লসলেস কম্প্রেশন: এটি কী এবং কীভাবে এটি ব্যবহার করবেন
ক্ষতিহীন কম্প্রেশন ডিজিটাল মিডিয়ার ক্ষেত্রে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা। এটি সেই প্রক্রিয়াকে বোঝায় যেখানে ডেটা সংকুচিত হয় ডেটার কোনো ক্ষতি ছাড়াই. লসলেস কম্প্রেশন আপনার ডিজিটাল মিডিয়ার ফাইল সাইজ কমানোর একটি দুর্দান্ত উপায় মানের ত্যাগ ছাড়াই।
এই নিবন্ধে, আমরা অন্বেষণ করা হবে
- ক্ষতিহীন কম্প্রেশন কি,
- কিভাবে এটা কাজ করে, এবং
- আপনি কিভাবে আপনার সুবিধার জন্য এটি ব্যবহার করতে পারেন.
চল শুরু করি!
এই পোস্টে আমরা কভার করব:
লসলেস কম্প্রেশনের সংজ্ঞা
ক্ষতিহীন কম্প্রেশন ডেটা কম্প্রেশনের একটি প্রকার যা এনকোডিং এবং ডিকোডিং প্রক্রিয়া চলাকালীন সমস্ত মূল ডেটা সংরক্ষণ করে, যেমন ফলাফলটি আসল ফাইল বা ডেটার একটি সঠিক প্রতিরূপ। এটি ডেটাতে প্যাটার্ন খুঁজে এবং আরও দক্ষতার সাথে সংরক্ষণ করে কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ফাইলে 5টি পুনরাবৃত্তি শব্দ থাকে, তাহলে সেই 5টি ডুপ্লিকেট শব্দ সংরক্ষণ করার পরিবর্তে লসলেস কম্প্রেশন সেই শব্দের শুধুমাত্র একটি উদাহরণ সঞ্চয় করবে, সেই সাথে ফাইলটিতে এর ব্যবহার সম্পর্কে তথ্য কোথায় পাওয়া যাবে তার রেফারেন্স।
অসদৃশ ক্ষতিকর কম্প্রেশন (যা আকার কমাতে বেছে বেছে কিছু তথ্য বাতিল করে) ক্ষয়হীন সংকোচনের আপনাকে বজায় রাখার অনুমতি দেয় চিত্র রেজোলিউশন, পাঠ্য স্বচ্ছতা এবং ফাইলের অখণ্ডতা মানের ক্ষতি নেই. এটি এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযুক্ত করে তোলে যেখানে কিছু তথ্য অপরিহার্য এবং আকার হ্রাসের জন্য ত্যাগ করা যায় না। ক্ষতিহীন কম্প্রেশনের জন্য সাধারণ ব্যবহারগুলি অন্তর্ভুক্ত করে:
- মিউজিক ফাইল কম্প্রেস করা (যেহেতু অডিও কোয়ালিটি অক্ষত থাকতে হবে)
- মেডিকেল ইমেজ সংকুচিত করা (যেহেতু ছোট বিবরণ নির্ণয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে)
- সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনের সোর্স কোড সংকুচিত করা
- দীর্ঘমেয়াদী স্টোরেজ জন্য নথি সংরক্ষণাগার.
এই ধরনের অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারে এমন কম্প্রেসারের উদাহরণ ZIP এবং PNG ফাইল পাশাপাশি কিছু ইমেজ ফরম্যাট যেমন টিআইএফএফ এবং জিআইএফ.
লসলেস কম্প্রেশনের সুবিধা
ক্ষতিহীন কম্প্রেশন একটি প্রযুক্তি যা মানের কোনো ক্ষতি ছাড়াই ডেটাকে ছোট আকারে সংকুচিত করে। এটি এমন অ্যালগরিদম ব্যবহারের মাধ্যমে সম্ভব হয়েছে যা ডেটার অপ্রয়োজনীয় বা পুনরাবৃত্তিকারী স্ট্রিংগুলি সনাক্ত করে এবং তারপরে ছোট কোড দিয়ে প্রতিস্থাপন করে। এই পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটার আকার উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে সাহায্য করতে পারে, প্রায়ই অর্ধেক বা তার বেশি, ব্যবহারকারীদের আরও দক্ষতার সাথে প্রচুর পরিমাণে তথ্য সঞ্চয় এবং প্রেরণ করতে সক্ষম করে।
স্টোরেজ স্পেস বাঁচানোর পাশাপাশি, লসলেস কম্প্রেশন ব্যবহার করার জন্য আরও কয়েকটি মূল সুবিধা রয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে:
- উন্নত কর্মক্ষমতা: লসলেস কম্প্রেশন ফাইলগুলি ছোট হওয়ায় যে গতিতে স্থানান্তরিত হয় তা উন্নত করতে পারে এবং পাঠানো বা ডাউনলোড করার সময় কম ব্যান্ডউইথ গ্রহণ করতে পারে।
- তথ্য অখণ্ডতা: কারণ লসলেস কম্প্রেশন ব্যবহার করার সময় কোনো ডেটা হারিয়ে যায় না, এনকোড করা যেকোনো তথ্য ডিকম্প্রেশনের সময় অক্ষত থাকবে।
- সঙ্গতি: সাধারণ এনকোডিং অ্যালগরিদমগুলির কারণে বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে সংকুচিত ফাইলগুলি সাধারণত বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন দিয়ে খোলা যায়।
- হ্রাস প্রক্রিয়াকরণ সময়: ফাইলের আকার কমানো প্রিন্টিং, স্ট্রিমিং এবং এডিট করার মতো প্রক্রিয়ার গতি বাড়ায় কারণ ছোট ফাইলের জন্য কম কম্পিউটিং শক্তির প্রয়োজন হয়।
লসলেস কম্প্রেশনের প্রকারভেদ
বিভিন্ন ধরনের আছে ক্ষতিহীন কম্প্রেশন কৌশল যা আপনাকে কোনো তথ্য না হারিয়ে ডেটা সংকুচিত করতে দেয়। ক্ষতিহীন কম্প্রেশন সবচেয়ে সাধারণ ধরনের হয় ZIP, gzip, এবং LZW. এই তিনটি, অন্যান্য বিভিন্ন ধরনের সহ, সকলের নিজস্ব সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে।
এই নিবন্ধে, আমরা বিভিন্ন ধরণের ক্ষতিহীন কম্প্রেশন পদ্ধতি এবং কীভাবে সেগুলি ব্যবহার করব সেগুলি নিয়ে আলোচনা করব:
আপনার নিজস্ব স্টপ মোশন স্টোরিবোর্ড দিয়ে শুরু করা
আমাদের নিউজলেটারে সদস্যতা নিন এবং তিনটি স্টোরিবোর্ড সহ আপনার বিনামূল্যে ডাউনলোড পান। আপনার গল্প জীবন্ত আনার সাথে শুরু করুন!
আমরা শুধুমাত্র আমাদের নিউজলেটারের জন্য আপনার ইমেল ঠিকানা ব্যবহার করব এবং আপনার সম্মান করব গোপনীয়তা
- জিপ
- gzip,
- এলজেডাব্লু
দৈর্ঘ্য এনকোডিং চালান
দৈর্ঘ্য এনকোডিং চালান (RLE) এটি একটি ডেটা কম্প্রেশন অ্যালগরিদম যা কোনো ডেটা না হারিয়ে ফাইলের আকার কমাতে ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটা বিশ্লেষণ করে, পরপর অক্ষরগুলি অনুসন্ধান করে এবং তারপরে তাদের একটি ছোট, আরও ঘনীভূত আকারে সংকুচিত করে কাজ করে। এটি ফাইল সংরক্ষণ এবং স্থানান্তর সহজ করে তোলে. ডিকম্প্রেশন প্রক্রিয়া চলাকালীন, মূল ডেটা সম্পূর্ণরূপে পুনর্গঠন করা যেতে পারে।
রান লেংথ এনকোডিং সাধারণত ডিজিটাল ইমেজ সংকুচিত করার জন্য ব্যবহৃত হয় কারণ এটি কার্যকরভাবে তথ্যের অপ্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে যেমন পুনরাবৃত্তিমূলক নিদর্শন, রান পিক্সেল বা বড় এলাকা একক রঙ দিয়ে ভরা. পাঠ্য নথিগুলিও RLE কম্প্রেশনের জন্য উপযুক্ত প্রার্থী কারণ তারা প্রায়শই পুনরাবৃত্তি করা শব্দ এবং বাক্যাংশ ধারণ করে।
রান দৈর্ঘ্য এনকোডিং অডিও ফাইলের মধ্যে অনেক অনুক্রমিক নমুনা আছে অভিন্ন মান যাতে তারা আকারে কমাতে পারে কিন্তু ডিকম্প্রেশনে তাদের আসল গুণমান বজায় রাখে। এটি ফাইলের আকারে উল্লেখযোগ্য হ্রাস ঘটাতে পারে - সাধারণত 50% বা তার বেশি - অডিও গুণমান এবং কর্মক্ষমতা পরিপ্রেক্ষিতে খুব কম ক্ষতির সাথে।
আরএলই এনকোডিং ব্যবহার করার সময়, এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে এটি শব্দ বা চিত্র ফাইলগুলির সাথে সম্পর্কিত ফাইলের আকার হ্রাস করার সম্ভাবনা থাকলেও, এটি আসলে এমন ধরনের টেক্সট ফাইলগুলির জন্য উপকারী নাও হতে পারে যেগুলি প্রচলিতভাবে তৈরি করার কারণে খুব বেশি অপ্রয়োজনীয়তা থাকে না। . তাই এই ধরনের কম্প্রেশন প্রযুক্তি আপনার প্রয়োজনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত কিনা তা চূড়ান্ত পছন্দ করার আগে বিভিন্ন ধরনের অ্যাপ্লিকেশনের সাথে কিছু পরীক্ষা-নিরীক্ষার প্রয়োজন হতে পারে।
হাফম্যান কোডিং
হাফম্যান কোডিং একটি অভিযোজিত, ক্ষতিহীন ডেটা কম্প্রেশন অ্যালগরিদম। এই অ্যালগরিদম একটি দক্ষ প্রিফিক্সিং কোড তৈরি করতে একটি ফাইলে তাদের সংঘটনের ফ্রিকোয়েন্সি সহ ডেটা চিহ্ন বা অক্ষরগুলির একটি সেট ব্যবহার করে। এই কোডটি ছোট কোডওয়ার্ড নিয়ে গঠিত যা আরও ঘন ঘন অক্ষর এবং দীর্ঘ কোডওয়ার্ড যা বিরল অক্ষরের প্রতিনিধিত্ব করে। এই কোডগুলি ব্যবহার করে, হাফম্যান কোডিং ফাইলের আকার কমাতে পারে এবং এর ডেটা অখণ্ডতার উপর সামান্য প্রভাব ফেলে।
হাফম্যান কোডিং দুটি ধাপে কাজ করে: অনন্য প্রতীক কোডের একটি সেট তৈরি করা এবং ডেটা স্ট্রিম সংকুচিত করতে এটি ব্যবহার করা। প্রতীক কোডগুলি সাধারণত বিবিধ ফাইলের অক্ষরের বিতরণ থেকে এবং আপেক্ষিক ফ্রিকোয়েন্সি পরীক্ষা করে প্রাপ্ত তথ্য থেকে তৈরি করা হয় বিভিন্ন চরিত্র এটি ঘটবে. সাধারণত, হাফম্যান কোডিং অন্যান্য লসলেস কম্প্রেশন অ্যালগরিদমগুলির তুলনায় আরও দক্ষতার সাথে কাজ করে যখন ডেটা স্ট্রিমগুলিতে ব্যবহৃত হয় যার মধ্যে রয়েছে ঘটনার অসম সম্ভাবনা - উদাহরণস্বরূপ, একটি পাঠ্য নথির বৈশিষ্ট্য যাতে কিছু অক্ষর (যেমন "ই") অন্যদের তুলনায় প্রায়ই ঘটে (যেমন "z").
পাটিগণিত কোডিং
এক ধরনের ক্ষতিহীন কম্প্রেশন যা ব্যবহার করা যায় তাকে বলা হয় পাটিগণিত কোডিং. এই পদ্ধতিটি এই সত্যটির সুবিধা নেয় যে ডেটার একটি প্রবাহে অপ্রয়োজনীয় অংশ থাকতে পারে যা স্থান ব্যবহার করে, কিন্তু যা কোন প্রকৃত তথ্য বহন করে না। এটি এর আসল তথ্য সামগ্রী সংরক্ষণ করার সময় এই অপ্রয়োজনীয় অংশগুলি সরিয়ে ডেটা সংকুচিত করে।
পাটিগণিত কোডিং কীভাবে কাজ করে তা বোঝার জন্য, আসুন একটি পাঠ্য-ভিত্তিক উদাহরণ বিবেচনা করি। ধরুন আমাদের ডেটা স্ট্রীমে চারটি অক্ষর রয়েছে- এ, বি, সি, এবং D. যদি ডেটা সংকুচিত না করা হয়, তাহলে প্রতিটি অক্ষর সমগ্র স্ট্রীম জুড়ে মোট 32 বিটের জন্য আটটি বিট গ্রহণ করবে। পাটিগণিত কোডিং সহ, তবে, পুনরাবৃত্তিমূলক মান পছন্দ করে এ এবং বি প্রতিটি আট বিটের কম দিয়ে উপস্থাপন করা যেতে পারে।
এই উদাহরণে আমরা প্রতিটি অক্ষরকে উপস্থাপন করার জন্য চার-বিট ব্লক ব্যবহার করব যার অর্থ চারটি অক্ষর একটি একক 16-বিট ব্লকে প্যাক করা যেতে পারে। এনকোডার ডেটার প্রবাহের দিকে তাকায় এবং প্রতিটি অক্ষরকে সম্ভাব্যতা নির্ধারণ করে যাতে তারা পরপর স্ট্রিংগুলিতে উপস্থিত হওয়ার সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে স্থান বাঁচাতে এবং অপর প্রান্তে ডিকম্প্রেস করার সময় সর্বাধিক নির্ভুলতা নিশ্চিত করে। তাই কম্প্রেশনের সময় শুধুমাত্র উচ্চ সম্ভাবনার অক্ষরগুলি কম বিট নেয় যখন কম ফ্রিকোয়েন্সি বা কম ঘন ঘন প্রদর্শিত হয় তাদের প্রতি অক্ষর ব্লকের জন্য আরও বিট প্রয়োজন হবে কিন্তু তারপরও একটি 16-বিট ব্লকের মধ্যে বান্ডিল থাকবে যেমন পুরো ডেটা স্ট্রীম জুড়ে বেশ কয়েকটি বাইট সংরক্ষণ করার আগে এটির সংকুচিত সংস্করণের তুলনায়।
লসলেস কম্প্রেশন কিভাবে ব্যবহার করবেন
ক্ষতিহীন কম্প্রেশন তথ্যের কোনো ক্ষতি ছাড়াই ডেটা এনকোডিং এবং সংকুচিত করার একটি উপায়। কম্প্রেশনের এই পদ্ধতিটি ডিজিটাল ছবি, অডিও এবং ভিডিও ফাইলের আকার কমাতে ব্যবহৃত হয়। লসলেস কম্প্রেশন ডেটাকে তার আসল আকারের একটি ভগ্নাংশে সংরক্ষণ করতে সক্ষম করে, যার ফলে একটি অনেক ছোট ফাইল হয়।
সুতরাং, এর বিস্তারিত পেতে এবং অন্বেষণ করা যাক লসলেস কম্প্রেশন কিভাবে ব্যবহার করবেন:
ফাইল বিন্যাস
ক্ষতিহীন কম্প্রেশন এটি হল এক ধরনের ডেটা কম্প্রেশন যা মূল ফাইলের মধ্যে থাকা ডেটার কোনো ত্যাগ ছাড়াই ফাইলের আকার হ্রাস করে। এটি ডিজিটাল ফটোগ্রাফ, অডিও ফাইল এবং ভিডিও ক্লিপগুলির মতো বড় ফাইলগুলিকে সংকুচিত করার জন্য এটি একটি আদর্শ পদ্ধতি করে তোলে। এই ধরনের কম্প্রেশন ব্যবহার করার জন্য, আপনাকে অবশ্যই বুঝতে হবে যে ফাইলের ধরনগুলি লসলেস কম্প্রেসার দ্বারা সমর্থিত এবং কীভাবে সেগুলিকে সর্বোত্তম ফলাফলের জন্য সঠিকভাবে সেট আপ করতে হয়।
ক্ষতিহীন উদ্দেশ্যে একটি ফাইল কম্প্রেস করার সময়, আপনার কাছে ফাইল ফর্ম্যাটের জন্য বিভিন্ন বিকল্প রয়েছে। সম্ভবত, আপনি এর মধ্যে নির্বাচন করবেন JPEGs এবং PNGs যেহেতু তারা উভয়ই ভাল ফাইল আকারের সাথে চমৎকার ফলাফল প্রদান করে। আপনি যেমন ফর্ম্যাট ব্যবহার করতে পারেন জিআইএফ বা টিআইএফএফ যদি আপনার সফ্টওয়্যার তাদের সমর্থন করে। অডিও বা ভিডিওর জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা কিছু নির্দিষ্ট সংকুচিত ফরম্যাট রয়েছে। এই অন্তর্ভুক্ত FLAC (ক্ষতিহীন অডিও), AVI (ক্ষতিহীন ভিডিও), এবং কুইকটাইমের অ্যাপল লসলেস ফরম্যাট (ALAC).
এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই ফর্ম্যাটগুলি তাদের অ-সংকুচিত প্রতিরূপগুলির তুলনায় ভাল কম্প্রেশন অফার করে, কিছু অ্যাপ্লিকেশন এবং সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামগুলিতে তাদের সীমিত সমর্থনের কারণে তাদের সাথে কাজ করা আরও কঠিন হতে পারে। আপনার সেটআপের উপর নির্ভর করে, ব্যবহার করে সংকুচিত বিন্যাস দীর্ঘমেয়াদে সহজ হতে পারে এমনকি যদি এটি আরও ডিস্ক স্থান নেয়।
কম্প্রেশন টুলস
মূল ডেটার অখণ্ডতা বজায় রেখে ডেটা ফাইলের আকার কমাতে ডিজাইন করা হয়েছে এমন বিভিন্ন কম্প্রেশন টুল উপলব্ধ রয়েছে। এই সরঞ্জামগুলি অপ্রয়োজনীয় ডেটা সনাক্ত করতে এবং কোনও তথ্য না হারিয়ে ফাইল থেকে বাতিল করতে অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
লসলেস কম্প্রেশন বিশেষ করে গ্রাফিক ইমেজ বা অডিও এবং ভিডিও রেকর্ডিংয়ের জন্য উপযোগী। সরঞ্জাম যেমন ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP এবং ARJ PDF এবং সংকুচিত এক্সিকিউটেবল (EXE) সহ বিভিন্ন ধরণের ফাইলের জন্য ক্ষতিহীন কম্প্রেশনের বিভিন্ন স্তর সমর্থন করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি এই ফর্ম্যাটগুলির মধ্যে একটি দিয়ে একটি চিত্র সংকুচিত করেন সর্বাধিক আকার হ্রাস সেটিং, আপনি কোনো বিস্তারিত বা রঙের তথ্য না হারিয়ে সেই ছবি খুলতে এবং দেখতে সক্ষম হবেন।
ব্যবহৃত অ্যালগরিদম ফাইলের আকারকে প্রভাবিত করবে যা অর্জন করা যেতে পারে সেইসাথে একটি ফাইল প্রক্রিয়া এবং সংকুচিত করতে সময় লাগে। আপনার নির্বাচিত টুল কতটা পরিশীলিত তার উপর নির্ভর করে এটি মিনিট থেকে কয়েক ঘন্টা পর্যন্ত হতে পারে। জনপ্রিয় কম্প্রেশন টুল যেমন 7-জিপ (LZMA2) উচ্চ স্তরের কম্প্রেশন অফার করে তবে দীর্ঘ প্রক্রিয়াকরণের সময় প্রয়োজন। অত্যন্ত অপ্টিমাইজ করা প্রোগ্রাম মত SQ=z (স্কোয়াশ) নিম্ন স্তরের রুটিন যা আরও জনপ্রিয় অ্যাপ্লিকেশনের তুলনায় বিদ্যুতের গতিতে অতিরিক্ত বাইট বের করে দিতে পারে WinZip or WinRAR কিন্তু তাদের প্রযুক্তিগত জটিলতার মানে হল যে তারা খুব কমই অপেশাদার পিসি ব্যবহারকারীদের দ্বারা ব্যবহৃত হয়।
চিত্র সংকোচন
ইমেজ কম্প্রেশন একটি ডিজিটাল চিত্র উপস্থাপনের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণ হ্রাস করার একটি উপায়। এটি দুটি পদ্ধতির মধ্যে একটি বা উভয় দ্বারা করা হয়: তুচ্ছ ইমেজ ডেটা অপসারণ বা হ্রাস করে, বলা হয় ক্ষতিহীন কম্প্রেশন; অথবা সাবধানে তথ্য নির্মূল দ্বারা, বলা হয় ক্ষতিকর কম্প্রেশন.
সঙ্গে ক্ষতিহীন কম্প্রেশন, চিত্রটি সংকুচিত হওয়ার আগে ঠিক যেমনটি প্রদর্শিত হয়েছিল এবং স্টোরেজের জন্য কম মেমরি ব্যবহার করে। সঙ্গে একটি ক্ষতিকর কম্প্রেশন টেকনিক, ফাইলটি সংরক্ষিত এবং পুনরায় সংকুচিত করার সময় কিছু ডেটা হারিয়ে যায় কিন্তু সঠিকভাবে করা হলে, মূল অসঙ্কোচিত ফাইল থেকে কোন দৃশ্যমান বিকৃতি দেখা যায় না।
লসলেস কম্প্রেশন কৌশলগুলি ডিজিটাল ফটোগ্রাফিতে এবং গ্রাফিক ডিজাইন ওয়ার্কফ্লোতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। লসলেস কৌশলগুলি ফাইলগুলিকে অনেক ছোট আকারে সংকুচিত করার অনুমতি দেয় যদি সেগুলিকে অন্য পদ্ধতিতে সংকুচিত করা হয় যেমন JPEG চিত্রগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে ক্ষতিকর কম্প্রেশন যেখানে আপনি হারানো গুণমান বা বিস্তারিত খরচে একটি ছোট ফাইলের আকার পাবেন।
ক্ষতিহীন চিত্র বিন্যাস অন্তর্ভুক্ত:
- আতশবাজি PNGs (ortf)
- GIF গুলি (gif)
- এবং সর্বাধিক ব্যবহৃত বিন্যাস টিফ (ঝগড়া)
ফটোশপের মতো ইমেজ প্রসেসিং সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিভিন্ন ধরণের চিত্র খুলতে পারে এবং "সেভ অ্যাজ" এর মতো বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে সেগুলিকে এই ফর্ম্যাটে রূপান্তর করতে পারে যা অতিরিক্ত সফ্টওয়্যার ডাউনলোড না করেই কত ঘন ঘন ফাইলগুলি ফর্ম্যাটের মধ্যে রূপান্তরিত হয়৷
কিছু বিকল্প ইমেজ ফরম্যাট যেমন জেপিগ এক্সএনএমএক্স (jp2) এই ধরণের কম্প্রেশন কৌশলও ব্যবহার করে তবে তারা একটি অতিরিক্ত সুবিধা প্রদান করে কারণ তারা JPEG-এর তুলনায় আরও সঠিকভাবে সরাসরি তথ্য সঞ্চয় করতে পারে যদিও তাদের দক্ষ কোডিং স্কিমের কারণে এখনও একটি ছোট ফাইলের আকার থাকে।
উপসংহার
ক্ষতিহীন কম্প্রেশন এটি একটি শক্তিশালী টুল যা আপনাকে ফাইলের আকার কমাতে এবং স্টোরেজ স্পেস বাঁচাতে সাহায্য করতে পারে, সেইসাথে নিশ্চিত করে যে আপনি প্রক্রিয়ায় কোনো ডেটা হারাবেন না। এটি আপনাকে ফাইলগুলিকে কম্প্রেস করতে সক্ষম করে তাদের মধ্যে থাকা কোনও তথ্য না হারিয়ে, সেগুলি তৈরি করে৷ সঞ্চয়, অ্যাক্সেস এবং ভাগ করা সহজ।
উপসংহার ইন, ক্ষতিহীন কম্প্রেশন আধুনিক ডেটা স্টোরেজ এবং পরিচালনার জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার।
লসলেস কম্প্রেশনের সারাংশ
ক্ষতিহীন কম্প্রেশন এক ধরনের ডেটা কম্প্রেশন টেকনিক যা ফাইলের আকার কমিয়ে দেয় এর মধ্যে থাকা ডেটার কোনো ত্যাগ ছাড়াই। এটি নথি, স্প্রেডশীট, সেইসাথে ছবি এবং অডিও ফাইলের মতো পাঠ্য-ভিত্তিক ফাইলগুলিকে সংকুচিত করার জন্য আদর্শ।
লসলেস কম্প্রেশনের প্রধান সুবিধা হল এটি আপনাকে ফাইলের গুণমান ত্যাগ না করেই ফাইলের আকার কমাতে দেয়. এর মানে হল যে একই সঠিক ফাইল একাধিকবার সংকুচিত করা যেতে পারে, এটি দ্রুত এবং সহজে বড় ফাইল সংরক্ষণ এবং স্থানান্তর করা সহজ করে তোলে। এটি একটি ফাইল থেকে অপ্রয়োজনীয় ডেটা সরিয়ে এবং তথ্যের শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় উপাদানগুলি সংরক্ষণ করে আরও দক্ষ স্টোরেজ ব্যবহারের অনুমতি দেয়।
সাধারণভাবে, দুটি ধরণের ক্ষতিহীন কম্প্রেশন অ্যালগরিদম রয়েছে - অভিধান-ভিত্তিক অ্যালগরিদম যেমন Deflate/GZip বা Lempel-Ziv (যা ফাইলগুলিকে একটি সূচিবদ্ধ তালিকায় সংকুচিত করে) অথবা অপ্রয়োজনীয়তা নির্মূল পদ্ধতি যেমন গাণিতিক কোডিং বা রান দৈর্ঘ্য এনকোডিং (যা পুনরাবৃত্তিমূলক নিদর্শন এনকোডিং দ্বারা অপ্রয়োজনীয়তা দূর করে)। মিডিয়া এবং অ্যাপ্লিকেশনের ধরনগুলির ক্ষেত্রে প্রতিটি প্রকারের নিজস্ব নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য রয়েছে।
ইমেজ জন্য, বিশেষ করে, ক্ষতিহীন ইমেজ ফরম্যাট মত পিএনজি অন্যান্য ক্ষতিকর ফরম্যাটের চেয়ে পছন্দ করা হয় যেমন JPEG কারণ তারা ছবির বিশদ বিবরণ JPEG-এর চেয়ে ভাল সংরক্ষণ করে যখন এখনও ছবির গুণমানে উল্লেখযোগ্য অবনতি বা মূল উত্স ডেটা ডিকোডিং বা পুনরুদ্ধার করতে অসুবিধা ছাড়াই যুক্তিসঙ্গত স্তরের কম্প্রেশন অফার করে। একইভাবে, ডিজিটাল অডিও সংকুচিত তরঙ্গরূপ ফাইল সঙ্গে ভাল করতে ঝোঁক ভেক্টর কোয়ান্টাইজেশন কৌশল বিশুদ্ধ বিটরেট কমানোর কৌশলের পরিবর্তে।
উপসংহারে, লসলেস কম্প্রেশন হল মানের কোন ত্যাগ ছাড়াই বড় ফাইলের আকার কমানোর একটি কার্যকর উপায়; এটি স্টোরেজ স্পেস এবং খরচ বাঁচানোর সময় মূল্যবান ডেটা সংরক্ষণের জন্য তাদের দুর্দান্ত বিকল্প করে তোলে। যেহেতু বিভিন্ন অ্যালগরিদম বিভিন্ন ধরনের মিডিয়ার জন্য অন্যদের তুলনায় বেশি কার্যকরীভাবে মানানসই হয়, তাই গোপনীয়তা সুরক্ষা এবং স্থান দক্ষতা উভয়ের জন্য কোন ফর্ম্যাটটি আপনার প্রয়োজনের জন্য সবচেয়ে ভালো মানানসই তা নিয়ে গবেষণা করা সর্বদাই ভাল – সঠিক পছন্দ সব পার্থক্য করতে পারে!
লসলেস কম্প্রেশনের সুবিধা
ক্ষতিহীন কম্প্রেশন একটি ডেটা এনকোডিং এবং ডিকোডিং প্রক্রিয়া যা ফাইলগুলিকে গুণমানকে ত্যাগ না করেই স্থান বাঁচাতে দেয়৷ যদিও স্টোরেজের খরচ ধারাবাহিকভাবে কমছে, উচ্চ-মানের ডিজিটাল সামগ্রী বজায় রাখা ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ হতে পারে। লসলেস কম্প্রেশন অ্যালগরিদমগুলি বিভিন্ন সিস্টেমে স্টোরেজ, নেটওয়ার্ক অপ্টিমাইজেশান এবং ফাইল স্থানান্তরের সুবিধা দেয়। উপরন্তু, অপ্টিমাইজ করা ডেটা ট্রান্সমিশন গতি I/O ক্রিয়াকলাপগুলির সাথে সম্পর্কিত অপারেশনাল খরচ কমাতে পারে এবং বৈজ্ঞানিক বা চিকিৎসা ডেটা বিশ্লেষণ বিভাগগুলিকে তাদের ফলাফলগুলি আরও দ্রুত যাচাই করতে সহায়তা করে।
ক্ষতিহীন কম্প্রেশন কৌশল ব্যবহার করার সুবিধার মধ্যে রয়েছে:
- কোনো বিকৃতি বা গুণমানের অবনতি না করেই ফাইলের আকার হ্রাস করা
- ওয়েবে স্থানান্তরিত ডেটার পরিমাণ কমিয়ে উন্নত পৃষ্ঠা লোড গতি
- ওপেন সোর্স অ্যাপ্লিকেশনের গেটওয়ে যা অনলাইন সার্ভারে বিষয়বস্তু অ্যাক্সেস করতে যোগাযোগের খরচ কমায়
- ডিজিটাল সামগ্রীর দীর্ঘমেয়াদী সংরক্ষণের জন্য সংরক্ষণাগারের ক্ষমতা বৃদ্ধি করা হয়েছে
- ন্যূনতম ব্যান্ডউইথ সংস্থান সহ সম্ভাব্য বিশাল শ্রোতাদের ক্যাটারিং করে ভার্চুয়াল ইন্সট্রুমেন্টেশন এবং ইন্টারনেট স্ট্রিমিং মিডিয়া পরিষেবাগুলির জন্য পথ খুলে দেওয়া হয়েছে
হাই, আমি কিম, একজন মা এবং মিডিয়া তৈরি এবং ওয়েব ডেভেলপমেন্টের পটভূমি সহ একজন স্টপ-মোশন উত্সাহী। আমি অঙ্কন এবং অ্যানিমেশনের জন্য একটি বিশাল আবেগ পেয়েছি, এবং এখন আমি প্রথমে স্টপ-মোশন জগতে ডাইভিং করছি। আমার ব্লগের সাথে, আমি আপনাদের সাথে আমার শেখা শেয়ার করছি।
