Kadudeta kompressioon: mis see on ja kuidas seda kasutada

autor kim Uuendatud: Juuni 28, 2022

Kadudeta kompressioon on digitaalse meedia puhul oluline mõiste. See viitab protsessile, mille käigus andmeid tihendatakse ilma andmete kadumiseta. Kadudeta pakkimine on suurepärane viis digitaalse meedia failisuuruse vähendamiseks kvaliteeti ohverdamata.

Selles artiklis uurime

• mis on kadudeta kompressioon,
• kuidas see toimibja
• kuidas saate seda enda huvides kasutada.

Hakkame pihta!

Kadudeta kokkusurumise määratlus

Kadudeta kompressioon on andmete tihendamise tüüp, mis säilitab kodeerimis- ja dekodeerimisprotsessi ajal kõik algandmed, nii et tulemuseks on originaalfaili või -andmete täpne koopia. See toimib andmetest mustrite leidmise ja nende tõhusama salvestamise teel. Näiteks kui failis on 5 korduvat sõna, siis nende 5 korduva sõna salvestamise asemel salvestab kadudeta pakkimine ainult ühe selle sõna eksemplari, millele lisandub viide sellele, kust leiab failis teavet selle kasutamise kohta.

Erinevalt kadudega kokkusurumine (mis jätab osa teabe suuruse vähendamiseks valikuliselt kõrvale) Kadudeta kokkusurumine võimaldab teil säilitada pildi eraldusvõime, teksti selgus ja faili terviklikkus ei kaota kvaliteeti. See muudab selle sobivaks rakenduste jaoks, kus teatud teave on hädavajalik ja seda ei saa ohverdada suuruse vähendamiseks. Levinud kasutusalad kadudeta tihendamiseks on järgmised:

• Muusikafailide tihendamine (seetõttu peab helikvaliteet muutumatuks jääma)
• Meditsiiniliste piltide tihendamine (kuna väikesed detailid võivad diagnoosimisel kriitilise tähtsusega)
• Tarkvararakenduste lähtekoodi tihendamine
• Dokumentide arhiveerimine pikaajaliseks säilitamiseks.

Kompressorite näited, mis võivad seda tüüpi algoritmi kasutada, on järgmised ZIP- ja PNG-failid samuti mõned pildivormingud nagu TIFF ja GIF.

Kadudeta kokkusurumise eelised

Kadudeta kompressioon on tehnoloogia, mis tihendab andmed väiksemaks, ilma et kvaliteet väheneks. See on võimalik tänu algoritmidele, mis tuvastavad üleliigsed või korduvad andmejadad ja asendavad need seejärel lühemate koodidega. Selle meetodi kasutamine võib andmemahtu oluliselt vähendada, sageli isegi võrra pool või rohkem, mis võimaldab kasutajatel salvestada ja tõhusamalt edastada suuri teabekoguseid.

Lisaks salvestusruumi säästmisele on kadudeta tihendamisel mitmeid muid olulisi eeliseid. Need sisaldavad:

• Parem jõudlus: Kadudeta tihendamine võib parandada failide edastamise kiirust, kuna need on saatmise või allalaadimise ajal väiksemad ja võtavad vähem ribalaiust.
• Andmete terviklikkus: Kuna kadudeta pakkimise kasutamisel andmed kaotsi ei lähe, jääb kogu kodeeritud teave lahtipakkimisel puutumatuks.
• Ühilduvus: Tihendatud faile saab selle standardsete kodeerimisalgoritmide tõttu tavaliselt avada erinevate rakendustega erinevatel platvormidel.
• Vähendatud töötlemisaeg: Faili suuruse vähendamine kiirendab selliseid protsesse nagu printimine, voogesitus ja redigeerimine, kuna väiksemad failid nõuavad vähem arvutusvõimsust.

Kadudeta kompressiooni tüübid

On olemas erinevat tüüpi kadudeta kompressioon tehnikad, mis võimaldavad teil andmeid tihendada ilma teavet kaotamata. Kõige levinumad kadudeta tihendamise tüübid on ZIP, gzip ja LZW. Neil kolmel koos teiste erinevate tüüpidega on kõigil oma eelised ja puudused.

Selles artiklis käsitleme erinevat tüüpi kadudeta tihendusmeetodeid ja nende kasutamist.

• ZIP
• gzip
• LZW

Käivitage pikkuse kodeering

Run Length Encoding (RLE) on andmete tihendamise algoritm, mida kasutatakse faili suuruse vähendamiseks andmeid kaotamata. See toimib, analüüsides andmeid, otsides järjestikuseid märke ja seejärel tihendades need väiksemaks, tihedamaks vormiks. See muudab failide salvestamise ja edastamise lihtsamaks. Dekompressiooniprotsessi käigus saab algandmed täielikult rekonstrueerida.

Run Length Encodingit kasutatakse tavaliselt digitaalsete piltide tihendamiseks, kuna see vähendab tõhusalt teabe liiasust materjalides, nagu korduvad mustrid, jooksud pikslit või ühe värviga täidetud suured alad. Tekstidokumendid sobivad ka RLE tihendamiseks, kuna sisaldavad sageli korduvaid sõnu ja fraase.

Run Length Encoding kasutab ära asjaolu, et paljudel helifailide järjestikustel näidistel on identsed väärtused et vähendada nende suurust, kuid säilitada nende algne kvaliteet pärast dekompressiooni. See võib tavaliselt kaasa tuua failisuuruse olulise vähenemise 50% või rohkem – väga väheste kadudega helikvaliteedi ja jõudluse osas.

RLE-kodeeringu kasutamisel on oluline meeles pidada, et kuigi see vähendab tõenäoliselt heli- või pildifailidega seotud failide suurust, ei pruugi see tegelikult olla kasulik tekstifailide tüüpide puhul, millel ei ole tavapärase koostamise tõttu palju liiasust. . Seetõttu võib enne lõpliku valiku tegemist olla vajalik katsetada erinevat tüüpi rakendustega, kas seda tüüpi tihendustehnoloogia sobib teie vajadustega kõige paremini.

Huffmani kodeerimine

Huffmani kodeerimine on adaptiivne, kadudeta andmete tihendamise algoritm. See algoritm kasutab tõhusa prefiksikoodi koostamiseks andmesümbolite või märkide komplekti koos nende esinemissagedusega failis. See kood koosneb lühematest koodisõnadest, mis tähistavad sagedasemaid märke, ja pikematest koodisõnadest, mis tähistavad haruldasemaid. Neid koode kasutades saab Huffman Coding vähendada faili suurust, mõjutamata selle andmete terviklikkust vähesel määral.

Huffmani kodeerimine toimib kahes etapis: unikaalsete sümbolikoodide komplekti loomine ja selle kasutamine andmevoo tihendamiseks. Sümbolikoodid koostatakse tavaliselt mitmesuguse faili märkide jaotusest ja teabest, mis on saadud suhteliste sageduste uurimisel, millega selles esinevad erinevad tegelased. Üldiselt töötab Huffmani kodeerimine tõhusamalt kui teised kadudeta pakkimisalgoritmid, kui seda kasutatakse andmevoogudes, mis sisaldavad sümboleid, millel on ebavõrdsed esinemise tõenäosused – näiteks iseloomustades tekstidokumenti, milles mõned tähed (nagu "e") esinevad sagedamini kui teised (nagu "z").

Aritmeetiline kodeerimine

Ühte tüüpi kadudeta pakkimist, mida saab kasutada, nimetatakse Aritmeetiline kodeerimine. See meetod kasutab ära asjaolu, et andmevoos võib olla üleliigseid osi, mis kasutavad ruumi, kuid mis ei edasta tegelikku teavet. See tihendab andmed, eemaldades need üleliigsed osad, säilitades samal ajal algse teabesisu.

Et mõista, kuidas aritmeetiline kodeerimine töötab, vaatleme tekstipõhist näidet. Oletame, et meie andmevoos on neli märki – A, B, C, ja D. Kui andmed jäetaks tihendamata, võtaks iga märk kaheksa bitti, kokku 32 bitti kogu voo ulatuses. Aritmeetilise kodeerimisega aga meeldivad korduvad väärtused A ja B saab esitada vähem kui kaheksa bitiga.

Selles näites kasutame iga märgi esitamiseks neljabitiseid plokke, mis tähendab, et kõik neli märki saab pakkida ühte 16-bitisesse plokki. Kodeerija vaatab andmevoogu ja määrab igale märgile tõenäosuse, mis põhineb nende esinemise tõenäosusel järjestikustes stringides, et säästa ruumi, tagades samas maksimaalse täpsuse, kui need teises otsas lahti pakkida. Seetõttu võtavad tihendamise ajal ainult need suurema tõenäosusega märgid vähem bitte, samas kui madalama sagedusega märgid või need, mis ilmuvad harvemini, nõuavad rohkem bitte ühe märgiploki kohta, kuid jäävad siiski ühte 16-bitise ploki komplekti, nagu enne mitme baidi salvestamist kogu andmevoo ulatuses. võrreldes selle tihendamata versiooniga.

Kuidas kasutada kadudeta kompressiooni

Kadudeta kompressioon on viis andmete kodeerimiseks ja tihendamiseks ilma teabe kadumiseta. Seda tihendusmeetodit kasutatakse digitaalsete piltide, heli- ja videofailide suuruse vähendamiseks. Kadudeta tihendamine võimaldab salvestada andmeid murdosa ulatuses nende algsest suurusest, mille tulemuseks on palju väiksem fail.

Niisiis, laskume üksikasjalikult ja uurime kuidas kasutada kadudeta pakkimist:

Formaadid

Kadudeta kompressioon on andmete tihendamise tüüp, mis vähendab faili suurust ilma algses failis sisalduvaid andmeid ohverdamata. See muudab selle ideaalseks meetodiks suurte failide, näiteks digifotode, helifailide ja videoklippide tihendamiseks. Seda tüüpi pakkimise kasutamiseks peate mõistma, millist tüüpi faile kadudeta kompressorid toetavad ja kuidas neid optimaalsete tulemuste saavutamiseks õigesti seadistada.

Faili kadudeta tihendamisel on failivormingute jaoks mitu võimalust. Tõenäoliselt valite nende vahel JPEG ja PNG kuna mõlemad annavad suurepäraseid tulemusi hea failisuurusega. Võite kasutada ka selliseid vorminguid nagu GIF või TIFF kui teie tarkvara neid toetab. Samuti on mõned spetsiaalsed tihendatud vormingud, mis on loodud spetsiaalselt heli või video jaoks. Need sisaldavad FLAC (kadudeta heli), AVI (kadudeta video) ja QuickTime'i Apple'i kadudeta vorming (ALAC).

Oluline on märkida, et kuigi need vormingud pakuvad paremat tihendamist kui nende tihendamata kolleegid, võib nendega töötamine olla keerulisem, kuna mõnedes rakendustes ja tarkvaraprogrammides on nende tugi piiratud. Olenevalt teie seadistusest, kasutades tihendamata vormingud võib olla pikas perspektiivis lihtsam isegi siis, kui see võtab rohkem kettaruumi.

Tihendustööriistad

Saadaval on mitmesuguseid tihendustööriistu, mis on loodud andmefailide suuruse vähendamiseks, säilitades samal ajal algandmete terviklikkuse. Need tööriistad kasutavad algoritme, et tuvastada üleliigsed andmed ja eemaldada need failist ilma teavet kaotamata.

Kadudeta pakkimine on eriti kasulik graafiliste piltide või heli- ja videosalvestuste puhul. Tööriistad nagu ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP ja ARJ toetab erinevate failitüüpide, sealhulgas PDF-ide ja tihendatud käivitatavate failide (EXE) kadudeta pakkimise erinevaid tasemeid. Näiteks kui tihendate kujutise ühega neist vormingutest aadressil maksimaalse suuruse vähendamise seade, saate seda pilti avada ja vaadata, ilma et kaotaksite üksikasju või värviteavet.

Kasutatav algoritm mõjutab nii saavutatavat failimahtu kui ka faili töötlemiseks ja tihendamiseks kuluvat aega. See võib ulatuda minutitest mitme tunnini, olenevalt sellest, kui keerukas on teie valitud tööriist. Populaarsed tihendustööriistad nagu 7-tõmblukuga (LZMA2) pakuvad kõrgemat tihendustaset, kuid nõuavad pikemat töötlemisaega. Väga optimeeritud programmid nagu SQ=z (SQUASH) on madala taseme rutiinid, mis võivad välkkiirelt välja pigistada täiendavaid baite võrreldes populaarsemate rakendustega, nagu WinZip or WinRAR kuid nende tehniline keerukus tähendab, et amatöörarvutite kasutajad kasutavad neid harva.

Pildikompressioon

Pildi pakkimine on viis digitaalse kujutise esitamiseks vajalike andmete hulga vähendamiseks. Seda tehakse ühe või mõlema kahe lähenemisviisi abil: eemaldades või vähendades ebaolulisi pildiandmeid, nn kadudeta kompressioon; või hoolika andmete kõrvaldamisega, nn kadudega kokkusurumine.

koos kadudeta kompressioon, kuvatakse pilt täpselt samamoodi nagu enne tihendamist ja see kasutab salvestamiseks vähem mälu. Koos kadudega kokkusurumine tehnika puhul lähevad faili salvestamisel ja uuesti kokkupakkimisel osa andmeid kaotsi, kuid kui seda tehakse õigesti, ei tohiks algsest tihendamata failist näha nähtavaid moonutusi.

Kadudeta pakkimistehnikaid kasutatakse laialdaselt digifotograafias ja graafilise disaini töövoogudes. Kadudeta tehnikad võimaldavad faile tihendada palju väiksemateks suurusteks kui siis, kui need tihendataks muude meetoditega, näiteks JPEG-kujutistega, mis on mõeldud kadudega kokkusurumine kus saate kvaliteedi või detailide kaotamise arvelt väiksema failimahu.

Kadudeta pildivormingud hõlmavad järgmist:

• Ilutulestiku PNG-d (ortf)
• GIF- (gif)
• ja kõige sagedamini kasutatav formaat TIFF (tiff).

Pilditöötlustarkvararakendused, nagu Photoshop, saavad avada erinevat tüüpi pilte ja teisendada need ühte neist vormingutest, kasutades selliseid funktsioone nagu „Save As”, mis näitab, kui sageli teisendatakse faile vormingute vahel ilma täiendavat tarkvara alla laadimata.

Mõned alternatiivsed pildivormingud, nt JPEG 2000 (jp2) kasutavad ka seda tüüpi tihendustehnikat, kuid need pakuvad täiendavat kasu, kuna suudavad salvestada JPEG-ga võrreldes täpsemini otseteavet, kuid oma tõhusa kodeerimisskeemi tõttu on faili suurus siiski väike.

Järeldus

Kadudeta kompressioon on võimas tööriist, mis aitab teil vähendada faili suurust ja säästa salvestusruumi, tagades samal ajal ka selle, et te ei kaota protsessi käigus andmeid. See võimaldab teil faile tihendada, kaotamata neis sisalduvat teavet, muutes need lihtsam salvestada, juurde pääseda ja jagada.

Kokkuvõtteks kadudeta kompressioon on tänapäevase andmete salvestamise ja haldamise oluline tööriist.

Kadudeta kokkusurumise kokkuvõte

Kadudeta kompressioon on teatud tüüpi andmete tihendamise tehnika, mis vähendab faili suurust ilma selles sisalduvaid andmeid ohverdamata. See sobib ideaalselt tekstipõhiste failide, näiteks dokumentide, arvutustabelite, aga ka piltide ja helifailide tihendamiseks.

Kadudeta tihendamise peamine eelis on see võimaldab vähendada faili suurust ilma faili kvaliteeti ohverdamata. See tähendab, et täpselt sama faili saab mitu korda tihendada, mis muudab suurte failide kiire ja lihtsa salvestamise ja edastamise lihtsamaks. Samuti võimaldab see tõhusamalt salvestusruumi kasutada, eemaldades failist üleliigsed andmed ja salvestades ainult olulised teabeelemendid.

Üldiselt on kahte tüüpi kadudeta pakkimisalgoritme – sõnastikupõhised algoritmid nagu Deflate/GZip või Lempel-Ziv (mis tihendab failid indekseeritud loendisse) või koondamise kõrvaldamise meetodid nagu aritmeetiline kodeerimine või jooksva pikkusega kodeerimine (mis eemaldab korduvate mustrite kodeerimise kaudu liiasuse). Igal tüübil on meediumitüüpide ja rakenduste osas oma spetsiifilised eesmärgid.

Piltide puhul, eriti kadudeta pildivormingute puhul, nagu PNG eelistatakse teistele kadudega vormingutele, näiteks JPEG kuna need säilitavad pildi üksikasju paremini kui JPEG, pakkudes samal ajal mõistlikku tihendustaset ilma pildikvaliteedi olulise halvenemiseta või raskusteta algsete lähteandmete dekodeerimisel või hankimisel. Samamoodi digitaalne heli tihendamata lainekujufailid kipuvad paremini hakkama saama vektori kvantimise tehnikad kui puhtad bitikiiruse vähendamise tehnikad.

Kokkuvõtteks võib öelda, et kadudeta pakkimine on tõhus viis suurte failimahtude vähendamiseks ilma kvaliteedis ohverdamata; see muudab need suurepäraseks alternatiiviks väärtuslike andmete säilitamiseks, säästes samal ajal salvestusruumi ja kulusid. Kuna erinevad algoritmid sobivad erinevat tüüpi meediumitele tõhusamalt kui teised, on alati kõige parem uurida, milline vorming vastab kõige paremini teie vajadustele nii privaatsuse kaitsmise kui ka ruumitõhususe osas – õige valik võib kõik muutuda!

Kadudeta kokkusurumise eelised

Kadudeta kompressioon on andmete kodeerimise ja dekodeerimise protsess, mis võimaldab failidel ruumi kokku hoida ilma kvaliteeti ohverdamata. Kuigi salvestuskulud vähenevad pidevalt, võib kvaliteetse digitaalse sisu säilitamine olla kulukas ja aeganõudev. Kadudeta pakkimisalgoritmid hõlbustavad salvestamist, võrgu optimeerimist ja failiedastust erinevates süsteemides. Lisaks võivad optimeeritud andmeedastuskiirused vähendada I/O-toimingutega seotud tegevuskulusid ja aidata teadus- või meditsiiniandmete analüüsi osakondadel tulemusi kiiremini kinnitada.

Kadudeta tihendustehnikate kasutamise eelised on järgmised:

• Faili suuruse vähendamine ilma moonutusi või kvaliteedi halvenemist tekitamata
• Parem lehe laadimiskiirus, vähendades veebi kaudu edastatavate andmete hulka
• Lüüsid avatud lähtekoodiga rakendustesse, mis vähendavad sidekulusid võrguserverites olevale sisule juurdepääsuks
• Suurenenud arhiveerimisvõimalused digitaalse sisu pikaajaliseks säilitamiseks
• Avas võimalused virtuaalsetele instrumentidele ja Interneti voogesituse meediateenustele, toitlustades potentsiaalselt suurt vaatajaskonda minimaalse ribalaiuse ressurssidega

Tere, mina olen Kim, ema ja stop-motioni entusiast, kellel on meedialoome ja veebiarenduse taust. Mul on tohutu kirg joonistamise ja animatsiooni vastu ning nüüd sukeldun pea ees stop-motion maailma. Oma blogiga jagan teiega oma õpitut.