@qualcomm.com>:
  2459.  
  2460.   I work for Qualcomm Inc. and we are designing a digital cellular telephone
  2461.   system.  Our phone uses our variable rate vocoder (QCELP) which is designed
  2462.   for speach and compresses 64Kb/s speach to 8Kb/s through 1Kb/s with 8Kb/s
  2463.   being full rate and 1Kb/s for 1/8 rate speach.  It works great for speach.
  2464.  
  2465.   The QCELP process is documented in our Common Air Interface (CAI) which is
  2466.   available for anonymous ftp from lorien.qualcomm.com in /pub/cdma
  2467.   each chapter is a postscript file.  The vocoder is described in appendix A.
  2468.   The whole document is quite large.  This is the document which is currently
  2469.   going through the TIA standard committee so it is not a final version.  The
  2470.   appendix on the vocoder should be almost identical to the final version...
  2471.   whenever that comes out.
  2472.  
  2473.  
  2474. from Nicola Ferioli <ser1509@cdc835.cdc.polimi.it>:
  2475.  
  2476.   oak.oakland.edu:/pub/msdos/sound/vocpak20.zip
  2477.     Lossless 8-bit sound file compressor
  2478.  
  2479.   VOCPACK is a compressor/decompressor for 8-bit digital sound using a
  2480.   lossless algorithm; it is useful to save disk space without degrading
  2481.   sound quality.  It can compress signed and unsigned data, sampled at any
  2482.   rate, mono or stereo.  Since the method used is not lossy, it isn't
  2483.   necessary to strip file headers before compressing.
  2484.  
  2485.   VOCPACK was developed for use with .VOC (SoundBlaster) and .WAV (Windows)
  2486.   files, but any 8-bit sound can be compressed since the program takes no
  2487.   assumptions about the file structure.
  2488.  
  2489.   The typical compression ratio obtained goes from 0,8 for files sampled at
  2490.   11 KHz to 0,4 for 44 Khz files.  The best results are obtained with 44 KHz
  2491.   sounds (mono or stereo): general-purpose archivers create files that can be
  2492.   twice longer than the output of VOCPACK.  You can obtain smaller values
  2493.   using lossy compressors but if your goal is to keep the sound quality
  2494.   unaltered you should use a lossless program like VOCPACK.
  2495.  
  2496. from Harald Popp <popp@iis.fhg.de>:
  2497.  
  2498.   new version 1.0 of ISO/MPEG1 Audio Layer 3 Shareware available
  2499.  
  2500.   major improvements of the new version:
  2501.        - encoder works twice as fast
  2502.        - improved file handling for encoder including .WAV files
  2503.  
  2504.   You may download the shareware from fhginfo.fhg.de (153.96.1.4)
  2505.   from the directory /pub/layer3
  2506.  
  2507.   The source code for the MPEG1 audio decoder layer 1, 2 and 3 is
  2508.   now available on fhginfo.fhg.de (153.96.1.4) in /pub/layer3/public_c.
  2509.  
  2510.   There are two files:
  2511.      mpeg1_iis.tar.Z     (Unix: lines seperated by line feed only)
  2512.      mpeg1iis.zip        (PC: lines seperated by carriage return and line feed)
  2513.  
  2514. from Monty <xiphmont@athena.mit.edu>:
  2515.  
  2516.   A *beta* release of the SQUISH audio compression/decompression utility is
  2517.   now available via anonymous ftp from deskfish.cs.titech.ac.jp in the
  2518.   /pub/compression_apps directory.  Binaries are available for Linux, Dec
  2519.   Ultrix, RS6k AIX and Sun4. [The latest version is accessible at
  2520.   http://deskfish.cs.titech.ac.jp/squish/squish_index.html ]
  2521.  
  2522.   SQUISH is a compression package designed to reduce the file size of
  2523.   digitized 8 and 16 bit audio samples (or samples of any periodic
  2524.   data).  SQUISH will operate on files sampled at any speed, but it is
  2525.   designed to work with very high quality samples, for example, CD
  2526.   quality samples.
  2527.  
  2528. ------------------------------------------------------------------------------
  2529.  
  2530. Subject: [30] My archive is corrupted!
  2531.  
  2532.  
  2533. The two most common reasons for this are
  2534.  
  2535. (1) failing to use the magic word "tenex" (when connected to SIMTEL20 and
  2536.     other TOPS20 systems) or "binary" (when connected to UNIX systems) when
  2537.     transferring the file from an ftp site to your host machine.  The
  2538.     reasons for this are technical and boring.  A synonym for "tenex" is
  2539.     "type L 8", in case your ftp doesn't know what "tenex" means.
  2540.  
  2541. (2) failing to use an eight-bit binary transfer protocol when transferring
  2542.     the file from the host to your PC.  Make sure to set the transfer type
  2543.     to "binary" on both your host machine and your PC.
  2544.  
  2545. gopher is also known to corrupt binary files. In particular, if gzip
  2546. complains about a multi-part file, it's likely that the .gz file
  2547. has been corrupted by gopher. Use ftp in binary mode instead.
  2548.  
  2549. ------------------------------------------------------------------------------
  2550.  
  2551. Subject: [31] pkunzip reports a CRC error!
  2552.  
  2553.  
  2554. The portable zip 1.1 contains many workarounds for undocumented restrictions
  2555. in pkunzip. Compatibility is ensured for pkunzip 1.10 only. All previous
  2556. versions (pkunzip 1.0x) have too many bugs and cannot be supported. This
  2557. includes Borland unzip.
  2558.  
  2559. So if your pkunzip reports a CRC error, check that you are not using
  2560. an obsolete version. Get either pkzip 2.04g or unzip 5.12 (see question
  2561. 2 above for ftp sites). To generate zip files compatible with pkunzip 1.10,
  2562. use zip 1.1 (see item 2 above for ftp site).
  2563.  
  2564. ------------------------------------------------------------------------------
  2565.  
  2566. Subject: [32] VMS zip is not compatible with pkzip!
  2567.  
  2568.  
  2569. The problem is most likely in the file transfer program.
  2570.  
  2571. Many use kermit to transfer zipped files between PC and VMS VAX.  The
  2572. following VMS kermit settings make VMS-ZIP compatible with PKZIP:
  2573.  
  2574.                                              VMS kermit        PC kermit
  2575.                                            ---------------   --------------
  2576.  
  2577. Uploading PKZIPped file to be UNZIPped:    set fi ty fixed    set fi ty bi
  2578. Downloading ZIPped file to be PKUNZIPped:  set fi ty block    set fi ty bi
  2579.  
  2580. If you are not using kermit, transfer a file created by pkzip on MSDOS
  2581. to VMS, transfer it back to your PC and check that pkunzip can extract it.
  2582.  
  2583. ------------------------------------------------------------------------------
  2584.  
  2585. Subject: [33] I have a problem with Stacker or DoubleSpace!
  2586.  
  2587.  
  2588. The newsgroup comp.compression is *not* the appropriate place to
  2589. discuss about one specific program on one specific operating system.
  2590. Since you have bought a legal copy of Stacker or MSDOS 6.x, you have
  2591. the documentation of your product; please read it. If you can't find
  2592. the answer in the documentation, please report the problem to the Stac
  2593. or Microsoft customer support. (For Stac, use one of StacTec@aol.com,
  2594. StacMacTec@aol.com or StacOS2tec@aol.com.)  If you really feel that the
  2595. net has to know about your problem, please post in one of the MSDOS
  2596. newsgroups, such as comp.os.msdos.apps or comp.binaries.ibm.pc.d.
  2597.  
  2598. ------------------------------------------------------------------------------
  2599.  
  2600. Subject: [50] What is this 'tar' compression program?
  2601.  
  2602.  
  2603. tar is not a compression program. It just combines several files
  2604. into one, without compressing them. tar file are often compressed with
  2605. 'compress', resulting in a .tar.Z file. See question 2, file type .tar.Z.
  2606. GNU tar has the capability to (de)compress files as well.
  2607.  
  2608. When you have to archive a lot of very small files, it is often
  2609. preferable to create a single .tar file and compress it, than to
  2610. compress the individual files separately. The compression program can
  2611. thus take advantage of redundancy between separate files.  The
  2612. disadvantage is that you must uncompress the whole .tar file to
  2613. extract any member. You can also improve compression by grouping
  2614. files by type, as in:
  2615.  
  2616.   tar cvf - `ls | sort -t. +1` | gzip > file.tar.gz
  2617.  
  2618. ------------------------------------------------------------------------------
  2619.  
  2620. Subject: [51] I need a CRC algorithm
  2621.  
  2622.  
  2623. As its name implies (Cyclic Redundancy Check) a crc adds redundancy whereas
  2624. the topic of this group is to remove it. Yet this question comes up often in
  2625. comp.compression.
  2626.  
  2627. The file ftp.adelaide.edu.au:/pub/rocksoft/papers/crc_v3.txt is a pretty
  2628. comprehensive description of the whole CRC concept, including a C program.
  2629.  
  2630. See also:
  2631. - Schwaderer W.D., "CRC Calculation", April 85 PC Tech Journal, pp.118-133.
  2632. - "Calculating CRCs by Bits and Bytes", BYTE Magazine, September 1986
  2633. - Ramabadran T.V., Gaitonde S.S., "A tutorial on CRC computations", IEEE
  2634.   Micro, Aug 1988.
  2635. - ftp.uni-erlangen.de:/pub/doc/ISO/english/async-HDLC
  2636. - the source of all archivers, such as the file makecrc.c in the sources of
  2637.   zip 2.0.1 (see item 2).
  2638.  
  2639.  
  2640. The following C code (by Rob Warnock <rpw3@sgi.com>) does CRC-32 in
  2641. BigEndian/BigEndian byte/bit order.  That is, the data is sent most
  2642. significant byte first, and each of the bits within a byte is sent most
  2643. significant bit first, as in FDDI. You will need to twiddle with it to do
  2644. Ethernet CRC, i.e., BigEndian/LittleEndian byte/bit order. [Left as an
  2645. exercise for the reader.]
  2646.  
  2647. The CRCs this code generates agree with the vendor-supplied Verilog models
  2648. of several of the popular FDDI "MAC" chips.
  2649.  
  2650. u_long crc32_table[256];
  2651. /* Initialized first time "crc32()" is called. If you prefer, you can
  2652.  * statically initialize it at compile time. [Another exercise.]
  2653.  */
  2654.  
  2655. u_long crc32(u_char *buf, int len)
  2656. {
  2657.         u_char *p;
  2658.         u_long  crc;
  2659.  
  2660.         if (!crc32_table[1])    /* if not already done, */
  2661.                 init_crc32();   /* build table */
  2662.         crc = 0xffffffff;       /* preload shift register, per CRC-32 spec */
  2663.         for (p = buf; len > 0; ++p, --len)
  2664.                 crc = (crc << 8) ^ crc32_table[(crc >> 24) ^ *p];
  2665.         return ~crc;            /* transmit complement, per CRC-32 spec */
  2666. }
  2667.  
  2668. /*
  2669.  * Build auxiliary table for parallel byte-at-a-time CRC-32.
  2670.  */
  2671. #define CRC32_POLY 0x04c11db7     /* AUTODIN II, Ethernet, & FDDI */
  2672.  
  2673. init_crc32()
  2674. {
  2675.         int i, j;
  2676.         u_long c;
  2677.  
  2678.         for (i = 0; i < 256; ++i) {
  2679.                 for (c = i << 24, j = 8; j > 0; --j)
  2680.                         c = c & 0x80000000 ? (c << 1) ^ CRC32_POLY : (c << 1);
  2681.                 crc32_table[i] = c;
  2682.         }
  2683. }
  2684.  
  2685. ------------------------------------------------------------------------------
  2686.  
  2687. Subject: [52] What about those people who continue to ask frequently asked
  2688.               questions in spite of the frequently asked questions document?
  2689.  
  2690.  
  2691. Just send them a polite mail message, referring them to this document.
  2692. There is no need to flame them on comp.compression.  That would just
  2693. add more noise to this group.  Posted answers that are in the FAQ are
  2694. just as annoying as posted questions that are in the FAQ.
  2695.  
  2696. ------------------------------------------------------------------------------
  2697.  
  2698. Subject: [53] Where are FAQ lists archived?
  2699.  
  2700.  
  2701. Many are crossposted to news.answers.  That newsgroup should have a
  2702. long expiry time at your site; if not, talk to your sysadmin.
  2703.  
  2704. FAQ lists are available by anonymous FTP from rtfm.mit.edu.
  2705. The comp.compression FAQ that you are reading is in directory
  2706.    /pub/usenet/news.answers/compression-faq
  2707.  
  2708. This FAQ is also accessible in the World Wide Web at
  2709. http://www.cis.ohio-state.edu/hypertext/faq/usenet/compression-faq/top.html.
  2710.  
  2711. If you don't have FTP access, you can access the archives by mail
  2712. server.  Send an email message to mail-server@rtfm.mit.edu
  2713. containing the commands
  2714.     send usenet/news.answers/compression-faq/part1
  2715.     send usenet/news.answers/compression-faq/part2
  2716.     send usenet/news.answers/compression-faq/part3
  2717. For instructions, send an email message to the same address with the
  2718. words "help" and "index" (no quotes) on separate lines. If you don't
  2719. get a reply, check your return address, or add a line such as
  2720.     path myname@foo.edu
  2721.  
  2722. ------------------------------------------------------------------------------
  2723.  
  2724. Subject: [54] I need specs for graphics formats
  2725.  
  2726. Get the book by Murray & vanRyper "Encyclopedia of graphics file formats",
  2727. O'Reilly & associates, ISBN 1-56592-058-9. Or have a look in directory
  2728. /pub/graphics.formats on zamenhof.cs.rice.edu; it contains descriptions of
  2729. gif, tiff, fits, etc...
  2730.  
  2731. See also the FAQ list for comp.graphics. See item 53 for an ftp site.
  2732.  
  2733. ------------------------------------------------------------------------------
  2734.  
  2735. Subject: [55] Where can I find Lenna and other images?
  2736.  
  2737.  
  2738. A bunch of standard images (lenna, baboon, cameraman, crowd, moon
  2739. etc..) are on ftp site eedsp.gatech.edu (130.207.226.2) in directory
  2740. /database/images. The images are in 256-level grayshades (256x256
  2741. pixels, 256 "colors").
  2742.  
  2743. [Note: the site ipl.rpi.edu mentioned below keeps changing. Images
  2744. stay there for a while then disappear. They are again available at
  2745. the time of writing (27 Dec 93).]
  2746.  
  2747. The site ipl.rpi.edu (128.113.14.50) has standard images in two
  2748. directories:
  2749.    ipl.rpi.edu:/pub/image/still/usc 
  2750.    ipl.rpi.edu:/pub/image/still/canon
  2751.  
  2752. (The directory /pub/image/sequence was taken offline because of
  2753. possible copyright problems, but has come back again. In particular,
  2754. Miss America is in subdirectories of /pub/image/sequence/missa.)
  2755.  
  2756. In each of those directories are the following directories:
  2757.    bgr     - 24 bit blue, green, red
  2758.    color   - 24 bit red, green, blue
  2759.    gray    - 8 bit grayscale uniform weighted
  2760.    gray601 - 8 bit grayscale CCIR-601 weighted
  2761.  
  2762. And in these directories are the actual images.  
  2763.  
  2764. For example, the popular lena image is in
  2765.    ipl.rpi.edu:/pub/image/still/usc/color/lena  # 24 bit RGB
  2766.    ipl.rpi.edu:/pub/image/still/usc/bgr/lena    # 24 bit BGR
  2767.    ipl.rpi.edu:/pub/image/still/usc/gray/lena   # 8 bit gray
  2768.  
  2769. All of the images are in Sun rasterfile format.  You can use the pbm
  2770. utilities to convert them to whatever format is most convenient.
  2771. [pbm is available in ftp.ee.lbl.gov:/pbmplus*.tar.Z].
  2772. Questions about the ipl archive should be sent to help@ipl.rpi.edu.
  2773.  
  2774.  
  2775. There are few gray-scale still images and some raw data of test results
  2776. available in directory nic.funet.fi:/pub/graphics/misc/test-images.
  2777. There are lots of .gif images in nic.funet.fi:/pub/pics.
  2778.  
  2779. Medical images can be found in:
  2780.   decaf.stanford.edu:/pub/images/medical/mri
  2781.   eedsp.gatech.edu:/database/images/wchung/medical
  2782.   omicron.cs.unc.edu:/pub/projects/softlab/CHVRTD
  2783.  
  2784. The WWW address for the National Library of Medicine is http://www.nlm.nih.gov
  2785. A list of health and medical related Internet resources is available in
  2786. ftp.sura.net:/pub/nic/HealthResources/medical.resources.3-94
  2787.  
  2788.  
  2789. Rodney Peck <rodney@balltown.cma.com> is interested in some method
  2790. of establishing a canonical ftp database of images but does not have
  2791. the resources to provide an ftp site for that database. Send suggestions to
  2792. rodney@balltown.cma.com.
  2793.  
  2794.  
  2795. Beware: the same image often comes in many different forms, at
  2796. different resolutions, etc... The original lenna image is 512 wide,
  2797. 512 high, 8 bits per pel, red, green and blue fields.  Gray-scale
  2798. versions of Lenna have been obtained in two different ways from the
  2799. original:
  2800.  (1) Using the green field as a gray-scale image, and
  2801.  (2) Doing an RGB->YUV transformation and saving the Y component.
  2802. Method (1) makes it easier to compare different people's results since
  2803. everyone's version should be the same using that method.  Method (2)
  2804. produces a more correct image.
  2805.  
  2806. For the curious: 'lena' or 'lenna' is a digitized Playboy centerfold,
  2807. from November 1972. (Lenna is the spelling in Playboy, Lena is the
  2808. Swedish spelling of the name.) Lena Soderberg (ne Sjooblom) was last
  2809. reported living in her native Sweden, happily married with three kids
  2810. and a job with the state liquor monopoly.  In 1988, she was
  2811. interviewed by some Swedish computer related publication, and she was
  2812. pleasantly amused by what had happened to her picture.  That was the
  2813. first she knew of the use of that picture in the computer business.
  2814.  
  2815. The editorial in the January 1992 issue of Optical Engineering (v. 31
  2816. no. 1) details how Playboy has finally caught on to the fact that
  2817. their copyright on Lenna Sjooblom's photo is being widely infringed.
  2818. It sounds as if you will have to get permission from Playboy to
  2819. publish it in the future.
  2820.  
  2821. The CCITT test images are available on nic.funet.fi in directory
  2822. pub/graphics/misc/test-images, files ccitt1.tif to ccitt8.tif.
  2823. However Stuart Inglis <singlis@cpsc.ucalgary.ca> indicates that
  2824. there are problems with these images, and provides alternate versions
  2825. in http://www.cs.waikato.ac.nz/~singlis/ccitt.html.
  2826.  
  2827.  
  2828. Note on the CCITT test images, by Robert Estes <estes@eecs.ucdavis.edu>:
  2829.  
  2830. The ccitt files are in ipl.rpi.edu:/image-archive/bitmap/ccitt
  2831. (128.113.14.50). [Note from FAQ maintainer: this directory has
  2832. now disappeared; ipl.rpi.edu is a very volatile ftp site :-).]
  2833. They are named ccitt-n.ras.Z where n goes from 1 to 8.
  2834. Each file has an accompanying doc file called ccitt-n.ras.doc which
  2835. describes the image file. Here's the doc file for ccitt-1.ras:
  2836.  
  2837. Name ccitt-1.ras
  2838. Size 1728 x 2376 x 1
  2839. Type 1 bit standard format sun rasterfile 
  2840. Keywords binary standard image 1 bit fax
  2841. Description
  2842. One of eight images from the standard binary CCITT test image set.
  2843.  
  2844. This set is commonly used to compare binary image compression
  2845. techniques. The images are are 1728x2376 pixels.
  2846.  
  2847. ------------------------------------------------------------------------------
  2848.  
  2849. Subject: [56] I am looking for a message digest algorithm
  2850.  
  2851.  
  2852. Look on the ftp site rsa.com, in directory /pub. MD4 and MD5 are there.
  2853. This question would be more appropriate on sci.crypt.
  2854.  
  2855.  
  2856.  
  2857.           End of part 1 of the comp.compression faq.
  2858. Archive-name: compression-faq/part2
  2859. Last-modified: Nov 9th, 1994
  2860.  
  2861. This file is part 2 of a set of Frequently Asked Questions for the
  2862. groups comp.compression and comp.compression.research.
  2863. If you did not get part 1 or 3, you can get them by ftp
  2864. on rtfm.mit.edu in directory
  2865.    /pub/usenet/news.answers/compression-faq
  2866.  
  2867. If you don't want to see this FAQ regularly, please add the subject
  2868. line to your kill file. If you have corrections or suggestions for
  2869. this FAQ, send them to Jean-loup Gailly <jloup@chorus.fr>.  Thank you.
  2870.  
  2871. Contents
  2872. ========
  2873.  
  2874. Part 2: (Long) introductions to data compression techniques
  2875.  
  2876. [70] Introduction to data compression (long)
  2877.        Huffman and Related Compression Techniques
  2878.        Arithmetic Coding
  2879.        Substitutional Compressors
  2880.           The LZ78 family of compressors
  2881.           The LZ77 family of compressors
  2882.  
  2883. [71] Introduction to MPEG (long)
  2884.        What is MPEG?
  2885.        Does it have anything to do with JPEG?
  2886.        Then what's JBIG and MHEG?
  2887.        What has MPEG accomplished?
  2888.        So how does MPEG I work?
  2889.        What about the audio compression?
  2890.        So how much does it compress?
  2891.        What's phase II?
  2892.        When will all this be finished?
  2893.        How do I join MPEG?
  2894.        How do I get the documents, like the MPEG I draft?
  2895.  
  2896. [72] What is wavelet theory?
  2897. [73] What is the theoretical compression limit?
  2898. [74] Introduction to JBIG
  2899. [75] Introduction to JPEG
  2900. [76] What is Vector Quantization?
  2901. [77] Introduction to Fractal compression
  2902.  
  2903. Part 3: (Long) list of image compression hardware
  2904.  
  2905. [85] Image compression hardware
  2906. [99] Acknowledgments
  2907.  
  2908.  
  2909. Search for "Subject: [#]" to get to question number # quickly. Some news
  2910. readers can also take advantage of the message digest format used here.
  2911.  
  2912. ------------------------------------------------------------------------------
  2913.  
  2914. Subject: [70] Introduction to data compression (long)
  2915.  
  2916.  
  2917. Written by Peter Gutmann <pgut1@cs.aukuni.ac.nz>.
  2918.  
  2919.  Huffman and Related Compression Techniques
  2920.  ------------------------------------------
  2921.  
  2922.   *Huffman compression* is a statistical data compression technique which 
  2923. gives a reduction in the average code length used to represent the symbols of 
  2924. a alphabet.  The Huffman code is an example of a code which is optimal in the 
  2925. case where all symbols probabilities are integral powers of 1/2.  A Huffman 
  2926. code can be built in the following manner:
  2927.  
  2928.   (1) Rank all symbols in order of probability of occurrence.
  2929.     
  2930.   (2) Successively combine the two symbols of the lowest probability to form
  2931.       a new composite symbol; eventually we will build a binary tree where
  2932.       each node is the probability of all nodes beneath it.
  2933.  
  2934.   (3) Trace a path to each leaf, noticing the direction at each node.
  2935.  
  2936.   For a given frequency distribution, there are many possible Huffman codes,
  2937. but the total compressed length will be the same. It is possible to
  2938. define a 'canonical' Huffman tree, that is, pick one of these alternative
  2939. trees. Such a canonical tree can then be represented very compactly, by
  2940. transmitting only the bit length of each code. This technique is used
  2941. in most archivers (pkzip, lha, zoo, arj, ...).
  2942.  
  2943.  
  2944.   A technique related to Huffman coding is *Shannon-Fano coding*, which
  2945. works as follows:
  2946.  
  2947.   (1) Divide the set of symbols into two equal or almost equal subsets
  2948.       based on the probability of occurrence of characters in each
  2949.       subset.  The first subset is assigned a binary zero, the second
  2950.       a binary one.
  2951.  
  2952.   (2) Repeat step (1) until all subsets have a single element.
  2953.  
  2954. The algorithm used to create the Huffman codes is bottom-up, and the
  2955. one for the Shannon-Fano codes is top-down. Huffman encoding always
  2956. generates optimal codes, Shannon-Fano sometimes uses a few more bits.
  2957.  
  2958.  
  2959.  Arithmetic Coding
  2960.  -----------------
  2961.  
  2962.   It would appear that Huffman or Shannon-Fano coding is the perfect
  2963. means of compressing data.  However, this is *not* the case.  As
  2964. mentioned above, these coding methods are optimal when and only when
  2965. the symbol probabilities are integral powers of 1/2, which is usually
  2966. not the case.
  2967.  
  2968.   The technique of *arithmetic coding* does not have this restriction:
  2969. It achieves the same effect as treating the message as one single unit
  2970. (a technique which would, for Huffman coding, require enumeration of
  2971. every single possible message), and thus attains the theoretical
  2972. entropy bound to compression efficiency for any source.
  2973.  
  2974.   Arithmetic coding works by representing a number by an interval of real 
  2975. numbers between 0 and 1.  As the message becomes longer, the interval needed 
  2976. to represent it becomes smaller and smaller, and the number of bits needed to 
  2977. specify that interval increases.  Successive symbols in the message reduce 
  2978. this interval in accordance with the probability of that symbol. The more
  2979. likely symbols reduce the range by less, and thus add fewer bits to the   
  2980. message.
  2981.  
  2982.      1                                             Codewords
  2983.     +-----------+-----------+-----------+           /-----\
  2984.     |           |8/9 YY     |  Detail   |<- 31/32    .11111
  2985.     |           +-----------+-----------+<- 15/16    .1111
  2986.     |    Y      |           | too small |<- 14/16    .1110
  2987.     |2/3        |    YX     | for text  |<- 6/8      .110
  2988.     +-----------+-----------+-----------+
  2989.     |           |           |16/27 XYY  |<- 10/16    .1010
  2990.     |           |           +-----------+
  2991.     |           |    XY     |           |
  2992.     |           |           |   XYX     |<- 4/8      .100
  2993.     |           |4/9        |           |
  2994.     |           +-----------+-----------+
  2995.     |           |           |           |
  2996.     |    X      |           |   XXY     |<- 3/8      .011
  2997.     |           |           |8/27       |
  2998.     |           |           +-----------+
  2999.     |           |    XX     |           |
  3000.     |           |           |           |<- 1/4      .01
  3001.     |           |           |   XXX     |
  3002.     |           |           |           |
  3003.     |0          |           |           |
  3004.     +-----------+-----------+-----------+
  3005.  
  3006.   As an example of arithmetic coding, lets consider the example of two
  3007. symbols X and Y, of probabilities 0.66 and 0.33. To encode this message, we
  3008. examine the first symbol: If it is a X, we choose the lower partition; if
  3009. it is a Y, we choose the upper partition.  Continuing in this manner for
  3010. three symbols, we get the codewords shown to the right of the diagram above
  3011. - they can be found by simply taking an appropriate location in the
  3012. interval for that particular set of symbols and turning it into a binary
  3013. fraction. In practice, it is also necessary to add a special end-of-data
  3014. symbol, which is not represented in this simpe example.
  3015.         
  3016.   In this case the arithmetic code is not completely efficient, which is due 
  3017. to the shortness of the message - with longer messages the coding efficiency 
  3018. does indeed approach 100%.
  3019.  
  3020.   Now that we have an efficient encoding technique, what can we do with it? 
  3021. What we need is a technique for building a model of the data which we can 
  3022. then use with the encoder.  The simplest model is a fixed one, for example a 
  3023. table of standard letter frequencies for English text which we can then use 
  3024. to get letter probabilities.  An improvement on this technique is to use an 
  3025. *adaptive model*, in other words a model which adjusts itself to the data 
  3026. which is being compressed as the data is compressed.  We can convert the 
  3027. fixed model into an adaptive one by adjusting the symbol frequencies after 
  3028. each new symbol is encoded, allowing the model to track the data being 
  3029. transmitted.  However, we can do much better than that.
  3030.  
  3031. Using the symbol probabilities by themselves is not a particularly good
  3032. estimate of the true entropy of the data: We can take into account
  3033. intersymbol probabilities as well.  The best compressors available today
  3034. take this approach: DMC (Dynamic Markov Coding) starts with a zero-order
  3035. Markov model and gradually extends this initial model as compression
  3036. progresses; PPM (Prediction by Partial Matching) looks for a match of the
  3037. text to be compressed in an order-n context.  If no match is found, it
  3038. drops to an order n-1 context, until it reaches order 0.  Both these
  3039. techniques thus obtain a much better model of the data to be compressed,
  3040. which, combined with the use of arithmetic coding, results in superior
  3041. compression performance.
  3042.  
  3043.   So if arithmetic coding-based compressors are so powerful, why are they not 
  3044. used universally?  Apart from the fact that they are relatively new and 
  3045. haven't come into general use too much yet, there is also one major concern:  
  3046. The fact that they consume rather large amounts of computing resources, both 
  3047. in terms of CPU power and memory.  The building of sophisticated models for 
  3048. the compression can chew through a fair amount of memory (especially in the 
  3049. case of DMC, where the model can grow without bounds); and the arithmetic 
  3050. coding itself involves a fair amount of number crunching.
  3051. There is however an alternative approach, a class of compressors generally 
  3052. referred to as *substitutional* or *dictionary-based compressors*.
  3053.  
  3054.  Substitutional Compressors
  3055.  --------------------------
  3056.  
  3057.   The basic idea behind a substitutional compressor is to replace an 
  3058. occurrence of a particular phrase or group of bytes in a piece of data with a 
  3059. reference to a previous occurrence of that phrase.  There are two main 
  3060. classes of schemes, named after Jakob Ziv and Abraham Lempel, who first 
  3061. proposed them in 1977 and 1978.
  3062.  
  3063. <The LZ78 family of compressors>
  3064.  
  3065.   LZ78-based schemes work by entering phrases into a *dictionary* and then, 
  3066. when a repeat occurrence of that particular phrase is found, outputting the 
  3067. dictionary index instead of the phrase.  There exist several compression 
  3068. algorithms based on this principle, differing mainly in the manner in which 
  3069. they manage the dictionary.  The most well-known scheme (in fact the most 
  3070. well-known of all the Lempel-Ziv compressors, the one which is generally (and 
  3071. mistakenly) referred to as "Lempel-Ziv Compression"), is Terry Welch's LZW 
  3072. scheme, which he designed in 1984 for implementation in hardware for high- 
  3073. performance disk controllers.
  3074.  
  3075. Input string: /WED/WE/WEE/WEB
  3076.  
  3077. Character input:    Code output:    New code value and associated string:
  3078.     /W                  /                   256 = /W
  3079.     E                   W                   257 = WE
  3080.     D                   E                   258 = ED
  3081.     /                   D                   259 = D/
  3082.     WE                  256                 260 = /WE
  3083.     /                   E                   261 = E/
  3084.     WEE                 260                 262 = /WEE
  3085.     /W                  261                 263 = E/W
  3086.     EB                  257                 264 = WEB
  3087.     <END>               B
  3088.     
  3089.   LZW starts with a 4K dictionary, of which entries 0-255 refer to individual 
  3090. bytes, and entries 256-4095 refer to substrings.  Each time a new code is 
  3091. generated it means a new string has been parsed.  New strings are generated 
  3092. by appending the current character K to the end of an existing string w.  The 
  3093. algorithm for LZW compression is as follows:
  3094.  
  3095.   set w = NIL
  3096.   loop
  3097.       read a character K
  3098.       if wK exists in the dictionary
  3099.           w = wK
  3100.       else
  3101.           output the code for w
  3102.           add wK to the string table
  3103.           w = K
  3104.   endloop
  3105.  
  3106.   A sample run of LZW over a (highly redundant) input string can be seen in 
  3107. the diagram above.  The strings are built up character-by-character starting 
  3108. with a code value of 256.  LZW decompression takes the stream of codes and 
  3109. uses it to exactly recreate the original input data.  Just like the 
  3110. compression algorithm, the decompressor adds a new string to the dictionary 
  3111. each time it reads in a new code.  All it needs to do in addition is to 
  3112. translate each incoming code into a string and send it to the output.  A 
  3113. sample run of the LZW decompressor is shown in below.
  3114.  
  3115. Input code: /WED<256>E<260><261><257>B
  3116.  
  3117. Input code:        Output string:     New code value and associated string:
  3118.     /                  /            
  3119.     W                  W                      256 = /W
  3120.     E                  E                      257 = WE
  3121.     D                  D                      258 = ED
  3122.     256                /W                     259 = D/
  3123.     E                  E                      260 = /WE
  3124.     260                /WE                    261 = E/
  3125.     261                E/                     262 = /WEE
  3126.     257                WE                     263 = E/W
  3127.     B                  B                      264 = WEB
  3128.            
  3129.   The most remarkable feature of this type of compression is that the entire 
  3130. dictionary has been transmitted to the decoder without actually explicitly 
  3131. transmitting the dictionary.  At the end of the run, the decoder will have a 
  3132. dictionary identical to the one the encoder has, built up entirely as part of 
  3133. the decoding process.
  3134.     LZW is more commonly encountered today in a variant known as LZC, after 
  3135. its use in the UNIX "compress" program.  In this variant, pointers do not 
  3136. have a fixed length.  Rather, they start with a length of 9 bits, and then 
  3137. slowly grow to their maximum possible length once all the pointers of a 
  3138. particular size have been used up.  Furthermore, the dictionary is not frozen 
  3139. once it is full as for LZW - the program continually monitors compression 
  3140. performance, and once this starts decreasing the entire dictionary is 
  3141. discarded and rebuilt from scratch.  More recent schemes use some sort of 
  3142. least-recently-used algorithm to discard little-used phrases once the 
  3143. dictionary becomes full rather than throwing away the entire dictionary.  
  3144.  
  3145. Finally, not all schemes build up the dictionary by adding a single new 
  3146. character to the end of the current phrase. An alternative technique is to 
  3147. concatenate the previous two phrases (LZMW), which results in a faster 
  3148. buildup of longer phrases than the character-by-character buildup of the 
  3149. other methods.  The disadvantage of this method is that a more sophisticated 
  3150. data structure is needed to handle the dictionary.
  3151.  
  3152. [A good introduction to LZW, MW, AP and Y coding is given in the yabba
  3153. package. For ftp information, see question 2 in part one, file type .Y]
  3154.  
  3155.  
  3156. <The LZ77 family of compressors>
  3157.  
  3158.   LZ77-based schemes keep track of the last n bytes of data seen, and when a 
  3159. phrase is encountered that has already been seen, they output a pair of 
  3160. values corresponding to the position of the phrase in the previously-seen 
  3161. buffer of data, and the length of the phrase.  In effect the compressor moves 
  3162. a fixed-size *window* over the data (generally referred to as a *sliding 
  3163. window*), with the position part of the (position, length) pair referring to 
  3164. the position of the phrase within the window.  The most commonly used 
  3165. algorithms are derived from the LZSS scheme described by James Storer and 
  3166. Thomas Szymanski in 1982.  In this the compressor maintains a window of size 
  3167. N bytes and a *lookahead buffer* the contents of which it tries to find a 
  3168. match for in the window:
  3169.  
  3170.   while( lookAheadBuffer not empty )
  3171.       {
  3172.       get a pointer ( position, match ) to the longest match in the window
  3173.           for the lookahead buffer;
  3174.  
  3175.       if( length > MINIMUM_MATCH_LENGTH )
  3176.           {
  3177.           output a ( position, length ) pair;
  3178.           shift the window length characters along;
  3179.           }
  3180.       else
  3181.           {
  3182.           output the first character in the lookahead buffer;
  3183.           shift the window 1 character along;
  3184.           }
  3185.       }
  3186.         
  3187.   Decompression is simple and fast:  Whenever a ( position, length ) pair is 
  3188. encountered, go to that ( position ) in the window and copy ( length ) bytes 
  3189. to the output.
  3190.  
  3191.   Sliding-window-based schemes can be simplified by numbering the input text
  3192. characters mod N, in effect creating a circular buffer.  The sliding window
  3193. approach automatically creates the LRU effect which must be done explicitly in
  3194. LZ78 schemes.  Variants of this method apply additional compression to the
  3195. output of the LZSS compressor, which include a simple variable-length code
  3196. (LZB), dynamic Huffman coding (LZH), and Shannon-Fano coding (ZIP 1.x)), all
  3197. of which result in a certain degree of improvement over the basic scheme,
  3198. especially when the data are rather random and the LZSS compressor has little
  3199. effect.
  3200.   Recently an algorithm was developed which combines the ideas behind LZ77 and
  3201. LZ78 to produce a hybrid called LZFG.  LZFG uses the standard sliding window,
  3202. but stores the data in a modified trie data structure and produces as output
  3203. the position of the text in the trie.  Since LZFG only inserts complete
  3204. *phrases* into the dictionary, it should run faster than other LZ77-based
  3205. compressors.
  3206.  
  3207. All popular archivers (arj, lha, zip, zoo) are variations on the LZ77 theme.
  3208.  
  3209. ------------------------------------------------------------------------------
  3210.  
  3211. Subject: [71] Introduction to MPEG (long)
  3212.  
  3213.  
  3214. For MPEG players, see item 15 in part 1 of the FAQ.  Frank Gadegast
  3215. <phade@cs.tu-berlin.de> also posts a FAQ specialized in MPEG, available in
  3216. ftp.cs.tu-berlin.de:/pub/msdos/dos/graphics/mpegfa*.zip.
  3217. Chad Fogg <cfogg@ole.cdac.com> also has another FAQ in preparation.
  3218. The site ftp.crs4.it dedicated to the MPEG compression standard,
  3219. see the directory mpeg and subdirectories. The MPEG FAQ is also available
  3220. on the World Wide Web at http://www.crs4.it/HTML/LUIGI/MPEG/mpegfaq.html
  3221.  
  3222. A description of MPEG can be found in: "MPEG: A Video Compression
  3223. Standard for Multimedia Applications" Didier Le Gall, Communications
  3224. of the ACM, April 1991, Vol 34. No.4, pp.46-58.
  3225.  
  3226. The MPEG book (ISBN 0-442-01920-3) originally scheduled for August
  3227. 1994 by Van Nostrand publishing (phone 800-842-3636) is pushed back
  3228. for a tentative release of March 1995.
  3229.  
  3230. MPEG-2 bitstreams are available on wuarchive.wustl.edu in directory
  3231. /graphics/x3l3/pub/bitstreams. MPEG-2 Demultiplexer source code is
  3232. in /graphics/x3l3/pub/bitstreams/systems/munsi_v13.tar.gz
  3233.  
  3234.  
  3235. Introduction to MPEG originally written by Mark Adler 
  3236. <madler@cco.caltech.edu> around January 1992; modified and updated by 
  3237. Harald Popp <layer3@iis.fhg.de> in March 94:
  3238.  
  3239. Q: What is MPEG, exactly?
  3240.  
  3241. A: MPEG is the "Moving Picture Experts Group", working under the 
  3242.    joint direction of the International Standards Organization (ISO) 
  3243.    and the International Electro-Technical Commission (IEC). This 
  3244.    group works on standards for the coding of moving pictures and 
  3245.    associated audio.
  3246.  
  3247. Q: What is the status of MPEG's work, then? What's about MPEG-1, -2, 
  3248.    and so on?
  3249.  
  3250. A: MPEG approaches the growing need for multimedia standards step-by-
  3251.    step. Today, three "phases" are defined:
  3252.    
  3253.    MPEG-1: "Coding of Moving Pictures and Associated Audio for 
  3254.            Digital Storage Media at up to about 1.5 MBit/s"  
  3255.  
  3256.    Status: International Standard IS-11172, completed in 10.92
  3257.    
  3258.    MPEG-2: "Generic Coding of Moving Pictures and Associated Audio"
  3259.    
  3260.    Status: Comittee Draft CD 13818 as found in documents MPEG93 / 
  3261.            N601, N602, N603 (11.93)   
  3262.  
  3263.    MPEG-3: no longer exists (has been merged into MPEG-2)
  3264.    
  3265.    MPEG-4: "Very Low Bitrate Audio-Visual Coding"
  3266.    
  3267.    Status: Call for Proposals 11.94, Working Draft in 11.96 
  3268.  
  3269. Q: MPEG-1 is ready-for-use. How does the standard look like?
  3270.  
  3271. A: MPEG-1 consists of 4 parts:
  3272.  
  3273.    IS 11172-1: System
  3274.    describes synchronization and multiplexing of video and audio
  3275.  
  3276.    IS 11172-2: Video
  3277.    describes compression of non-interlaced video signals
  3278.    
  3279.    IS 11172-3: Audio
  3280.    describes compression of audio signals 
  3281.    
  3282.    CD 11172-4: Compliance Testing
  3283.    describes procedures for determining the characteristics of coded 
  3284.    bitstreams and the decoding porcess and for testing compliance 
  3285.    with the requirements stated in the other parts
  3286.  
  3287. Q. Does MPEG have anything to do with JPEG? 
  3288.  
  3289. A. Well, it sounds the same, and they are part of the same 
  3290.    subcommittee of ISO along with JBIG and MHEG, and they usually meet 
  3291.    at the same place at the same time.  However, they are different 
  3292.    sets of people with few or no common individual members, and they 
  3293.    have different charters and requirements.  JPEG is for still image 
  3294.    compression.
  3295.  
  3296. Q. Then what's JBIG and MHEG?
  3297.  
  3298. A. Sorry I mentioned them. Ok, I'll simply say that JBIG is for binary
  3299.    image compression (like faxes), and MHEG is for multi-media data
  3300.    standards (like integrating stills, video, audio, text, etc.).
  3301.    For an introduction to JBIG, see question 74 below.
  3302.  
  3303. Q. So how does MPEG-1 work? Tell me about video coding!
  3304.  
  3305. A. First off, it starts with a relatively low resolution video
  3306.    sequence (possibly decimated from the original) of about 352 by
  3307.    240 frames by 30 frames/s (US--different numbers for Europe),
  3308.    but original high (CD) quality audio.  The images are in color,
  3309.    but converted to YUV space, and the two chrominance channels
  3310.    (U and V) are decimated further to 176 by 120 pixels.  It turns
  3311.    out that you can get away with a lot less resolution in those
  3312.    channels and not notice it, at least in "natural" (not computer
  3313.    generated) images.
  3314.  
  3315.    The basic scheme is to predict motion from frame to frame in the
  3316.    temporal direction, and then to use DCT's (discrete cosine
  3317.    transforms) to organize the redundancy in the spatial directions.
  3318.    The DCT's are done on 8x8 blocks, and the motion prediction is
  3319.    done in the luminance (Y) channel on 16x16 blocks.  In other words,
  3320.    given the 16x16 block in the current frame that you are trying to
  3321.    code, you look for a close match to that block in a previous or
  3322.    future frame (there are backward prediction modes where later
  3323.    frames are sent first to allow interpolating between frames).
  3324.    The DCT coefficients (of either the actual data, or the difference
  3325.    between this block and the close match) are "quantized", which
  3326.    means that you divide them by some value to drop bits off the
  3327.    bottom end.  Hopefully, many of the coefficients will then end up
  3328.    being zero.  The quantization can change for every "macroblock"
  3329.    (a macroblock is 16x16 of Y and the corresponding 8x8's in both
  3330.    U and V).  The results of all of this, which include the DCT
  3331.    coefficients, the motion vectors, and the quantization parameters
  3332.    (and other stuff) is Huffman coded using fixed tables.  The DCT
  3333.    coefficients have a special Huffman table that is "two-dimensional"
  3334.    in that one code specifies a run-length of zeros and the non-zero
  3335.    value that ended the run.  Also, the motion vectors and the DC
  3336.    DCT components are DPCM (subtracted from the last one) coded.
  3337.  
  3338. Q. So is each frame predicted from the last frame?
  3339.  
  3340. A. No.  The scheme is a little more complicated than that.  There are
  3341.    three types of coded frames.  There are "I" or intra frames.  They
  3342.    are simply a frame coded as a still image, not using any past
  3343.    history.  You have to start somewhere.  Then there are "P" or
  3344.    predicted frames.  They are predicted from the most recently
  3345.    reconstructed I or P frame.  (I'm describing this from the point
  3346.    of view of the decompressor.)  Each macroblock in a P frame can
  3347.    either come with a vector and difference DCT coefficients for a
  3348.    close match in the last I or P, or it can just be "intra" coded
  3349.    (like in the I frames) if there was no good match.
  3350.  
  3351.    Lastly, there are "B" or bidirectional frames.  They are predicted
  3352.    from the closest two I or P frames, one in the past and one in the
  3353.    future.  You search for matching blocks in those frames, and try
  3354.    three different things to see which works best.  (Now I have the
  3355.    point of view of the compressor, just to confuse you.)  You try 
  3356.    using the forward vector, the backward vector, and you try 
  3357.    averaging the two blocks from the future and past frames, and 
  3358.    subtracting that from the block being coded.  If none of those work 
  3359.    well, you can intracode the block.
  3360.  
  3361.    The sequence of decoded frames usually goes like:
  3362.  
  3363.    IBBPBBPBBPBBIBBPBBPB...
  3364.  
  3365.    Where there are 12 frames from I to I (for US and Japan anyway.)
  3366.    This is based on a random access requirement that you need a
  3367.    starting point at least once every 0.4 seconds or so.  The ratio
  3368.    of P's to B's is based on experience.
  3369.  
  3370.    Of course, for the decoder to work, you have to send that first
  3371.    P *before* the first two B's, so the compressed data stream ends
  3372.    up looking like:
  3373.  
  3374.    0xx312645...
  3375.  
  3376.    where those are frame numbers.  xx might be nothing (if this is
  3377.    the true starting point), or it might be the B's of frames -2 and
  3378.    -1 if we're in the middle of the stream somewhere.
  3379.  
  3380.    You have to decode the I, then decode the P, keep both of those
  3381.    in memory, and then decode the two B's.  You probably display the
  3382.    I while you're decoding the P, and display the B's as you're
  3383.    decoding them, and then display the P as you're decoding the next
  3384.    P, and so on.
  3385.  
  3386. Q. You've got to be kidding.
  3387.  
  3388. A. No, really!
  3389.  
  3390. Q. Hmm.  Where did they get 352x240?
  3391.  
  3392. A. That derives from the CCIR-601 digital television standard which
  3393.    is used by professional digital video equipment.  It is (in the US)
  3394.    720 by 243 by 60 fields (not frames) per second, where the fields
  3395.    are interlaced when displayed.  (It is important to note though
  3396.    that fields are actually acquired and displayed a 60th of a second
  3397.    apart.)  The chrominance channels are 360 by 243 by 60 fields a
  3398.    second, again interlaced.  This degree of chrominance decimation
  3399.    (2:1 in the horizontal direction) is called 4:2:2.  The source
  3400.    input format for MPEG I, called SIF, is CCIR-601 decimated by 2:1
  3401.    in the horizontal direction, 2:1 in the time direction, and an
  3402.    additional 2:1 in the chrominance vertical direction.  And some
  3403.    lines are cut off to make sure things divide by 8 or 16 where
  3404.    needed.
  3405.  
  3406. Q. What if I'm in Europe?
  3407.  
  3408. A. For 50 Hz display standards (PAL, SECAM) change the number of lines
  3409.    in a field from 243 or 240 to 288, and change the display rate to
  3410.    50 fields/s or 25 frames/s.  Similarly, change the 120 lines in
  3411.    the decimated chrominance channels to 144 lines.  Since 288*50 is
  3412.    exactly equal to 240*60, the two formats have the same source data
  3413.    rate.
  3414.  
  3415. Q. What will MPEG-2 do for video coding?
  3416.  
  3417. A. As I said, there is a considerable loss of quality in going from
  3418.    CCIR-601 to SIF resolution.  For entertainment video, it's simply
  3419.    not acceptable.  You want to use more bits and code all or almost
  3420.    all the CCIR-601 data.  From subjective testing at the Japan
  3421.    meeting in November 1991, it seems that 4 MBits/s can give very
  3422.    good quality compared to the original CCIR-601 material.  The
  3423.    objective of MPEG-2 is to define a bit stream optimized for 
  3424.    these resolutions and bit rates.
  3425.  
  3426. Q. Why not just scale up what you're doing with MPEG-1?
  3427.  
  3428. A. The main difficulty is the interlacing.  The simplest way to extend
  3429.    MPEG-1 to interlaced material is to put the fields together into
  3430.    frames (720x486x30/s).  This results in bad motion artifacts that
  3431.    stem from the fact that moving objects are in different places
  3432.    in the two fields, and so don't line up in the frames.  Compressing
  3433.    and decompressing without taking that into account somehow tends to
  3434.    muddle the objects in the two different fields.
  3435.  
  3436.    The other thing you might try is to code the even and odd field
  3437.    streams separately.  This avoids the motion artifacts, but as you
  3438.    might imagine, doesn't get very good compression since you are not
  3439.    using the redundancy between the even and odd fields where there
  3440.    is not much motion (which is typically most of image).
  3441.  
  3442.    Or you can code it as a single stream of fields.  Or you can
  3443.    interpolate lines.  Or, etc. etc.  There are many things you can
  3444.    try, and the point of MPEG-2 is to figure out what works well.
  3445.    MPEG-2 is not limited to consider only derivations of MPEG-1.
  3446.    There were several non-MPEG-1-like schemes in the competition in
  3447.    November, and some aspects of those algorithms may or may not
  3448.    make it into the final standard for entertainment video 
  3449.    compression.
  3450.  
  3451. Q. So what works?
  3452.  
  3453. A. Basically, derivations of MPEG-1 worked quite well, with one that
  3454.    used wavelet subband coding instead of DCT's that also worked very
  3455.    well.  Also among the worked-very-well's was a scheme that did not
  3456.    use B frames at all, just I and P's.  All of them, except maybe 
  3457.    one, did some sort of adaptive frame/field coding, where a decision 
  3458.    is made on a macroblock basis as to whether to code that one as 
  3459.    one frame macroblock or as two field macroblocks.  Some other 
  3460.    aspects are how to code I-frames--some suggest predicting the even 
  3461.    field from the odd field.  Or you can predict evens from evens and 
  3462.    odds or odds from evens and odds or any field from any other field, 
  3463.    etc.
  3464.  
  3465. Q. So what works?
  3466.  
  3467. A. Ok, we're not really sure what works best yet.  The next step is
  3468.    to define a "test model" to start from, that incorporates most of
  3469.    the salient features of the worked-very-well proposals in a
  3470.    simple way.  Then experiments will be done on that test model,
  3471.    making a mod at a time, and seeing what makes it better and what
  3472.    makes it worse.  Example experiments are, B's or no B's, DCT vs.
  3473.    wavelets, various field prediction modes, etc.  The requirements,
  3474.    such as implementation cost, quality, random access, etc. will all
  3475.    feed into this process as well.
  3476.  
  3477. Q. When will all this be finished?
  3478.  
  3479. A. I don't know.  I'd have to hope in about a year or less.
  3480.  
  3481. Q: Talking about MPEG audio coding, I heard a lot about "Layer 1, 2 
  3482.    and 3". What does it mean, exactly?   
  3483.  
  3484. A: MPEG-1, IS 11172-3, describes the compression of audio signals 
  3485.    using high performance perceptual coding schemes. It specifies a 
  3486.    family of three audio coding schemes, simply called Layer-1,-2,-3, 
  3487.    with increasing encoder complexity and performance (sound quality 
  3488.    per bitrate). The three codecs are compatible in a hierarchical 
  3489.    way, i.e. a Layer-N decoder is able to decode bitstream data 
  3490.    encoded in Layer-N and all Layers below N (e.g., a Layer-3 
  3491.    decoder may accept Layer-1,-2 and -3, whereas a Layer-2 decoder 
  3492.    may accept only Layer-1 and -2.)
  3493.  
  3494. Q: So we have a family of three audio coding schemes. What does the 
  3495.    MPEG standard define, exactly?
  3496.    
  3497. A: For each Layer, the standard specifies the bitstream format and 
  3498.    the decoder. To allow for future improvements, it does *not* 
  3499.    specify the encoder , but an informative chapter gives an example 
  3500.    for an encoder for each Layer.    
  3501.  
  3502. Q: What have the three audio Layers in common?
  3503.  
  3504. A: All Layers use the same basic structure. The coding scheme can be  
  3505.    described as "perceptual noise shaping" or "perceptual subband / 
  3506.    transform coding". 
  3507.  
  3508.    The encoder analyzes the spectral components of the audio signal 
  3509.    by calculating a filterbank or transform and applies a 
  3510.    psychoacoustic model to estimate the just noticeable noise-
  3511.    level. In its quantization and coding stage, the encoder tries 
  3512.    to allocate the available number of data bits in a way to meet 
  3513.    both the bitrate and masking requirements.
  3514.  
  3515.    The decoder is much less complex. Its only task is to synthesize 
  3516.    an audio signal out of the coded spectral components.
  3517.    
  3518.    All Layers use the same analysis filterbank (polyphase with 32 
  3519.    subbands). Layer-3 adds a MDCT transform to increase the frequency 
  3520.    resolution.
  3521.    
  3522.    All Layers use the same "header information" in their bitstream, 
  3523.    to support the hierarchical structure of the standard.
  3524.    
  3525.    All Layers use a bitstream structure that contains parts that are 
  3526.    more sensitive to biterrors ("header", "bit allocation", 
  3527.    "scalefactors", "side information") and parts that are less 
  3528.    sensitive ("data of spectral components").  
  3529.  
  3530.    All Layers may use 32, 44.1 or 48 kHz sampling frequency.
  3531.    
  3532.    All Layers are allowed to work with similar bitrates:
  3533.    Layer-1: from 32 kbps to 448 kbps
  3534.    Layer-2: from 32 kbps to 384 kbps
  3535.    Layer-3: from 32 kbps to 320 kbps
  3536.  
  3537. Q: What are the main differences between the three Layers, from a 
  3538.    global view?
  3539.  
  3540. A: From Layer-1 to Layer-3,
  3541.    complexity increases (mainly true for the encoder),
  3542.    overall codec delay increases, and
  3543.    performance increases (sound quality per bitrate).
  3544.  
  3545. Q: Which Layer should I use for my application?
  3546.  
  3547. A: Good Question. Of course, it depends on all your requirements. But 
  3548.    as a first approach, you should consider the available bitrate of 
  3549.    your application as the Layers have been designed to support 
  3550.    certain areas of bitrates most efficiently, i.e. with a minimum 
  3551.    drop of sound quality.
  3552.  
  3553.    Let us look a little closer at the strong domains of each Layer.
  3554.     
  3555.    Layer-1: Its ISO target bitrate is 192 kbps per audio channel.
  3556.  
  3557.    Layer-1 is a simplified version of Layer-2. It is most useful for 
  3558.    bitrates around the "high" bitrates around or above 192 kbps. A 
  3559.    version of Layer-1 is used as "PASC" with the DCC recorder.
  3560.  
  3561.    Layer-2: Its ISO target bitrate is 128 kbps per audio channel.
  3562.    
  3563.    Layer-2 is identical with MUSICAM. It has been designed as trade-
  3564.    off between sound quality per bitrate and encoder complexity. It 
  3565.    is most useful for bitrates around the "medium" bitrates of 128 or 
  3566.    even 96 kbps per audio channel. The DAB (EU 147) proponents have 
  3567.    decided to use Layer-2 in the future Digital Audio Broadcasting 
  3568.    network.      
  3569.  
  3570.    Layer-3: Its ISO target bitrate is 64 kbps per audio channel.
  3571.    
  3572.    Layer-3 merges the best ideas of MUSICAM and ASPEC. It has been 
  3573.    designed for best performance at "low" bitrates around 64 kbps or 
  3574.    even below. The Layer-3 format specifies a set of advanced 
  3575.    features that all address one goal: to preserve as much sound 
  3576.    quality as possible even at rather low bitrates. Today, Layer-3 is 
  3577.    already in use in various telecommunication networks (ISDN, 
  3578.    satellite links, and so on) and speech announcement systems. 
  3579.  
  3580. Q: Tell me more about sound quality. How do you assess that?
  3581.  
  3582. A: Today, there is no alternative to expensive listening tests. 
  3583.    During the ISO-MPEG-1 process, 3 international listening tests 
  3584.    have been performed, with a lot of trained listeners, supervised 
  3585.    by Swedish Radio. They took place in 7.90, 3.91 and 11.91. Another 
  3586.    international listening test was performed by CCIR, now ITU-R, in 
  3587.    92.      
  3588.    
  3589.    All these tests used the "triple stimulus, hidden reference" 
  3590.    method and the CCIR impairment scale to assess the audio quality.
  3591.    The listening sequence is "ABC", with A = original, BC = pair of 
  3592.    original / coded signal with random sequence, and the listener has 
  3593.    to evaluate both B and C with a number between 1.0 and 5.0. The 
  3594.    meaning of these values is:
  3595.    
  3596.    5.0 = transparent (this should be the original signal)
  3597.    4.0 = perceptible, but not annoying (first differences noticable)  
  3598.    3.0 = slightly annoying   
  3599.    2.0 = annoying
  3600.    1.0 = very annoying
  3601.  
  3602.    With perceptual codecs (like MPEG audio), all traditional 
  3603.    parameters (like SNR, THD+N, bandwidth) are especially useless. 
  3604.    Fraunhofer-IIS works on objective quality assessment tools, like 
  3605.    the NMR meter (Noise-to-Mask-Ratio), too. BTW: If you need more 
  3606.    informations about NMR, please contact nmr@iis.fhg.de.
  3607.  
  3608. Q: Now that I know how to assess quality, come on, tell me the 
  3609.    results of these tests.
  3610.    
  3611. A: Well, for low bitrates, the main result is that at 60 or 64 kbps 
  3612.    per channel), Layer-2 scored always between 2.1 and 2.6, whereas 
  3613.    Layer-3 scored between 3.6 and 3.8. This is a significant increase 
  3614.    in sound quality, indeed! Furthermore, the selection process for 
  3615.    critical sound material showed that it was rather difficult to 
  3616.    find worst-case material for Layer-3 whereas it was not so hard to 
  3617.    find such items for Layer-2.
  3618.   
  3619. Q: OK, a Layer-2 codec at low bitrates may sound poor today, but 
  3620.    couldn't that be improved in the future? I guess you just told me 
  3621.    before that the encoder is not fixed in the standard.
  3622.    
  3623. A: Good thinking! As the sound quality mainly depends on the encoder 
  3624.    implementation, it is true that there is no such thing as a "Layer-
  3625.    N"- quality. So we definitely only know the performance of the 
  3626.    reference codecs during the international tests. Who knows what 
  3627.    will happen in the future? What we do know now, is:
  3628.    
  3629.    Today, Layer-3 already provides a sound quality that comes very 
  3630.    near to CD quality at 64 kbps per channel. Layer-2 is far away 
  3631.    from that.
  3632.    
  3633.    Tomorrow, both Layers may improve. Layer-2 has been designed as a 
  3634.    trade-off between quality and complexity, so the bitstream format 
  3635.    allows only limited innovations. In contrast, even the current
  3636.    reference Layer-3-codec exploits only a small part of the powerful 
  3637.    mechanisms inside the Layer-3 bitstream format.  
  3638.  
  3639. Q: All in all, you sound as if anybody should use Layer-3 for low 
  3640.    bitrates. Why on earth do some vendors still offer only Layer-2 
  3641.    equipment for these applications?
  3642.    
  3643. A: Well, maybe because they started to design and develop their 
  3644.    system rather early, e.g. in 1990. As Layer-2 is identical with 
  3645.    MUSICAM, it has been available since summer of 90, at latest. In 
  3646.    that year, Layer-3 development started and could be successfully 
  3647.    finished in spring 92. So, for a certain time, vendors could only 
  3648.    exploit the existing part of the new MPEG standard.   
  3649.    
  3650.    Now the situation has changed. All Layers are available, the 
  3651.    standard is completed, and new systems need not limit themselves, 
  3652.    but may capitalize on the full features of MPEG audio.
  3653.  
  3654. Q: How do I get the MPEG documents?
  3655.  
  3656. A: You may order it from your national standards body.
  3657.  
  3658.    E.g., in Germany, please contact:
  3659.    DIN-Beuth Verlag, Auslandsnormen
  3660.    Mrs. Niehoff, Burggrafenstr. 6, D-10772 Berlin, Germany
  3661.    Phone: 030-2601-2757, Fax: 030-2601-1231
  3662.  
  3663.    E.g., in USA, you may order it from ANSI [phone (212) 642-4900] or 
  3664.    buy it from companies like OMNICOM phone +44 438 742424
  3665.                                       FAX   +44 438 740154
  3666.  
  3667. Q. How do I join MPEG?
  3668.  
  3669. A. You don't join MPEG.  You have to participate in ISO as part of a
  3670.    national delegation.  How you get to be part of the national
  3671.    delegation is up to each nation.  I only know the U.S., where you
  3672.    have to attend the corresponding ANSI meetings to be able to
  3673.    attend the ISO meetings.  Your company or institution has to be
  3674.    willing to sink some bucks into travel since, naturally, these
  3675.    meetings are held all over the world.  (For example, Paris,
  3676.    Santa Clara, Kurihama Japan, Singapore, Haifa Israel, Rio de
  3677.    Janeiro, London, etc.)
  3678.  
  3679. ------------------------------------------------------------------------------
  3680.  
  3681. Subject: [72] What is wavelet theory?
  3682.  
  3683.  
  3684. Preprints and software are available by anonymous ftp from the
  3685. Yale Mathematics Department computer ceres.math.yale.edu[130.132.23.22],
  3686. in pub/wavelets and pub/software.
  3687.  
  3688. For source code of several wavelet coders, see item 15 in part one of
  3689. this FAQ.
  3690.  
  3691. Bill Press of Harvard/CfA has made some things available for anonymous
  3692. ftp on cfata4.harvard.edu [128.103.40.79] in directory /pub. There is
  3693. a short TeX article on wavelet theory (wavelet.tex, to be included in
  3694. a future edition of Numerical Recipes), some sample wavelet code
  3695. (wavelet.f, in FORTRAN - sigh), and a beta version of an astronomical
  3696. image compression program which he is currently developing (FITS
  3697. format data files only, in fitspress08.tar.Z).
  3698.  
  3699. The Rice Wavelet Toolbox Release 2.0 is available on cml.rice.edu in
  3700. directories /pub/dsp/software and /pub/dsp/papers.  This is a
  3701. collection of MATLAB of "mfiles" and "mex" files for twoband and
  3702. M-band filter bank/wavelet analysis from the DSP group and
  3703. Computational Mathematics Laboratory (CML) at Rice University,
  3704. Houston, TX.  This release includes application code for Synthetic
  3705. Aperture Radar despeckling and for deblocking of JPEG decompressed
  3706. Images.  Contact: Ramesh Gopinath <ramesh@rice.edu>.
  3707.  
  3708. A mailing list dedicated to research on wavelets has been set up at the
  3709. University of South Carolina. To subscribe to this mailing list, send a
  3710. message with "subscribe" as the subject to wavelet@math.scarolina.edu.
  3711. For back issues and other information, check the WWW home page at
  3712. http://www.math.scarolina.edu/~wavelet/
  3713.  
  3714. A tutorial by M. Hilton, B. Jawerth, and A. Sengupta, entitled
  3715. "Compressing Still and Moving Images with Wavelets" is available via
  3716. anonymous ftp on ftp.math.scarolina.edu in the directory
  3717. /pub/wavelet/papers/varia/tutorial.  The files are "tutorial.ps.Z" and
  3718. "fig8.ps.Z".  fig8 is a comparison of JPEG and wavelet compressed
  3719. images and could take several hours to print. The tutorial is also
  3720. available at http://www.mathsoft.com/wavelets.html
  3721.  
  3722.  
  3723. A 5 minute course in wavelet transforms, by Richard Kirk <rak@crosfield.co.uk>:
  3724.  
  3725. Do you know what a Haar transform is? Its a transform to another orthonormal
  3726. space (like the DFT), but the basis functions are a set of square wave bursts
  3727. like this...
  3728.  
  3729.    +--+                         +------+
  3730.    +  |  +------------------    +      |      +--------------
  3731.       +--+                             +------+
  3732.  
  3733.          +--+                                 +------+
  3734.    ------+  |  +------------    --------------+      |      +
  3735.             +--+                                     +------+
  3736.  
  3737.                +--+             +-------------+
  3738.    ------------+  |  +------    +             |             +
  3739.                   +--+                        +-------------+
  3740.  
  3741.                      +--+       +---------------------------+
  3742.    ------------------+  |  +    +                           +
  3743.                         +--+
  3744.  
  3745. This is the set of functions for an 8-element 1-D Haar transform. You
  3746. can probably see how to extend this to higher orders and higher dimensions
  3747. yourself. This is dead easy to calculate, but it is not what is usually
  3748. understood by a wavelet transform.
  3749.  
  3750. If you look at the eight Haar functions you see we have four functions
  3751. that code the highest resolution detail, two functions that code the
  3752. coarser detail, one function that codes the coarser detail still, and the 
  3753. top function that codes the average value for the whole `image'.
  3754.  
  3755. Haar function can be used to code images instead of the DFT. With bilevel
  3756. images (such as text) the result can look better, and it is quicker to code.
  3757. Flattish regions, textures, and soft edges in scanned images get a nasty
  3758. `blocking' feel to them. This is obvious on hardcopy, but can be disguised on
  3759. color CRTs by the effects of the shadow mask. The DCT gives more consistent
  3760. results.
  3761.  
  3762. This connects up with another bit of maths sometimes called Multispectral
  3763. Image Analysis, sometimes called Image Pyramids.
  3764.  
  3765. Suppose you want to produce a discretely sampled image from a continuous 
  3766. function. You would do this by effectively `scanning' the function using a
  3767. sinc function [ sin(x)/x ] `aperture'. This was proved by Shannon in the 
  3768. `forties. You can do the same thing starting with a high resolution
  3769. discretely sampled image. You can then get a whole set of images showing 
  3770. the edges at different resolutions by differencing the image at one
  3771. resolution with another version at another resolution. If you have made this
  3772. set of images properly they ought to all add together to give the original 
  3773. image.
  3774.  
  3775. This is an expansion of data. Suppose you started off with a 1K*1K image.
  3776. You now may have a 64*64 low resolution image plus difference images at 128*128
  3777. 256*256, 512*512 and 1K*1K. 
  3778.  
  3779. Where has this extra data come from? If you look at the difference images you 
  3780. will see there is obviously some redundancy as most of the values are near 
  3781. zero. From the way we constructed the levels we know that locally the average
  3782. must approach zero in all levels but the top. We could then construct a set of
  3783. functions out of the sync functions at any level so that their total value 
  3784. at all higher levels is zero. This gives us an orthonormal set of basis 
  3785. functions for a transform. The transform resembles the Haar transform a bit,
  3786. but has symmetric wave pulses that decay away continuously in either direction
  3787. rather than square waves that cut off sharply. This transform is the
  3788. wavelet transform ( got to the point at last!! ).
  3789.  
  3790. These wavelet functions have been likened to the edge detecting functions
  3791. believed to be present in the human retina.
  3792.  
  3793.  
  3794. Loren I. Petrich <lip@s1.gov> adds that order 2 or 3 Daubechies
  3795. discrete wavelet transforms have a speed comparable to DCT's, and
  3796. usually achieve compression a factor of 2 better for the same image
  3797. quality than the JPEG 8*8 DCT. (See item 25 in part 1 of this FAQ for
  3798. references on fast DCT algorithms.)
  3799.  
  3800. ------------------------------------------------------------------------------
  3801.  
  3802. Subject: [73] What is the theoretical compression limit?
  3803.  
  3804.  
  3805. This question can be understood in two different ways:
  3806.  
  3807. (a) For a given compressor/decompressor, what is the best possible
  3808.     lossless compression for an arbitrary string (byte sequence)
  3809.     given as input?
  3810.  
  3811. (b) For a given string, what is the best possible lossless
  3812.     compressor/decompressor?
  3813.  
  3814. For case (a), the question is generally meaningless, because a
  3815. specific compressor may compress one very large input file down to a
  3816. single bit, and enlarge all other files by only one bit.  There is no
  3817. lossless compressor that is guaranteed to compress all possible input
  3818. files. If it compresses some files, then it must enlarge some others.
  3819. This can be proven by a simple counting argument (see item 9).  In
  3820. case (a), the size of the decompressor is not taken into account for
  3821. the determination of the compression ratio since the decompressor is
  3822. fixed and it may decompress an arbitrary number of files of arbitrary
  3823. length.
  3824.  
  3825. For case (b), it is of course necessary to take into account the size
  3826. of the decompressor. The problem may be restated as "What is the
  3827. shortest program p which, when executed, produces the input string s?".
  3828. The size of this program is known as the Kolmogorov complexity
  3829. of the string s.  Strings that are truly random are not compressible:
  3830. the smallest representation of the string is the string itself.
  3831. On the other hand, the output of a pseudo-random number generator
  3832. can be extremely compressible, since it is sufficient to know the
  3833. parameters and seed of the generator to reproduce an arbitrary
  3834. long sequence.
  3835.  
  3836. References: "An Introduction to Kolmogorov Complexity and its Applications",
  3837.       Ming Li and Paul Vitanyi, Springer-Verlag
  3838.  
  3839. ------------------------------------------------------------------------------
  3840.  
  3841. Subject: [74] Introduction to JBIG
  3842.  
  3843.  
  3844. JBIG software and the JBIG specification are available on nic.funet.fi
  3845. in /pub/graphics/misc/test-images/jbig.tar.gz.
  3846.  
  3847.  
  3848. A short introduction to JBIG, written by Mark Adler <madler@cco.caltech.edu>:
  3849.  
  3850.   JBIG losslessly compresses binary (one-bit/pixel) images.  (The B stands
  3851.   for bi-level.)  Basically it models the redundancy in the image as the
  3852.   correlations of the pixel currently being coded with a set of nearby
  3853.   pixels called the template.  An example template might be the two
  3854.   pixels preceding this one on the same line, and the five pixels centered
  3855.   above this pixel on the previous line.  Note that this choice only
  3856.   involves pixels that have already been seen from a scanner.
  3857.  
  3858.   The current pixel is then arithmetically coded based on the eight-bit
  3859.   (including the pixel being coded) state so formed.  So there are (in this
  3860.   case) 256 contexts to be coded.  The arithmetic coder and probability
  3861.   estimator for the contexts are actually IBM's (patented) Q-coder.  The
  3862.   Q-coder uses low precision, rapidly adaptable (those two are related)
  3863.   probability estimation combined with a multiply-less arithmetic coder.
  3864.   The probability estimation is intimately tied to the interval calculations
  3865.   necessary for the arithmetic coding.
  3866.  
  3867.   JBIG actually goes beyond this and has adaptive templates, and probably
  3868.   some other bells and whistles I don't know about.  You can find a
  3869.   description of the Q-coder as well as the ancestor of JBIG in the Nov 88
  3870.   issue of the IBM Journal of Research and Development.  This is a very
  3871.   complete and well written set of five articles that describe the Q-coder
  3872.   and a bi-level image coder that uses the Q-coder.
  3873.  
  3874.   You can use JBIG on grey-scale or even color images by simply applying
  3875.   the algorithm one bit-plane at a time.  You would want to recode the
  3876.   grey or color levels first though, so that adjacent levels differ in
  3877.   only one bit (called Gray-coding).  I hear that this works well up to
  3878.   about six bits per pixel, beyond which JPEG's lossless mode works better.
  3879.   You need to use the Q-coder with JPEG also to get this performance.
  3880.  
  3881.   Actually no lossless mode works well beyond six bits per pixel, since
  3882.   those low bits tend to be noise, which doesn't compress at all.
  3883.  
  3884.   Anyway, the intent of JBIG is to replace the current, less effective
  3885.   group 3 and 4 fax algorithms.
  3886.  
  3887.  
  3888. Another introduction to JBIG, written by Hank van Bekkem <jbek@oce.nl>:
  3889.  
  3890.   The following description of the JBIG algorithm is derived from
  3891.   experiences with a software implementation I wrote following the
  3892.   specifications in the revision 4.1 draft of September 16, 1991. The
  3893.   source will not be made available in the public domain, as parts of
  3894.   JBIG are patented.
  3895.  
  3896.   JBIG (Joint Bi-level Image Experts Group) is an experts group of ISO,
  3897.   IEC and CCITT (JTC1/SC2/WG9 and SGVIII). Its job is to define a
  3898.   compression standard for lossless image coding ([1]). The main
  3899.   characteristics of the proposed algorithm are:
  3900.   - Compatible progressive/sequential coding. This means that a
  3901.     progressively coded image can be decoded sequentially, and the
  3902.     other way around.
  3903.   - JBIG will be a lossless image compression standard: all bits in
  3904.     your images before and after compression and decompression will be
  3905.     exactly the same.
  3906.  
  3907.   In the rest of this text I will first describe the JBIG algorithm in
  3908.   a short abstract of the draft. I will conclude by saying something
  3909.   about the value of JBIG.
  3910.  
  3911.  
  3912.   JBIG algorithm.
  3913.   --------------
  3914.  
  3915.   JBIG parameter P specifies the number of bits per pixel in the image.
  3916.   Its allowable range is 1 through 255, but starting at P=8 or so,
  3917.   compression will be more efficient using other algorithms. On the
  3918.   other hand, medical images such as chest X-rays are often stored with
  3919.   12 bits per pixel, while no distorsion is allowed, so JBIG can
  3920.   certainly be of use in this area. To limit the number of bit changes
  3921.   between adjacent decimal values (e.g. 127 and 128), it is wise to use
  3922.   Gray coding before compressing multi-level images with JBIG. JBIG
  3923.   then compresses the image on a bitplane basis, so the rest of this
  3924.   text assumes bi-level pixels.
  3925.  
  3926.   Progressive coding is a way to send an image gradually to a receiver
  3927.   instead of all at once. During sending, more detail is sent, and the
  3928.   receiver can build the image from low to high detail. JBIG uses
  3929.   discrete steps of detail by successively doubling the resolution. The
  3930.   sender computes a number of resolution layers D, and transmits these
  3931.   starting at the lowest resolution Dl. Resolution reduction uses
  3932.   pixels in the high resolution layer and some already computed low
  3933.   resolution pixels as an index into a lookup table. The contents of
  3934.   this table can be specified by the user.
  3935.  
  3936.   Compatibility between progressive and sequential coding is achieved
  3937.   by dividing an image into stripes. Each stripe is a horizontal bar
  3938.   with a user definable height. Each stripe is separately coded and
  3939.   transmitted, and the user can define in which order stripes,
  3940.   resolutions and bitplanes (if P>1) are intermixed in the coded data.
  3941.   A progressive coded image can be decoded sequentially by decoding
  3942.   each stripe, beginning by the one at the top of the image, to its
  3943.   full resolution, and then proceeding to the next stripe. Progressive
  3944.   decoding can be done by decoding only a specific resolution layer
  3945.   from all stripes.
  3946.  
  3947.   After dividing an image into bitplanes, resolution layers and
  3948.   stripes, eventually a number of small bi-level bitmaps are left to
  3949.   compress. Compression is done using a Q-coder. Reference [2]
  3950.   contains a full description, I will only outline the basic principles
  3951.   here.
  3952.  
  3953.   The Q-coder codes bi-level pixels as symbols using the probability of
  3954.   occurrence of these symbols in a certain context. JBIG defines two
  3955.   kinds of context, one for the lowest resolution layer (the base
  3956.   layer), and one for all other layers (differential layers).
  3957.   Differential layer contexts contain pixels in the layer to be coded,
  3958.   and in the corresponding lower resolution layer.
  3959.  
  3960.   For each combination of pixel values in a context, the probability
  3961.   distribution of black and white pixels can be different. In an all
  3962.   white context, the probability of coding a white pixel will be much
  3963.   greater than that of coding a black pixel. The Q-coder assigns, just
  3964.   like a Huffman coder, more bits to less probable symbols, and so
  3965.   achieves compression. The Q-coder can, unlike a Huffmann coder,
  3966.   assign one output codebit to more than one input symbol, and thus is
  3967.   able to compress bi-level pixels without explicit clustering, as
  3968.   would be necessary using a Huffman coder.
  3969.  
  3970.   Maximum compression will be achieved when all probabilities (one set
  3971.   for each combination of pixel values in the context) follow the
  3972.   probabilities of the pixels. The Q-coder therefore continuously
  3973.   adapts these probabilities to the symbols it sees.
  3974.  
  3975.  
  3976.   JBIG value.
  3977.   ----------
  3978.  
  3979.   In my opinion, JBIG can be regarded as two combined devices:
  3980.   - Providing the user the service of sending or storing multiple
  3981.     representations of images at different resolutions without any
  3982.     extra cost in storage. Differential layer contexts contain pixels
  3983.     in two resolution layers, and so enable the Q-coder to effectively
  3984.     code the difference in information between the two layers, instead
  3985.     of the information contained in every layer. This means that,
  3986.     within a margin of approximately 5%, the number of resolution
  3987.     layers doesn't effect the compression ratio.
  3988.   - Providing the user a very efficient compression algorithm, mainly
  3989.     for use with bi-level images. Compared to CCITT Group 4, JBIG is
  3990.     approximately 10% to 50% better on text and line art, and even
  3991.     better on halftones. JBIG is however, just like Group 4, somewhat
  3992.     sensitive to noise in images. This means that the compression ratio
  3993.     decreases when the amount of noise in your images increases.
  3994.  
  3995.   An example of an application would be browsing through an image
  3996.   database, e.g. an EDMS (engineering document management system).
  3997.   Large A0 size drawings at 300 dpi or so would be stored using five
  3998.   resolution layers. The lowest resolution layer would fit on a
  3999.   computer screen. Base layer compressed data would be stored at the
  4000.   beginning of the compressed file, thus making browsing through large
  4001.   numbers of compressed drawings possible by reading and decompressing
  4002.   just the first small part of all files. When the user stops browsing,
  4003.   the system could automatically start decompressing all remaining
  4004.   detail for printing at high resolution.
  4005.  
  4006.   [1] "Progressive Bi-level Image Compression, Revision 4.1", ISO/IEC
  4007.       JTC1/SC2/WG9, CD 11544, September 16, 1991
  4008.   [2] "An overview of the basic principles of the Q-coder adaptive
  4009.       binary arithmetic coder", W.B. Pennebaker, J.L. Mitchell, G.G.
  4010.       Langdon, R.B. Arps, IBM Journal of research and development,
  4011.       Vol.32, No.6, November 1988, pp. 771-726 (See also the other
  4012.       articles about the Q-coder in this issue)
  4013.  
  4014. ------------------------------------------------------------------------------
  4015.  
  4016. Subject: [75] Introduction to JPEG
  4017.  
  4018. Here is a brief overview of the inner workings of JPEG, plus some
  4019. references for more detailed information, written by Tom Lane
  4020. <tgl+@cs.cmu.edu>.  Please read item 19 in part 1 first.
  4021.  
  4022. JPEG works on either full-color or gray-scale images; it does not handle
  4023. bilevel (black and white) images, at least not efficiently.  It doesn't
  4024. handle colormapped images either; you have to pre-expand those into an
  4025. unmapped full-color representation.  JPEG works best on "continuous tone"
  4026. images; images with many sudden jumps in color values will not compress well.
  4027.  
  4028. There are a lot of parameters to the JPEG compression process.  By adjusting
  4029. the parameters, you can trade off compressed image size against reconstructed
  4030. image quality over a *very* wide range.  You can get image quality ranging
  4031. from op-art (at 100x smaller than the original 24-bit image) to quite
  4032. indistinguishable from the source (at about 3x smaller).  Usually the
  4033. threshold of visible difference from the source image is somewhere around 10x
  4034. to 20x smaller than the original, ie, 1 to 2 bits per pixel for color images.
  4035. Grayscale requires a little bit less space.
  4036.  
  4037. JPEG defines a "baseline" lossy algorithm, plus optional extensions for
  4038. progressive and hierarchical coding.  There is also a separate lossless
  4039. compression mode; this typically gives about 2:1 compression, ie about 12
  4040. bits per color pixel.  Most currently available JPEG hardware and software
  4041. handles only the baseline mode.
  4042.  
  4043.  
  4044. Here's the outline of the baseline compression algorithm:
  4045.  
  4046. 1. Transform the image into a suitable color space.  This is a no-op for
  4047. grayscale, but for color images you generally want to transform RGB into a
  4048. luminance/chrominance color space (YCbCr, YUV, etc).  The luminance component
  4049. is grayscale and the other two axes are color information.  The reason for
  4050. doing this is that you can afford to lose a lot more information in the
  4051. chrominance components than you can in the luminance component; the human eye
  4052. is not as sensitive to high-frequency color info as it is to high-frequency
  4053. luminance.  (See any TV system for precedents.)  You don't have to change the
  4054. color space if you don't want to, as the remainder of the algorithm works on
  4055. each color component independently, and doesn't care just what the data is.
  4056. However, compression will be less since you will have to code all the
  4057. components at luminance quality.
  4058.  
  4059. 2. (Optional) Downsample each component by averaging together groups of
  4060. pixels.  The luminance component is left at full resolution, while the color
  4061. components are usually reduced 2:1 horizontally and either 2:1 or 1:1 (no
  4062. change) vertically.  In JPEG-speak these alternatives are usually called
  4063. 2h2v and 2h1v sampling, but you may also see the terms "411" and "422"
  4064. sampling.  This step immediately reduces the data volume by one-half or
  4065. one-third, while having almost no impact on perceived quality.  (Obviously
  4066. this would not be true if you tried it in RGB color space...)  Note that
  4067. downsampling is not applicable to gray-scale data.
  4068.  
  4069. 3. Group the pixel values for each component into 8x8 blocks.  Transform each
  4070. 8x8 block through a discrete cosine transform (DCT); this is a relative of the
  4071. Fourier transform and likewise gives a frequency map, with 8x8 components.
  4072. Thus you now have numbers representing the average value in each block and
  4073. successively higher-frequency changes within the block.  The motivation for
  4074. doing this is that you can now throw away high-frequency information without
  4075. affecting low-frequency information.  (The DCT transform itself is reversible
  4076. except for roundoff error.)  See question 25 for fast DCT algorithms.
  4077.  
  4078. 4. In each block, divide each of the 64 frequency components by a separate
  4079. "quantization coefficient", and round the results to integers.  This is the
  4080. fundamental information-losing step.  A Q.C. of 1 loses no information;
  4081. larger Q.C.s lose successively more info.  The higher frequencies are normally
  4082. reduced much more than the lower.  (All 64 Q.C.s are parameters to the
  4083. compression process; tuning them for best results is a black art.  It seems
  4084. likely that the best values are yet to be discovered.  Most existing coders
  4085. use simple multiples of the example tables given in the JPEG standard.)
  4086.  
  4087. 5. Encode the reduced coefficients using either Huffman or arithmetic coding.
  4088. (Strictly speaking, baseline JPEG only allows Huffman coding; arithmetic
  4089. coding is an optional extension.)   Notice that this step is lossless, so it
  4090. doesn't affect image quality.  The arithmetic coding option uses Q-coding;
  4091. it is identical to the coder used in JBIG (see question 74).  Be aware that
  4092. Q-coding is patented.  Most existing implementations support only the Huffman
  4093. mode, so as to avoid license fees.  The arithmetic mode offers maybe 5 or 10%
  4094. better compression, which isn't enough to justify paying fees.
  4095.  
  4096. 6. Tack on appropriate headers, etc, and output the result.  In an
  4097. "interchange" JPEG file, all of the compression parameters are included
  4098. in the headers so that the decompressor can reverse the process.  For
  4099. specialized applications, the spec permits the parameters to be omitted
  4100. from the file; this saves several hundred bytes of overhead, but it means
  4101. that the decompressor must know what parameters the compressor used.
  4102.  
  4103.  
  4104. The decompression algorithm reverses this process, and typically adds some
  4105. smoothing steps to reduce pixel-to-pixel discontinuities.
  4106.  
  4107.  
  4108. Extensions:
  4109.  
  4110. The progressive mode is intended to support real-time transmission of images.
  4111. It allows the DCT coefficients to be sent incrementally in multiple "scans"
  4112. of the image.  With each scan, the decoder can produce a higher-quality
  4113. rendition of the image.  Thus a low-quality preview can be sent very quickly,
  4114. then refined as time allows.  Notice that the decoder must do essentially a
  4115. full JPEG decode cycle for each scan, so this scheme is useful only with fast
  4116. decoders (meaning dedicated hardware, at least at present).  However, the
  4117. total number of bits sent can actually be somewhat less than is necessary in
  4118. the baseline mode, especially if arithmetic coding is used.  So progressive
  4119. coding might be useful even if the decoder will simply save up the bits and
  4120. make only one output pass.
  4121.  
  4122. The hierarchical mode represents an image at multiple resolutions.  For
  4123. example, one could provide 512x512, 1024x1024, and 2048x2048 versions of the
  4124. image.  The higher-resolution images are coded as differences from the next
  4125. smaller image, and thus require many fewer bits than they would if stored
  4126. independently.  (However, the total number of bits will be greater than that
  4127. needed to store just the highest-resolution frame.)  Note that the individual
  4128. frames in a hierarchical sequence may be coded progressively if desired.
  4129.  
  4130.  
  4131. Lossless JPEG:
  4132.  
  4133. The separate lossless mode does not use DCT, since roundoff errors prevent a
  4134. DCT calculation from being lossless.  For the same reason, one would not
  4135. normally use colorspace conversion or downsampling, although these are
  4136. permitted by the standard.  The lossless mode simply codes the difference
  4137. between each pixel and the "predicted" value for the pixel.  The predicted
  4138. value is a simple function of the already-transmitted pixels just above and
  4139. to the left of the current one (eg, their average; 8 different predictor
  4140. functions are permitted).  The sequence of differences is encoded using the
  4141. same back end (Huffman or arithmetic) used in the lossy mode.
  4142.  
  4143. The main reason for providing a lossless option is that it makes a good
  4144. adjunct to the hierarchical mode: the final scan in a hierarchical sequence
  4145. can be a lossless coding of the remaining differences, to achieve overall
  4146. losslessness.  This isn't quite as useful as it may at first appear, because
  4147. exact losslessness is not guaranteed unless the encoder and decoder have
  4148. identical IDCT implementations (ie identical roundoff errors).
  4149.  
  4150.  
  4151. References:
  4152.  
  4153. For a good technical introduction to JPEG, see:
  4154.     Wallace, Gregory K.  "The JPEG Still Picture Compression Standard",
  4155.     Communications of the ACM, April 1991 (vol. 34 no. 4), pp. 30-44.
  4156. (Adjacent articles in that issue discuss MPEG motion picture compression,
  4157. applications of JPEG, and related topics.)  If you don't have the CACM issue
  4158. handy, a PostScript file containing a revised version of this article is
  4159. available at ftp.uu.net, graphics/jpeg/wallace.ps.Z.  The file (actually a
  4160. preprint for an article to appear in IEEE Trans. Consum. Elect.) omits the
  4161. sample images that appeared in CACM, but it includes corrections and some
  4162. added material.  Note: the Wallace article is copyright ACM and IEEE, and
  4163. it may not be used for commercial purposes.
  4164.  
  4165. An alternative, more leisurely explanation of JPEG can be found in "The Data
  4166. Compression Book" by Mark Nelson ([Nel 1991], see question 7).  This book
  4167. provides excellent introductions to many data compression methods including
  4168. JPEG, plus sample source code in C.  The JPEG-related source code is far from
  4169. industrial-strength, but it's a pretty good learning tool.
  4170.  
  4171. An excellent textbook about JPEG is "JPEG Still Image Data Compression
  4172. Standard" by William B. Pennebaker and Joan L. Mitchell.  Published by Van
  4173. Nostrand Reinhold, 1993, ISBN 0-442-01272-1.  650 pages, price US$59.95.
  4174. (VNR will accept credit card orders at 800/842-3636, or get your local
  4175. bookstore to order it.)  This book includes the complete text of the ISO
  4176. JPEG standards, DIS 10918-1 and draft DIS 10918-2.  Review by Tom Lane:
  4177. "This is by far the most complete exposition of JPEG in existence.  It's
  4178. written by two people who know what they are talking about: both serve on the
  4179. ISO JPEG standards committee.  If you want to know how JPEG works or why it
  4180. works that way, this is the book to have."
  4181.  
  4182. There are a number of errors in the first printing of the Pennebaker
  4183. & Mitchell book.  An errata list is available at ftp.uu.net:
  4184. graphics/jpeg/pm.errata.  At last report, all were fixed in the
  4185. second printing.
  4186.  
  4187. The official specification of JPEG is not currently available on-line.
  4188. I hear that CCITT specs may be on-line sometime soon, which would change this.
  4189. At the moment, your best bet is to buy the Pennebaker and Mitchell textbook.
  4190.  
  4191.  
  4192. ------------------------------------------------------------------------------
  4193.  
  4194. Subject: [76] What is Vector Quantization?
  4195.  
  4196. Some vector quantization software for data analysis that is available
  4197. from cochlea.hut.fi (130.233.168.48) in the /pub directory.  One
  4198. package is lvq_pak and one is som_pak (som_pak generates Kohonen maps
  4199. of data using lvq to cluster it).
  4200.  
  4201. For a book on Vector Quantization, see the reference (Gersho and Gray)
  4202. given in item 7 of this FAQ. For a review article: N. M. Nasrabadi and
  4203. R. A. King, "Image Coding Using Vector Quantization: A review",
  4204. IEEE Trans. on Communications, vol. COM-36, pp. 957-971, Aug. 1988.
  4205.  
  4206.  
  4207. A short introduction to Vector Quantization, written by Alex Zatsman
  4208. <alex.zatsman@analog.com>:
  4209.  
  4210. In Scalar  Quantization one represents  the values by  fixed subset of
  4211. representative values. For  examples, if you  have  16 bit  values and
  4212. send  only 8 most  signifcant bits, you  get an  approximation  of the
  4213. original data  at  the expense of  precision.  In this case  the fixed
  4214. subset is all the 16-bit numbers divisable by 256, i.e 0, 256, 512,...
  4215.  
  4216. In  Vector Quantization  you   represent   not individual values   but
  4217. (usually small) arrays of them. A typical  example  is a color  map: a
  4218. color picture can  be  represented by  a  2D array  of  triplets  (RGB
  4219. values). In most pictures  those triplets do  not cover the  whole RGB
  4220. space but  tend to   concetrate  in certain   areas. For  example, the
  4221. picture of a forest will typically have a lot of green. One can select
  4222. a relatively  small  subset (typically 256 elements) of representative
  4223. colors, i.e RGB  triplets,  and then approximate  each  triplet by the
  4224. representative of  that small set. In case  of 256 one  can use 1 byte
  4225. instead of 3 for each pixel.
  4226.  
  4227. One  can do   the  same   for  any large  data  sets,  especialy  when
  4228. consecutive points are correlated in some way. CELP speech compression
  4229. algorithms  use  those subsets  "codebooks" and   use them to quantize
  4230. exciation vectors  for linear prediction  -- hence the name CELP which
  4231. stands for Codebook Excited Linear Prediction.  (See item 26 in part 1
  4232. of this FAQ for more information about CELP.)
  4233.  
  4234. Note that Vector Quantization, just like Scalar Quantization, is a lossy
  4235. compression.
  4236.  
  4237. ------------------------------------------------------------------------------
  4238.  
  4239. Subject: [77] Introduction to Fractal compression (long)
  4240.  
  4241.  
  4242. Written by John Kominek <jmkomine@jeeves.uwaterloo.ca>.
  4243.  
  4244. Seven things you should know about Fractal Image Compression (assuming that 
  4245. you want to know about it).
  4246.  
  4247.    1. It is a promising new technology, arguably superior to JPEG -- 
  4248.       but only with an argument.
  4249.    2. It is a lossy compression method.
  4250.    3. The fractals in Fractal Image Compression are Iterated Function
  4251.       Systems.
  4252.    4. It is a form of Vector Quantization, one that employs a virtual
  4253.       codebook.
  4254.    5. Resolution enhancement is a powerful feature but is not some
  4255.       magical way of achieving 1000:1 compression.
  4256.    6. Compression is slow, decompression is fast.
  4257.    7. The technology is patented.
  4258.  
  4259. That's the scoop in condensed form. Now to elaborate, beginning with a little 
  4260. background.
  4261.  
  4262.  
  4263.  A Brief History of Fractal Image Compression
  4264.  --------------------------------------------
  4265.  
  4266. The birth of fractal geometry (or rebirth, rather) is usually traced to IBM 
  4267. mathematician Benoit B. Mandelbrot and the 1977 publication of his seminal 
  4268. book The Fractal Geometry of Nature. The book put forth a powerful thesis: 
  4269. traditional geometry with its straight lines and smooth surfaces does not 
  4270. resemble the geometry of trees and clouds and mountains. Fractal geometry, 
  4271. with its convoluted coastlines and detail ad infinitum, does.
  4272.  
  4273. This insight opened vast possibilities. Computer scientists, for one, found a 
  4274. mathematics capable of generating artificial and yet realistic looking land-
  4275. scapes, and the trees that sprout from the soil. And mathematicians had at 
  4276. their disposal a new world of geometric entities.
  4277.  
  4278. It was not long before mathematicians asked if there was a unity among this 
  4279. diversity. There is, as John Hutchinson demonstrated in 1981, it is the branch 
  4280. of mathematics now known as Iterated Function Theory. Later in the decade 
  4281. Michael Barnsley, a leading researcher from Georgia Tech, wrote the popular 
  4282. book Fractals Everywhere. The book presents the mathematics of Iterated Func-
  4283. tions Systems (IFS), and proves a result known as the Collage Theorem. The 
  4284. Collage Theorem states what an Iterated Function System must be like in order 
  4285. to represent an image.
  4286.  
  4287. This presented an intriguing possibility. If, in the forward direction, frac-
  4288. tal mathematics is good for generating natural looking images, then, in the 
  4289. reverse direction, could it not serve to compress images? Going from a given 
  4290. image to an Iterated Function System that can generate the original (or at 
  4291. least closely resemble it), is known as the inverse problem. This problem 
  4292. remains unsolved.
  4293.  
  4294. Barnsley, however, armed with his Collage Theorem, thought he had it solved. 
  4295. He applied for and was granted a software patent and left academia to found 
  4296. Iterated Systems Incorporated (US patent 4,941,193. Alan Sloan is the co-
  4297. grantee of the patent and co-founder of Iterated Systems.)  Barnsley announced 
  4298. his success to the world in the January 1988 issue of BYTE magazine. This 
  4299. article did not address the inverse problem but it did exhibit several images 
  4300. purportedly compressed in excess of 10,000:1. Alas, it was not a breakthrough. 
  4301. The images were given suggestive names such as "Black Forest" and "Monterey 
  4302. Coast" and "Bolivian Girl" but they were all manually constructed. Barnsley's 
  4303. patent has come to be derisively referred to as the "graduate student algo-
  4304. rithm."
  4305.  
  4306. Graduate Student Algorithm
  4307.    o Acquire a graduate student.
  4308.    o Give the student a picture.
  4309.    o And a room with a graphics workstation.
  4310.    o Lock the door.
  4311.    o Wait until the student has reverse engineered the picture.
  4312.    o Open the door.
  4313.  
  4314. Attempts to automate this process have met little success. As Barnsley admit-
  4315. ted in 1988: "Complex color images require about 100 hours each to encode and 
  4316. 30 minutes to decode on the Masscomp [dual processor workstation]." That's 100 
  4317. hours with a _person_ guiding the process.
  4318.  
  4319. Ironically, it was one of Barnsley's PhD students that made the graduate 
  4320. student algorithm obsolete. In March 1988, according to Barnsley, he arrived 
  4321. at a modified scheme for representing images called Partitioned Iterated 
  4322. Function Systems (PIFS). Barnsley applied for and was granted a second patent 
  4323. on an algorithm that can automatically convert an image into a Partitioned 
  4324. Iterated Function System, compressing the image in the process. (US patent 
  4325. 5,065,447. Granted on Nov. 12 1991.) For his PhD thesis, Arnaud Jacquin imple-
  4326. mented the algorithm in software, a description of which appears in his land-
  4327. mark paper "Image Coding Based on a Fractal Theory of Iterated Contractive 
  4328. Image Transformations." The algorithm was not sophisticated, and not speedy, 
  4329. but it was fully automatic. This came at price: gone was the promise of 
  4330. 10,000:1 compression. A 24-bit color image could typically be compressed from 
  4331. 8:1 to 50:1 while still looking "pretty good." Nonetheless, all contemporary 
  4332. fractal image compression programs are based upon Jacquin's paper.
  4333.  
  4334. That is not to say there are many fractal compression programs available. 
  4335. There are not. Iterated Systems sell the only commercial compressor/decompres-
  4336. sor, an MS-Windows program called "Images Incorporated." There are also an 
  4337. increasing number of academic programs being made freely available. Unfor-
  4338. tunately, these programs are -- how should I put it? -- of merely academic 
  4339. quality. 
  4340.  
  4341. This scarcity has much to do with Iterated Systems' tight lipped policy about 
  4342. their compression technology. They do, however, sell a Windows DLL for pro-
  4343. grammers. In conjunction with independent development by researchers else-
  4344. where, therefore, fractal compression will gradually become more pervasive. 
  4345. Whether it becomes all-pervasive remains to be seen.
  4346.  
  4347. Historical Highlights:
  4348.    1977 -- Benoit Mandelbrot finishes the first edition of The Fractal 
  4349.            Geometry of Nature.
  4350.    1981 -- John Hutchinson publishes "Fractals and Self-Similarity."
  4351.    1983 -- Revised edition of The Fractal Geometry of Nature is 
  4352.            published.
  4353.    1985 -- Michael Barnsley and Stephen Demko introduce Iterated
  4354.            Function Theory in "Iterated Function Systems and the Global
  4355.            Construction of Fractals."
  4356.    1987 -- Iterated Systems Incorporated is founded.
  4357.    1988 -- Barnsley publishes the book Fractals Everywhere.
  4358.    1990 -- Barnsley's first patent is granted.
  4359.    1991 -- Barnsley's second patent is granted.
  4360.    1992 -- Arnaud Jacquin publishes an article that describes the first
  4361.            practical fractal image compression method.
  4362.    1993 -- The book Fractal Image Compression by Michael Barnsley and Lyman 
  4363.            Hurd is published.
  4364.         -- The Iterated Systems' product line matures. 
  4365.    1994 -- Put your name here.
  4366.  
  4367.  
  4368.  On the Inside
  4369.  -------------
  4370.  
  4371. The fractals that lurk within fractal image compression are not those of the 
  4372. complex plane (Mandelbrot Set, Julia sets), but of Iterated Function Theory. 
  4373. When lecturing to lay audiences, the mathematician Heinz-Otto Peitgen intro-
  4374. duces the notion of Iterated Function Systems with the alluring metaphor of a 
  4375. Multiple Reduction Copying Machine. A MRCM is imagined to be a regular copying 
  4376. machine except that:
  4377.  
  4378.   1. There are multiple lens arrangements to create multiple overlapping
  4379.      copies of the original.
  4380.   2. Each lens arrangement reduces the size of the original.
  4381.   3. The copier operates in a feedback loop, with the output of one
  4382.      stage the input to the next. The initial input may be anything.
  4383.  
  4384. The first point is what makes an IFS a system. The third is what makes it 
  4385. iterative. As for the second, it is implicitly understood that the functions 
  4386. of an Iterated Function Systems are contractive. 
  4387.  
  4388. An IFS, then, is a set of contractive transformations that map from a defined 
  4389. rectangle of the real plane to smaller portions of that rectangle. Almost 
  4390. invariably, affine transformations are used. Affine transformations act to 
  4391. translate, scale, shear, and rotate points in the plane. Here is a simple 
  4392. example:
  4393.  
  4394.  
  4395.      |---------------|              |-----|
  4396.      |x              |              |1    |
  4397.      |               |              |     |
  4398.      |               |         |---------------|
  4399.      |               |         |2      |3      |
  4400.      |               |         |       |       |
  4401.      |---------------|         |---------------|  
  4402.  
  4403.          Before                      After
  4404.  
  4405.      Figure 1. IFS for generating Sierpinski's Triangle.
  4406.  
  4407. This IFS contains three component transformations (three separate lens ar-
  4408. rangements in the MRCM metaphor). Each one shrinks the original by a factor of 
  4409. 2, and then translates the result to a new location. It may optionally scale 
  4410. and shift the luminance values of the rectangle, in a manner similar to the 
  4411. contrast and brightness knobs on a TV.
  4412.  
  4413. The amazing property of an IFS is that when the set is evaluated by iteration, 
  4414. (i.e. when the copy machine is run), a unique image emerges. This latent image 
  4415. is called the fixed point or attractor of the IFS. As guaranteed by a result 
  4416. known as the Contraction Theorem, it is completely independent of the initial 
  4417. image. Two famous examples are Sierpinski's Triangle and Barnsley's Fern. 
  4418. Because these IFSs are contractive, self-similar detail is created at every 
  4419. resolution down to the infinitesimal. That is why the images are fractal.
  4420.  
  4421. The promise of using fractals for image encoding rests on two suppositions: 1. 
  4422. many natural scenes possess this detail within detail structure (e.g. clouds), 
  4423. and 2. an IFS can be found that generates a close approximation of a scene 
  4424. using only a few transformations. Barnsley's fern, for example, needs but 
  4425. four. Because only a few numbers are required to describe each transformation, 
  4426. an image can be represented very compactly. Given an image to encode, finding 
  4427. the optimal IFS from all those possible is known as the inverse problem.
  4428.  
  4429. The inverse problem -- as mentioned above -- remains unsolved. Even if it 
  4430. were, it may be to no avail. Everyday scenes are very diverse in subject 
  4431. matter; on whole, they do not obey fractal geometry. Real ferns do not branch 
  4432. down to infinity. They are distorted, discolored, perforated and torn. And the 
  4433. ground on which they grow looks very much different.
  4434.  
  4435. To capture the diversity of real images, then, Partitioned IFSs are employed. 
  4436. In a PIFS, the transformations do not map from the whole image to the parts, 
  4437. but from larger parts to smaller parts. An image may vary qualitatively from 
  4438. one area to the next (e.g. clouds then sky then clouds again). A PIFS relates 
  4439. those areas of the original image that are similar in appearance. Using Jac-
  4440. quin's notation, the big areas are called domain blocks and the small areas 
  4441. are called range blocks. It is necessary that every pixel of the original 
  4442. image belong to (at least) one range block. The pattern of range blocks is 
  4443. called the partitioning of an image.
  4444.  
  4445. Because this system of mappings is still contractive, when iterated it will 
  4446. quickly converge to its latent fixed point image. Constructing a PIFS amounts 
  4447. to pairing each range block to the domain block that it most closely resembles 
  4448. under some to-be-determined affine transformation. Done properly, the PIFS 
  4449. encoding of an image will be much smaller than the original, while still 
  4450. resembling it closely.
  4451.  
  4452. Therefore, a fractal compressed image is an encoding that describes:
  4453.    1. The grid partitioning (the range blocks).
  4454.    2. The affine transforms (one per range block).
  4455.  
  4456. The decompression process begins with a flat gray background. Then the set of 
  4457. transformations is repeatedly applied. After about four iterations the attrac-
  4458. tor stabilizes. The result will not (usually) be an exact replica of the 
  4459. original, but reasonably close.
  4460.  
  4461.  
  4462.  Scalelessnes and Resolution Enhancement
  4463.  ---------------------------------------
  4464.  
  4465. When an image is captured by an acquisition device, such as a camera or scan-
  4466. ner, it acquires a scale determined by the sampling resolution of that device. 
  4467. If software is used to zoom in on the image, beyond a certain point you don't 
  4468. see additional detail, just bigger pixels. 
  4469.  
  4470. A fractal image is different. Because the affine transformations are spatially 
  4471. contractive, detail is created at finer and finer resolutions with each itera-
  4472. tion. In the limit, self-similar detail is created at all levels of resolu-
  4473. tion, down the infinitesimal. Because there is no level that 'bottoms out' 
  4474. fractal images are considered to be scaleless.
  4475.  
  4476. What this means in practice is that as you zoom in on a fractal image, it will 
  4477. still look 'as it should' without the staircase effect of pixel replication. 
  4478. The significance of this is cause of some misconception, so here is the right 
  4479. spot for a public service announcement.
  4480.  
  4481.                         /--- READER BEWARE ---\
  4482.  
  4483. Iterated Systems is fond of the following argument. Take a portrait that is, 
  4484. let us say, a grayscale image 250x250 pixels in size, 1 byte per pixel. You 
  4485. run it through their software and get a 2500 byte file (compression ratio = 
  4486. 25:1). Now zoom in on the person's hair at 4x magnification. What do you see? 
  4487. A texture that still looks like hair. Well then, it's as if you had an image 
  4488. 1000x1000 pixels in size. So your _effective_ compression ratio is 25x16=400.
  4489.  
  4490. But there is a catch. Detail has not been retained, but generated. With a 
  4491. little luck it will look as it should, but don't count on it. Zooming in on a 
  4492. person's face will not reveal the pores. 
  4493.  
  4494. Objectively, what fractal image compression offers is an advanced form of 
  4495. interpolation. This is a useful and attractive property. Useful to graphic 
  4496. artists, for example, or for printing on a high resolution device. But it does 
  4497. not bestow fantastically high compression ratios.
  4498.  
  4499.                         \--- READER BEWARE ---/
  4500.  
  4501. That said, what is resolution enhancement? It is the process of compressing an 
  4502. image, expanding it to a higher resolution, saving it, then discarding the 
  4503. iterated function system. In other words, the compressed fractal image is the 
  4504. means to an end, not the end itself.
  4505.  
  4506.  
  4507.  The Speed Problem
  4508.  -----------------
  4509.  
  4510. The essence of the compression process is the pairing of each range block to a 
  4511. domain block such that the difference between the two, under an affine trans-
  4512. formation, is minimal. This involves a lot of searching. 
  4513.  
  4514. In fact, there is nothing that says the blocks have to be squares or even 
  4515. rectangles. That is just an imposition made to keep the problem tractable. 
  4516.  
  4517. More generally, the method of finding a good PIFS for any given image involves 
  4518. five main issues: 
  4519.    1. Partitioning the image into range blocks. 
  4520.    2. Forming the set of domain blocks. 
  4521.    3. Choosing type of transformations that will be considered. 
  4522.    4. Selecting a distance metric between blocks. 
  4523.    5. Specifying a method for pairing range blocks to domain blocks. 
  4524.  
  4525. Many possibilities exist for each of these. The choices that Jacquin offered 
  4526. in his paper are: 
  4527.    1. A two-level regular square grid with 8x8 pixels for the large
  4528.       range blocks and 4x4 for the small ones. 
  4529.    2. Domain blocks are 16x16 and 8x8 pixels in size with a subsampling 
  4530.       step size of four. The 8 isometric symmetries (four rotations, 
  4531.       four mirror flips) expand the domain pool to a virtual domain 
  4532.       pool eight times larger. 
  4533.    3. The choices in the last point imply a shrinkage by two in each 
  4534.       direction, with a possible rotation or flip, and then a trans-
  4535.       lation in the image plane. 
  4536.    4. Mean squared error is used. 
  4537.    5. The blocks are categorized as of type smooth, midrange, simple
  4538.       edge, and complex edge. For a given range block the respective
  4539.       category is searched for the best match.
  4540.  
  4541. The importance of categorization can be seen by calculating the size of the 
  4542. total domain pool. Suppose the image is partitioned into 4x4 range blocks. A 
  4543. 256x256 image contains a total of (256-8+1)^2  = 62,001 different 8x8 domain 
  4544. blocks. Including the 8 isometric symmetries increases this total to 496,008. 
  4545. There are (256-4+1)^2 = 64,009 4x4 range blocks, which makes for a maximum of 
  4546. 31,748,976,072 possible pairings to test. Even on a fast workstation an ex-
  4547. haustive search is prohibitively slow. You can start the program before de-
  4548. parting work Friday afternoon; Monday morning, it will still be churning away. 
  4549.  
  4550. Increasing the search speed is the main challenge facing fractal image com-
  4551. pression.
  4552.  
  4553.  
  4554.  Similarity to Vector Quantization
  4555.  ---------------------------------
  4556.  
  4557. To the VQ community, a "vector" is a small rectangular block of pixels. The 
  4558. premise of vector quantization is that some patterns occur much more frequent-
  4559. ly than others. So the clever idea is to store only a few of these common 
  4560. patterns in a separate file called the codebook. Some codebook vectors are 
  4561. flat, some are sloping, some contain tight texture, some sharp edges, and so 
  4562. on -- there is a whole corpus on how to construct a codebook. Each codebook 
  4563. entry (each domain block) is assigned an index number. A given image, then, is 
  4564. partitioned into a regular grid array. Each grid element (each range block) is 
  4565. represented by an index into the codebook. Decompressing a VQ file involves 
  4566. assembling an image out of the codebook entries. Brick by brick, so to speak.
  4567.  
  4568. The similarity to fractal image compression is apparent, with some notable 
  4569. differences. 
  4570.    1. In VQ the range blocks and domain blocks are the same size; in an
  4571.       IFS the domain blocks are always larger. 
  4572.    2. In VQ the domain blocks are copied straight; in an IFS each domain 
  4573.       block undergoes a luminance scaling and offset.
  4574.    3. In VQ the codebook is stored apart from the image being coded; in 
  4575.       an IFS the codebook is not explicitly stored. It is comprised of
  4576.       portions of the attractor as it emerges during iteration. For that
  4577.       reason it is called a "virtual codebook." It has no existence
  4578.       independent of the affine transformations that define an IFS.
  4579.    4. In VQ the codebook is shared among many images; in an IFS the 
  4580.       virtual codebook is specific to each image.
  4581.  
  4582. There is a more refined version of VQ called gain-shape vector quantization in 
  4583. which a luminance scaling and offset is also allowed. This makes the similari-
  4584. ty to fractal image compression as close as can be.
  4585.  
  4586.  
  4587.  Compression Ratios
  4588.  ------------------
  4589.  
  4590. Exaggerated claims not withstanding, compression ratios typically range from 
  4591. 4:1 to 100:1. All other things equal, color images can be compressed to a 
  4592. greater extent than grayscale images.
  4593.  
  4594. The size of a fractal image file is largely determined by the number of trans-
  4595. formations of the PIFS. For the sake of simplicity, and for the sake of com-
  4596. parison to JPEG, assume that a 256x256x8 image is partitioned into a regular 
  4597. partitioning of 8x8 blocks. There are 1024 range blocks and thus 1024 trans-
  4598. formations to store. How many bits are required for each?
  4599.  
  4600. In most implementations the domain blocks are twice the size of the range 
  4601. blocks. So the spatial contraction is constant and can be hard coded into the 
  4602. decompression program. What needs to be stored are:
  4603.  
  4604.    x position of domain block        8     6
  4605.    y position of domain block        8     6
  4606.    luminance scaling                 8     5
  4607.    luminance offset                  8     6
  4608.    symmetry indicator                3     3
  4609.                                     --    --
  4610.                                     35    26 bits
  4611.  
  4612. In the first scheme, a byte is allocated to each number except for the symme-
  4613. try indicator. The upper bound on the compression ratio is thus (8x8x8)/35 = 
  4614. 14.63. In the second scheme, domain blocks are restricted to coordinates 
  4615. modulo 4. Plus, experiments have revealed that 5 bits per scale factor and 6 
  4616. bits per offset still give good visual results. So the compression ratio limit 
  4617. is now 19.69. Respectable but not outstanding.
  4618.  
  4619. There are other, more complicated, schemes to reduce the bit rate further. The 
  4620. most common is to use a three or four level quadtree structure for the range 
  4621. partitioning. That way, smooth areas can be represented with large range 
  4622. blocks (high compression), while smaller blocks are used as necessary to 
  4623. capture the details. In addition, entropy coding can be applied as a back-end 
  4624. step to gain an extra 20% or so.
  4625.  
  4626.  
  4627.  Quality: Fractal vs. JPEG
  4628.  -------------------------
  4629.  
  4630. The greatest irony of the coding community is that great pains are taken to 
  4631. precisely measure and quantify the error present in a compressed image, and 
  4632. great effort is expended toward minimizing an error measure that most often is 
  4633. -- let us be gentle -- of dubious value. These measure include signal-to-noise 
  4634. ratio, root mean square error, and mean absolute error. A simple example is 
  4635. systematic shift: add a value of 10 to every pixel. Standard error measures 
  4636. indicate a large distortion, but the image has merely been brightened.
  4637.  
  4638. With respect to those dubious error measures, and at the risk of over-sim-
  4639. plification, the results of tests reveal the following: for low compression 
  4640. ratios JPEG is better, for high compression ratios fractal encoding is better. 
  4641. The crossover point varies but is often around 40:1. This figure bodes well 
  4642. for JPEG since beyond the crossover point images are so severely distorted 
  4643. that they are seldom worth using. 
  4644.  
  4645. Proponents of fractal compression counter that signal-to-noise is not a good 
  4646. error measure and that the distortions present are much more 'natural looking' 
  4647. than the blockiness of JPEG, at both low and high bit rates. This is a valid 
  4648. point but is by no means universally accepted. 
  4649.  
  4650. What the coding community desperately needs is an easy to compute error meas-
  4651. ure that accurately captures subjective impression of human viewers. Until 
  4652. then, your eyes are the best judge.
  4653.  
  4654.  
  4655.  Finding Out More
  4656.  ----------------
  4657.  
  4658.  Please refer to item 17 in part 1 of this FAQ for a list of references,
  4659. available software, and ftp sites concerning fractal compression.
  4660.  
  4661. End of item 77.
  4662.  
  4663.           End of part 2 of the comp.compression faq.
  4664. Archive-name: compression-faq/part3
  4665. Last-modified: Aug 24th, 1993
  4666.  
  4667. This file is part 3 of a set of Frequently Asked Questions for the
  4668. groups comp.compression and comp.compression.research.
  4669. If you did not get part 1 or 2, you can get them by ftp
  4670. on rtfm.mit.edu in directory
  4671.    /pub/usenet/news.answers/compression-faq
  4672.  
  4673. If you don't want to see this FAQ regularly, please add the subject
  4674. line to your kill file. If you have corrections or suggestions for
  4675. this FAQ, send them to Jean-loup Gailly <jloup@chorus.fr>.  Thank you.
  4676.  
  4677. Contents
  4678. ========
  4679.  
  4680. Part 3: (Long) list of image compression hardware
  4681.  
  4682. [85] Image compression hardware
  4683. [99] Acknowledgments
  4684.  
  4685.  
  4686. Search for "Subject: [#]" to get to question number # quickly. Some news
  4687. readers can also take advantage of the message digest format used here.
  4688.  
  4689. ------------------------------------------------------------------------------
  4690.  
  4691. Subject: [85] Image compression hardware
  4692.  
  4693. Here is a list of sources of image compression hardware (JPEG, MPEG,
  4694. H.261 and others), reposted with the author's permission.  The list is
  4695. certainly a little dated already, but it is a good starting point for
  4696. seeking compression chips. (Please send corrections/additions to
  4697. jloup@chorus.fr). References are taken from:
  4698.  
  4699.    VIDEO COMPRESSION OPTIONS, IEEE CICC 6-May-92
  4700.    John J. Bloomer, jbloomer@crd.ge.com, Fathy F. Yassa, Aiman A. Abdel-Malek
  4701.    General Electric Corporate R&D, KWC317 Signals and Systems Laboratory
  4702.    PO Box 8, Schenectady NY, 12301
  4703.  
  4704. (Too many people have sent comments, corrections or additions so I am
  4705. just making a common acknowledgment here.)
  4706.  
  4707.  
  4708.  Pipelined Processors, Building Blocks (Chip Sets)
  4709.  -------------------------------------------------
  4710.  
  4711. STI3200, IMSA121, STI3208 - SGS-Thompson DCT processors.  602-867-6279
  4712.     - 3200 has multiple block size options, DC to 13.5 MHz
  4713.     - A121 8x8 fixed blocks, DC to 20MHz, add/sub loop, CCITT compatible
  4714.     - 3208 8x8 fixed blocks, DC to 40MHz, CCITT compatible at 20MHz
  4715.  
  4716. STI3220 - SGS-Thompson motion estimator (H.261, MPEG).  602-867-6279
  4717.     - 8-bit input pixels, 4-bit H and V vectors out
  4718.     - adjustable block size matcher (8x8, 8x16, 16x16)
  4719.     - +7/-8 search window
  4720.     - 5V, 2W at 18MHz (max), 68 pin PLCC
  4721.  
  4722. L64765 , L64735 , L64745 - 3-chip LSI Logic JPEG set.  408-433-4383
  4723.     - L64765 raster-to-block and color-space converter, jointly developed
  4724.           with Rapid Tech.
  4725.     - L64735 block DCT processor
  4726.     - L64745 JPEG coder support, stand-alone lossless DPCM codec, dynamic
  4727.           Huffman
  4728.     - 27 MB/s on CCIR601 frames
  4729.     - minimal support logic, color and gray scale
  4730.     - 68-pin PGA or PLCC, 27 and 20 MHz versions
  4731.  
  4732. L647*0 and L6471* families - LSI Logic H.621/MPEG pieces.  408-433-8000
  4733.     - L64720 motion estimator, 30/40MHz, 8x8, 16x16 blocks, 32x32 or 16x16 
  4734.           search window, 68-pin CPGA or PPGA
  4735.     - L64730 & 735 8x8 DCT processors (12 & 8-9 bits)
  4736.     - L64740 8x8 block quantization
  4737.     - L64760 intra/inter-frame coding decision
  4738.     - L64715 BCH error correction
  4739.     - L64750/L64751 variable length encode/decode (H.261-specific)
  4740.  
  4741. ZR36020 and ZR36031 - Zoran DCT processor & quantization/encoding. 408-986-1314
  4742.     - JPEG-like scheme using 16-bit, two's complement fixed point
  4743.           arithmetic
  4744.     - includes bit-rate controls for constant # of pictures per card
  4745.     - 7.4 MHz, < 1W, 20mW in standby mode, 7.5 frames/s (f/s)
  4746.     - 36020 - 44-pin plastic quad flatpack (PQFP) or 48-pin ceramic DIP
  4747.     - 36031 - 100-pin PQFP or 85-pin PGA.
  4748.     - co-developments with Fuji Photo Film Co. Ltd. digital IC-card
  4749.           camera market
  4750.  
  4751.     Does 2-passes of image: generate histogram for optimum Huffman
  4752.     tables and quantization compute step size (ala H.261 and
  4753.     MPEG-I) for each macroblock or minimum coded unit (MCU).
  4754.  
  4755.     JPEG-compatible codec expected soon.
  4756.  
  4757. LDM3104  - Olympus DCT coefficient encoder
  4758.     - constant rate, digital IC-card camera market
  4759.     - 750 mW, 25 mW standby, 100-poin QFP
  4760.  
  4761. TMC2312 - TRW quantizer/Huffman encoder, TMC2313 Huffman decoder/dequantizer
  4762.  
  4763. TMC2311 - TRW CMOS Fast Cosine Transform Processor.  
  4764.     - 12 Bits, 15 M pixels/s
  4765.     - complies with the CCITT SGXV ( e.g. JPEG, H.261 and MPEG )
  4766.     - includes an adder-subtractor for linear predictive coding
  4767.  
  4768. MN195901 - Matsushita Electric Industrial Co.   See ISSCC 1992
  4769.     - 16-bit, 60 MIP video signal processor
  4770.     - 25 uS instruction processing
  4771.     - on-board DCT and absolute differencing
  4772.     - Philips Signetics US fab.
  4773.  
  4774. HGCT - Ricoh CRC, Generalized Chen Transform demonstration chip.  408-281-1436
  4775.     - 2D JPEG/MPEG/H.261 compatible DCT
  4776.     - includes quantization
  4777.     - 30MHz, 15K gates
  4778.     - licensing possible
  4779.  
  4780. GCTX64000 - Graphic Communication Technology Corp. chipset
  4781.     - provides CCITT H.261
  4782.     - VLSI Technology and Hitachi supply H.261 codec core. 1 micron CMOS.
  4783.  
  4784. BT - British Telecommunications  plc., Martlesham labs designed
  4785.     - H.261 codec chipset, Motorola fab.
  4786.     - 13 chips total for codec.
  4787.  
  4788.  
  4789.  Pipelined Processors, Monolithic, Programmable
  4790.  ----------------------------------------------
  4791.  
  4792. Vision Processor - Integrated Information Technology Inc. 408-727-1885
  4793.     - generic DCT, motion compensated & entropy coding codec
  4794.     - microcode for still- and motion-video compression (JPEG, H.261 and
  4795.           MPEG1)
  4796.     - 1 micron CMOS, 20 MHz and 33 MHz, PGA and 84-pin QFP  
  4797.     - JPEG only and JPEG/H/261/MPEG versions available, H.261 at 30 f/s.  
  4798.     - used by Compression Labs, Inc. CDV teleconferencing system
  4799.     - rumored to be the heart of the AT&T picture phone
  4800.  
  4801. MN195901 - Matsushita Electric Industrial Corp
  4802.     - 40 MHz DSP, built-in DCT
  4803.     - 16-bit fixed-point
  4804.  
  4805. AVP1000 -  AT&T  JPEG, MPEG and H.261 codec chipset.  800-372-2447
  4806.     - 1400D decoder, 1400C system controller
  4807.     - 1300E H.261 (CIF, QCIF, CIF240) at 30 f/s, I-frame only MPEG.
  4808.     - 1400E is superset of 1300E, motion with 1/2 pixel resolution over +/-
  4809.           32 pixels
  4810.     - YCbCr video or digital input, on-board rate FIFOs, external RAM
  4811.           required
  4812.     - 0.75 micron, 50 MHz CMOS
  4813.  
  4814.     AVP1000 is from AT&T Microelectronics.  The AT&T chip set
  4815.     handles MPEG-1, H.261, and JPEG.  1400D has on board color
  4816.     space convertor.  Limited to 4Mb/s coded rate.  The DSP does
  4817.     the MUSICAM decoding (up to layer II ?)
  4818.  
  4819.  
  4820. 82750PB, 82750DB - Intel DVI  pixel and display YUV color space processors.
  4821.     - proprietary machine code employed for compression
  4822.     - usable for other algorithms (e.g., JPEG, H.261 or MPEG1 at reduced
  4823.           data rates)
  4824.  
  4825.  
  4826.  Pipelined Processors, Monolithic, Fixed Lossless - Entropy Coders, DPCM, VQ
  4827.  ---------------------------------------------------------------------------
  4828.  
  4829. DCP - Integrated Information Tech. Inc. Data Compressor Processor  408-727-1885
  4830.     - LZ codec with on-chip dictionary store
  4831.     - on-chip buffers supporting block moves
  4832.     - targeting disk drives and network controller markets
  4833.     - 3.3V, 84-pin PQFP
  4834.  
  4835. Mystic - HP's DC-LZ codec.  408-749-9500
  4836.  
  4837. AHA3210 - Advanced Hardware Architectures DC-LZ codec. 208-883-8000
  4838.     - two independent DMA ports for 10 MB/s compress, decompress &
  4839.           pass-thru
  4840.     - addressing allows up to 16 MB record compression
  4841.     - 20 MHz internal clock, 200 mW, 100-pin PQFP
  4842.     - interface to AHA5101/5121 QIC tape controller/formatter
  4843.     - HP licensee
  4844.  
  4845. AHA3xxx/xxy - Rice (UNC) algorithm, 20M samples/sec, 4 to 14 bits. 208-883-8000
  4846.  
  4847. CRM1000 - CERAM Inc. entropy codec, proprietary algorithm.  719-540-8500
  4848.  
  4849. Rice - UNC algorithm prototype, 180 Mb/s.  See IEEE CICC 1992
  4850.     - other CICC 1992 papers:
  4851.        +JS.E. Kerneny et.al. differential read, pyramidal output CCD
  4852.          + A. Aggoun et.al. DPCM processing
  4853.  
  4854. DCD - Philips Data Compressor Decompressor IC. 914-945-6000
  4855.     - See CICC 1990 proceedings, H. Blume, et.al.
  4856.     - LZ codec, 20 MHz clock
  4857.     - Internal FIFOs, separate input/output buses, max 10 Mword/s data in
  4858.     - 5 V CMOS, 175-pin PGA
  4859.  
  4860. 9705 - Second generation Stac Electronics accelerator chip.  619-431-7474
  4861.     - Stacker LZA compression scheme(LZ-based)
  4862.     - compress at approx. 2.5 MB/s, decompress at 6 MB/s (39+ faster than
  4863.           9704)
  4864.     - standby mode 300uA
  4865.     - embedded in tapes and disks (e.g., QIC-122 Ten X Technology
  4866.           512-346-8360)
  4867.     - file compression board & software:
  4868.         + for the PC/AT - from Stac
  4869.         + for the Macintosh - from Sigma Design 415-770-0100 (40 MHz 9703)
  4870.     - InfoChip Systems Inc. - proprietary string-matching technology
  4871.           408-727-0514
  4872.  
  4873. VCEP or OTI95C71/Am95C71 - Oak Technology Inc. 408-737-0888
  4874.     - AMD CCITT B&W fax image compression
  4875.  
  4876.  
  4877.  Pipelined Processors, Monolithic, Fixed Lossy
  4878.  ---------------------------------------------
  4879.  
  4880. MB86356B - Fujitsu LTD.
  4881.     - JPEG DIS 10918-1 baseline  codec
  4882.     - on-chip quantizer tables
  4883.     - 2.5M pixel/sec input, up to 10MB/sec output
  4884.     - supports progressive and DPCM lossless modes 
  4885.     - 135 pin PGA.
  4886.  
  4887. CL550-30 - C-Cube Microsystems 408-944-8103, literature@c-cube.com
  4888.     - JPEG-8-R2 compliant baseline codec
  4889.     - 350-level pipeline, on-chip Huffman and quantizer table
  4890.     - 44.1 MB/sec (15 MB/sec for -10)
  4891.     - RGB, YUV, CMYK supported, CCIR 601 in real-time
  4892.     - 16/32-bit host interface 
  4893.     - 144 pin PGA or QFP, 2.5W at 29.41 MHz
  4894.  
  4895.     Limited to 2MB/sec (15Mb/s) coded rate.  35MHz PGA version
  4896.     available.  2:1 horizontal filter, on board programmable color
  4897.     space convertor.  Allows on pair of quantization tables to be
  4898.     loaded while other pair is used to code or decode data stream.
  4899.     Needs maintanence by host.
  4900.  
  4901. STI140 - SGS-Thompson JPEG baseline codec.  617-259-0300 [** Now cancelled **]
  4902.     - see CICC 1991 proceedings, M. Bolton.
  4903.     - 20 Mpixel/sec input, up to 20 MB/sec output
  4904.     - supports 24-bit color, 8-bit grey and 12-bit extended pixels
  4905.     - on chip Huffman and quantizer tables
  4906.     - 144 pin PQFP, 5V, < 2W., 10mW power-down mode
  4907.     - 1.2 micron, 3-layer metal CMOS, 20 MHz.    `
  4908.  
  4909. UVC7710 - UVC Corp. Integrated Multimedia Processor. Was 714-261-5336, out
  4910.           of business now.
  4911.     - proprietary, patented intra-frame compression, on-chip code tables
  4912.     - 20-35:1, 12.5 Mpixels/sec., compressed audio
  4913.     - includes much of the PC-AT (16-bit ISA) bus interface logic
  4914.     - 128 pin PJQFP plastic
  4915.  
  4916. CL950 - C-Cube/JVC implementation of the MPEG-JVC or extended mode MPEG2 
  4917.         announced.  6-9 Mb/sec.
  4918.  
  4919.     JVC mode is not MPEG-II compliant (there isn't an MPEG2 standard yet)
  4920.     but is an extension of MPEG1 at a higher rate plus interlace video
  4921.     handling.
  4922.  
  4923. CL450 - Announced June 1992.  Scaled down version of CL950, with 3Mb/sec
  4924.         limit.  Does not code or decode JPEG, only MPEG-I decoding.
  4925.  
  4926. CD-I - ASICs planned for CD-ROM, Compact Disk-Interactive defacto standards
  4927.     - CD-ROM XA - Sony-Philips-Motorola-Microsoft
  4928.     - CDTV -  Commodore.  YUV processing.
  4929.     - audio ADPCM encode/decode PC/AT boards available from Sony
  4930.           408-432-0190
  4931.  
  4932. Motorola MCD250 Full Motion Video Decoder.   512-928-5053.
  4933.     This is a CD-I MPEG Video decoder which requires only a single
  4934.     4Mbit DRAM for FMV decoding. Decodes System and Video Layers
  4935.     at up to 5Mbits/sec, converts from 24/25/30 fps IPB streams to
  4936.     25/30 fps output video in 24bit RGB/YUV format. Supports extra
  4937.     CD-I functions such as windowing and still picture mode.
  4938.     Targetted at low cost consumer applications such as CD-I,
  4939.     CD-Karaoke, Video-CD and cable TV.
  4940.  
  4941. Motorola MCD260 MPEG Audio Host Interface and DSP56001-33.  512-928-5053.
  4942.     The MCD260 is a low cost interface IC which goes between a 68K
  4943.     bus and a DSP56K and strips out the MPEG System Layer whilst also
  4944.     buffering and synchronising. A 33MHz 56001 with 8Kwords of DSPRAM
  4945.     decodes the MPEG Audio (Layer 1/II @ 44.1KHz, all modes and bit rates)
  4946.  
  4947. Pixel Magic PM-2. Contact: Don Shulsinger, Pixel Magic, 508-688-4410.
  4948. - JBIG compression/decompression at 30 Mb/s (typical and worst-case)
  4949. - G3/G4 compression/decompression at 90 Mb/s (typical), 30 Mb/s (worst-case)
  4950. - scaling on decode from 1/256 to 256X
  4951. - rotation by 90 degrees
  4952. - clipping to a window and padding out to another
  4953. - lookup table filtering on 3x3 neighborhoods
  4954. - on-chip FIFOs on input and output
  4955. - bookmarking for suspend/resume
  4956.  
  4957.  
  4958.  Codecs Chips Under Development
  4959.  ------------------------------
  4960.  
  4961. MPEG1 codec chips due from - TI, Brooktree, Cypress Semiconductor, Motorola 
  4962. (successor to the DSP96002 Multimedia Engine), Xing Technology/Analog Devices, 
  4963. Sony and C-Cube
  4964.  
  4965.  
  4966. Windbond Electronics Corp. is developing a DSP chip for CD-I, MPEG and JPEG
  4967.  
  4968.  
  4969.  Using these Chips: Board Level Compression Hardware
  4970.  ------------------------------------------------------
  4971.  
  4972. + JPEG Using CL550
  4973.  
  4974. + JPEG Using Other Chip Sets
  4975.  
  4976. + DSP Chip Based JPEG/MPEG Solutions
  4977.  
  4978. + Integrated Compressed Digital Video Boards 
  4979.  
  4980.  
  4981.  JPEG Using CL550
  4982.  ---------------
  4983. C-Cube - 408-944-6300 ISA and NuBus boards 
  4984.     - for development and limited time-constraint applications
  4985.     - 1-2.5 MB/sec host bus constraints
  4986.     - Image Compression Interface (ISI) software for 3rd party CL550
  4987.           integration
  4988.  
  4989. VideoSpigot/SuperSqueeze - SuperMac Technology  408 541-6100
  4990.     - a CL550A on a NuBus board
  4991.     - 24 frame/s with CD-quality audio
  4992.     - reads from Winchester and magneto-optic drives
  4993.  
  4994. Fluency VSA-1000 - Fluent Machines, Inc. AT board set.  508 626-2144
  4995.     - compress/decompress real-time synced audio & video to a i386 PC
  4996.           Winchester
  4997.     - NTSC or PAL input, 320x240 pixels saved
  4998.     - uses i960 chip, no additional boards needed
  4999.     - M/S Windows support, 3rd party S/W (e.g., AimTech 603-883-0220)
  5000.  
  5001. Super Motion Compression - New Media Graphics  PC/AT board.  800 288-2207
  5002.     - 8Khz, 8-bit compressed audio
  5003.     - 30 f/s JPEG to & from disk
  5004.     - earlier reports: still-frame compression in several seconds per MB
  5005.  
  5006.  
  5007. Leadview  - Lead Tech Inc. AT board uses the CL550 to compress/decompress
  5008.             JFIF or JTIF format files
  5009.  
  5010. Monalisa - Opta Inc. AT board uses the CL550
  5011.  
  5012. Squeeze - Rapid Technology AT board
  5013.     - Integrated by a number of vendors into 3rd party multimedia,
  5014.           video-editing PC stations
  5015.  
  5016. Parallax Graphics - SBus, VME and PC-AT boards.  408-727-2220 or
  5017.           info@parallax.com
  5018.  
  5019. Chips and Technologies - JPEG development kit due.
  5020.  
  5021. Image Manipulation Systems, Inc - SBus compression/framebuffer/video I/O boards
  5022.     800-745-5602 or imsinfo%thumper@src.honeywell.com
  5023.  
  5024.  
  5025.  JPEG Using Other Chipsets
  5026.  -------------------------
  5027.  
  5028. Visionary - Rapid Technology JPEG AT board.  716-833-8534
  5029.     -  LSI Logic JPEG chips L647-35, -45 & -65
  5030.     - 30 f/s motion JPEG
  5031.     - 256x240 pixel compression and display from CCIR-601 input
  5032.     - private codec-frame buffer bus
  5033.     - also integrated with TrueVision multimedia hardware
  5034.  
  5035. Media 100  - Data Translation nonlinear video production system for the
  5036.           Macintosh  (QuickTime).  22 MB/s (PAL) and 18MB/s (NTSC) throughput.
  5037.  
  5038. Alice - Telephoto Communications Inc. 619-452-0903
  5039.     - Alice-H350 (PC/AT) and -H365 (PS/2) codec boards
  5040.     - use a 40 MHz TMS320C51 DSP and a IMSA121 DCT processor chip
  5041.     - JPEG (lossy and lossless), CCITT G3/G4, color and grey-scale images
  5042.  
  5043. Xing Technology - Hardware accelerator.  xing@xingtech.com or 805-473-0145
  5044.     - compatible with their VT-Express JPEG Turbo Accelerator Software
  5045.  
  5046. Video/1 - PsiTech Inc. 714-968-7818
  5047.     - includes a 6U VME/VSB JPEG Processing Card 
  5048.     - compresses RS-170, NTSC, PAL or Secam video into 8 MB of on-board RAM
  5049.  
  5050.  
  5051.  DSP Chip Based JPEG/MPEG Solutions
  5052.  ----------------------------------
  5053.  
  5054. Optipac - Optivision Inc. PC/AT, ISA & VME codecs.  800-562-8934
  5055.     - JPEG (lossless and lossy), CCITT III/IV
  5056.     - 1 to 5 TMS32C025s
  5057.     - 512x400x16-bit images in < 1 sec.
  5058.  
  5059. XCeed ICDP-II - Micron Technology Inc. NuBus card
  5060.     - uses two AT&T Microelectronics DSP-16 DSP chips
  5061.     - driven by Storm Technologies PicturePress software
  5062.     - executes an enhanced JPEG algorithm at near-realtime.
  5063.  
  5064. PicturePress Accelerator - Storm Technology 415-691-1111 (see above)
  5065.     - also has a line of VME compression boards
  5066.     - Micro Dynamics Ltd. imaging systems use Storm accelerator
  5067.           301-589-6300
  5068.  
  5069. Picture Packer Accelerator - Video & Image Compression Corp.
  5070.     - AT and NuBus boards use the JPEG Open Standard and a TMS320C25
  5071.  
  5072. SunVideo (S-bus) - Sun Microsystems
  5073.         - PAL/NTSC framegrabber with an integrated C-Cube CL4000
  5074.       VideoRISC processor and downloadable video compression for
  5075.       MPEG, MJPEG or CellB. It achieves about 10 Frames/sec on
  5076.       MPEG Level 1 picture data compression. The board costs about $1K.
  5077.  
  5078. Phoenix System - T/one Inc. uses an Optivision Optipac 3250 to talk to a Storm 
  5079.                  Technologies NuBus PicturePress Accelerator to talk JPEG over 
  5080.                  analog phone lines.
  5081.  
  5082. Nextdimension - NeXt Computer Inc. 415-780-3912
  5083.     - 24+8-bit alpha, 640x480, 30 f/s decompression
  5084.     - CL550 version not shipping as announced. 
  5085.  
  5086. Spirit-40  - Sonitech International Inc. ISA card. 617-235-6824
  5087.     - two TMS320C40 DSPs for 80 MFLOPS
  5088.     - connect 16 boards in a hypercube for up to 1280 MFLOPS
  5089.     - JPEG, MPEG-1 audio and other voice coding applications included 
  5090.  
  5091. HardPak - CERAM Inc., ISA and EISA file compression board.  719-540-8500
  5092.     - 3.4 x 1.8 inch footprint (notebook, laptops)
  5093.     - 32KB on-board write-thru file compression cache
  5094.     - CERAM also has an SBus compressive swap-space accelerator for Suns
  5095.  
  5096. macDSP - Spectral Innovations, AT&T DSPC32-based accelerator.  408-727-1314
  5097.     - JPEG functions available
  5098.     - 30 MFLOPS on the NuBus
  5099.  
  5100.  
  5101.  Integrated Digital Video Boards - Miscellaneous Multimedia, Video Conferencing
  5102.  ------------------------------------------------------------------------------
  5103.  
  5104. VCI/oem - Vista Communication Instruments, Inc. +358 0 460 099
  5105.     - two AT-board H.261 video codec, PAL or NTSC cameras and monitors
  5106.     -56 kbps (64 kbps) to 2 Mbps, 64 kbps increments
  5107.     - H.221 framing and synchronizing     - H.241 network signalling 
  5108.     - H.200/AV.254 forthcoming standard for compressed audio
  5109.     - network interface boards available
  5110.  
  5111. MediaStation- VideoLogic Inc., JPEG compression board for ISA bus. 617-494-0530
  5112.     - works with VideoLogic DVA-4000/ISA motion video board, custom bus
  5113.     - CL-550 plus ADPCM and PCM audio support
  5114.     - Inmos Transputer for I/O scheduling
  5115.     - Microsoft Windows Multimedia Extensions and proprietary interfaces
  5116.  
  5117. DECspin - Digital Equipment CorpSound/Picture Information Network 508-493-5111
  5118.     - full motion, true-color (24-bit) and greyscale (8-bit black & white)
  5119.     - variable frame size and rate up to 640 x480 x30 NTSC true-color 
  5120.     - Internet or DECnet transmission and disk I/O of live synchronized
  5121.           video/audio
  5122.     - video teleconferencing using standard network protocols 
  5123.     - create and edit of audio and video sequences
  5124.     - voice grade live audio sequences
  5125.     - DECmedia DECvideo and DECaudio hardware and software required
  5126.  
  5127. ActionMedia II - Intel/IBM DVI PS/2 and PC/AT boards.  914-642-5472
  5128.     - i750 processor boards for capture and delivery systems
  5129.     - Microsoft programming support libraries
  5130.     - proprietary RTV and PLV compression algorithms resident, time and
  5131.           time/space VQ
  5132.     - Real Time  Video (RTV) algorithm 1.5 , effective 128x120 pixel
  5133.           sequence at 30 f/s.
  5134.     - RTV 1.0 is 128x240 at 10 f/s. 
  5135.     - Presentation Level Video (PLV) - extensive off-line processing,
  5136.           exploits inter-frame coherence.  
  5137.     - i750 processor capable of playing-back PLV-compressed 256x240
  5138.           sequences at 30 f/s. 
  5139.  
  5140. DVI Board - Fast Electronic U.S. Inc. laptop board.  508-655-3278
  5141.     - uses Intel i750 chipset
  5142.     - compress or decompress video at up to 30 f/s
  5143.  
  5144. EyeQ - New Video Corp. DVI boards for the Macintosh.  213-396-0282
  5145.     - uses Intel i750 chipset
  5146.     - 150 KB/s full-motion compressed video
  5147.     - T1 and Winchester integration paths
  5148.  
  5149. Copernicus 1000 & 2000 - DesignTech, 408-453-9510
  5150.     - DVI-based presentation and authoring systems 
  5151.  
  5152. Spectrum Signal Processing - DSP96002-based PC-AT board
  5153.     - up to four boards in cascade
  5154.     - other TI, Analog Devices and AT&T-based DSP offerings
  5155.  
  5156. Ariel Corp. - Dual DSP96002 PC-AT board with compression support.  201-429-2900
  5157.  
  5158. Capture I - UVC Corp., 16-bit ISA bus board.  was 714-261-5336, out
  5159.           of business now.
  5160.     - 30 f/s of 640/480 interlace capture and record (uses UVC7710)
  5161.     - NTSC or PAL input
  5162.     - VPC200/201 development board set - proprietary NTSC video codec
  5163.          (audio card required).  
  5164.  
  5165. Leadview  - Lead Technologies, Inc. accelerates an enhanced JPEG algorithm
  5166.    on ISA
  5167.  
  5168. IBM - near-term availability:
  5169.     (1) IBM United Kingdom and British Telecommunications plc. 
  5170.     - PC or PS/2 add-on boards by end of 1993
  5171.     - interface to ISDN 2 service (one or two 64kb/s channels)
  5172.     - BT also planning residential videophone product with GEC Marconi Ltd.
  5173.  
  5174. (2) IBM Japan PS/2 board 
  5175.     - uses GCTX64000 for H.261 
  5176.     - ISDN (narrowband 64kb/s ) and IEEE 802.5 LAN interfaces
  5177.  
  5178.  
  5179. Optibase 100 - Optibase, Inc. DSP-based compression/expansion boards.
  5180.    818-719-6566
  5181.     - supports JPEG
  5182.     - supports CCITT G.721 and ANSI T1.301 & T1.303  drafts (voice and
  5183.           music) 
  5184.     - and proprietary compression (AADCT, lossless)
  5185.  
  5186. Optibase MPEG Lab Pro and MPEG Lab +. Phone: 214-386-2040 or 800-451-510
  5187.  
  5188. Motorola - DSP56002 (fixed-point 40MHz version of the 56001)
  5189.  
  5190. AT&T JPEG coder (George Warner <warnergt@aloft.att.com>)
  5191.         - runs on a DSP3210 under the VCOS operating system.
  5192.       The coder can be used to simultaneously compress/decompress
  5193.       multiple images and/or be used in conjunction with other DSP
  5194.       modules to preprocess or postprocess the image data.
  5195.  
  5196.       Other modules available for the DSP3210 include audio coders
  5197.       (such as MPEG, SBC, CDXA, and G.722), modem/fax data pumps
  5198.       (V.32bis, V.22bis, and V.29), DTMF, call progress detection,
  5199.       sample rate conversion, and more.
  5200.  
  5201.  
  5202. MWave - TI, IBM, Intermetrics multimedia system, due from IBM in 1993. 
  5203.  
  5204. Misc. NuBus boards - RasterOps , Radius, Mass Microsystems, Orange Micro,
  5205. IBM M - - Motion.
  5206.  
  5207. P.OEM - Interated Systems Inc. fractal compression boards for the PC.
  5208. 404-840-0310
  5209.  
  5210. two desktop video conferencing products for Sparc's
  5211. with the Parallax XVIDEO board:
  5212.  
  5213. Communique! - desktop video conferencing products for Sparcs with the Parallax
  5214.               XVIDEO board:
  5215.         InSoft, Inc., 4718 Old Gettsburg Road, Executive Park West I, Suite 307
  5216.         Mechanicsburg, PA 17055, USA. email: info@insoft.com
  5217.         phone: 717-730-9501, fax: 717-730-9504
  5218.  
  5219. PSVC - desktop video conferencing products for Sparcs with the Parallax
  5220.               XVIDEO board:
  5221.     Paradise Software, Inc., 55 Princeton Heightstown Rd, Suite 109
  5222.     Princeton, NJ 08550, USA. email: support@paradise.com
  5223.     phone: 609-275-4475, fax: 609-275-4702
  5224.  
  5225. North Valley Research - video and other time-based media in a UNIX environment
  5226.         North Valley Research; 15262 NW Greenbriar Pkwy; Beaverton, OR  97006
  5227.         Phone (503) 531-5707, Fax (503) 690-2320. Todd Brunhoff <toddb@nvr.com>
  5228.  
  5229. Visionetics MPEG MasterTM for 386 PC. phone (310) 316-7940,
  5230.          fax (310) 316-7457, e-mail 72622.2112@compuserve.com.
  5231.     MPEG Video compliant with ISO-11172 
  5232.     Up to 16 million colors regardless of VGA card or VGA mode 
  5233.     704 x 480 NTSC, 704x576 PAL resolution 
  5234.     Full motion video NTSC ( 30 fps), Pal (25 fps) 
  5235.     VIGABUSTM high speed digital video bus 
  5236.  
  5237.     MPEG audio  Layer I and II 
  5238.     16 bit stereo digital audio playback 
  5239.     20 Hz - 20 KHz frequency response 
  5240.     Stereo headphone/preamp output 
  5241.  
  5242.  
  5243.  Boards Under Development
  5244.  ------------------------
  5245.  
  5246. Matrox - Matrox Studio line of PC boards will include a 64-bit MOVIE bus and
  5247.          JPEG compression.
  5248.  
  5249.  
  5250. ------------------------------------------------------------------------------
  5251.  
  5252. Subject: [99] Acknowledgments
  5253.  
  5254.  
  5255. There are too many people to cite. Thanks to all people who directly
  5256. or indirectly contributed to this FAQ.
  5257.