用于合成 DNA 图像存储的约束 Shannon-Fano 熵编码器
图像与视频处理
2022-03-21 v1 信息论
math.IT
摘要
过去数年间，指数级增长的数据存储需求面临越来越多挑战。其代表的能源成本也在上升，且存储硬件的供给跟不上存储需求的趋势。传统存储介质的短寿命——10 至 20 年——迫使硬件复制并恶化局势。该存储需求的大多数涉及“冷”数据，即极少访问但须长期保存的数据。合成 DNA 的编码能力及其长耐久性（数百年）使其成为“冷”数据替代存储介质的有力候选。在本文中，我们提出一种适配 DNA 数据存储且性能改善的可变长度编码算法。所提算法基于改进的 Shannon-Fano 码，遵从合成化学施加的若干生化约束。我们将该码嵌入适配 DNA 图像存储的 JPEG 压缩算法中，并突显了相较最先进方案压缩比提升 0.5 至 2 比特每核苷酸，且不影响重建质量。
引用
@article{arxiv.2203.09988,
title = {A constrained Shannon-Fano entropy coder for image storage in synthetic DNA},
author = {Xavier Pic and Marc Antonini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.09988},
year = {2022}
}
备注
Submitted in EUSIPCO 2022