Compresión sen perdas: que é e como usala

por Kim Actualizado: Xuño 28, 2022

Compresión sen perdas é un concepto importante cando se trata de medios dixitais. Refírese ao proceso onde se comprimen os datos sen ningunha perda de datos. A compresión sen perdas é unha boa forma de reducir o tamaño do ficheiro dos teus medios dixitais sen sacrificar a calidade.

Neste artigo, imos explorar

• que é a compresión sen perdas,
• como funcionae
• como podes usalo para o teu beneficio.

Comezamos!

Definición de compresión sen perdas

Compresión sen perdas é un tipo de compresión de datos que conserva todos os datos orixinais durante o proceso de codificación e decodificación, de xeito que o resultado é unha réplica exacta do ficheiro ou datos orixinais. Funciona atopando patróns nos datos e almacenándoos de forma máis eficiente. Por exemplo, se un ficheiro ten 5 palabras repetidas, en lugar de almacenar esas 5 palabras duplicadas, a compresión sen perdas almacenará só unha instancia desa palabra, ademais de referencia a onde pode atopar información sobre o seu uso no ficheiro.

Ao contrario compresión con perdas (que descarta certa información de forma selectiva para reducir o tamaño) Compresión sen perdas permite manter resolución de imaxe, a claridade do texto e a integridade do ficheiro con sen perda de calidade. Isto faino axeitado para aplicacións nas que algunha información é esencial e non se pode sacrificar para reducir o tamaño. Os usos comúns para a compresión sen perdas inclúen:

• Comprimir ficheiros de música (polo que a calidade do audio debe permanecer intacta)
• Comprimir imaxes médicas (xa que os pequenos detalles poden ser críticos para o diagnóstico)
• Comprimir o código fonte de aplicacións de software
• Arquivo de documentos para almacenamento a longo prazo.

Exemplos de compresores que poden usar este tipo de algoritmo son Ficheiros ZIP e PNG así como algúns formatos de imaxe como TIFF e GIF.

Beneficios da compresión sen perdas

Compresión sen perdas é unha tecnoloxía que comprime os datos nun tamaño máis pequeno sen perda de calidade. Isto faise posible mediante o uso de algoritmos que identifican cadeas de datos redundantes ou repetidas e, a continuación, substitúenas por códigos máis curtos. Usar este método pode axudar a reducir o tamaño dos datos de forma significativa, moitas veces por a metade ou máis, permitindo aos usuarios almacenar e transmitir grandes cantidades de información de forma máis eficiente.

Ademais de aforrar espazo de almacenamento, hai outros beneficios clave para usar a compresión sen perdas. Estes inclúen:

• Rendemento mellorado: A compresión sen perdas pode mellorar a velocidade á que se transfiren os ficheiros xa que son máis pequenos e ocupan menos ancho de banda durante o envío ou a descarga.
• Integridade de datos: Debido a que non se perden datos ao utilizar a compresión sen perdas, calquera información codificada permanecerá intacta despois da descompresión.
• Compatibilidade: Os ficheiros comprimidos normalmente pódense abrir cunha variedade de aplicacións en diferentes plataformas debido aos seus algoritmos de codificación estándar.
• Tempo de procesamento reducido: A redución do tamaño dos ficheiros acelera os procesos como a impresión, a transmisión e a edición, xa que os ficheiros máis pequenos requiren menos potencia informática.

Tipos de compresión sen perdas

Hai varios tipos de compresión sen perdas técnicas que permiten comprimir datos sen perder información. Os tipos máis comúns de compresión sen perdas son ZIP, gzip e LZW. Estes tres, xunto con outros tipos, teñen todos os seus propios beneficios e inconvenientes.

Neste artigo, discutiremos os diferentes tipos de métodos de compresión sen perdas e como usalos:

• ZIP
• gzip
• LZW

Codificación de lonxitude de execución

Codificación de lonxitude de execución (RLE) é un algoritmo de compresión de datos utilizado para reducir o tamaño dun ficheiro sen perder ningún dato. Funciona analizando datos, buscando caracteres consecutivos e despois comprimindoos nunha forma máis pequena e condensada. Isto fai que os ficheiros sexan máis fáciles de almacenar e transferir. Durante o proceso de descompresión, os datos orixinais pódense reconstruír completamente.

A codificación de lonxitude de execución utilízase habitualmente para comprimir imaxes dixitais xa que reduce efectivamente a redundancia da información en material como patróns repetitivos, carreiras de píxeles ou grandes áreas cheas dunha soa cor. Os documentos de texto tamén son candidatos axeitados para a compresión RLE porque a miúdo conteñen palabras e frases que se repiten.

Run Length Encoding aproveita o feito de que moitas mostras secuenciais dentro de ficheiros de audio teñen valores idénticos co fin de reducilos de tamaño pero manter a súa calidade orixinal tras a descompresión. Isto pode levar a reducións significativas no tamaño do ficheiro, normalmente 50% ou máis – con moi poucas perdas en canto a calidade de audio e rendemento.

Cando se utiliza a codificación RLE, é importante lembrar que, aínda que é probable que reduzan o tamaño dos ficheiros relacionados cos ficheiros de son ou imaxe, é posible que en realidade non sexa beneficioso para os tipos de ficheiros de texto que tenden a non ter moita redundancia debido á forma en que se elaboran de forma convencional. . Polo tanto, pode ser necesaria algunha experimentación con diferentes tipos de aplicacións antes de tomar unha decisión final sobre se este tipo de tecnoloxía de compresión é o máis adecuado para as súas necesidades.

Codificación Huffman

Codificación Huffman é un algoritmo de compresión de datos adaptativo e sen perdas. Este algoritmo usa un conxunto de símbolos de datos, ou caracteres, xunto coa súa frecuencia de aparición nun ficheiro para construír un código de prefixo eficiente. Este código consta de palabras de código máis curtas que representan caracteres máis frecuentes e palabras de código máis longas que representan outros máis raros. Usando estes códigos, Huffman Coding pode reducir o tamaño do ficheiro con pouco efecto na integridade dos seus datos.

Huffman Coding funciona en dous pasos: construír un conxunto de códigos de símbolo únicos e utilizalos para comprimir o fluxo de datos. Os códigos de símbolos constrúense xeralmente a partir da distribución de caracteres do ficheiro misceláneo e da información obtida examinando as frecuencias relativas coas que nel aparecen diferentes personaxes. Xeralmente, Huffman Coding funciona de forma máis eficiente que outros algoritmos de compresión sen perdas cando se usa en fluxos de datos que conteñen símbolos que teñen probabilidades desiguais de ocorrencia – por exemplo, caracterizar un documento de texto no que algunhas letras (como "e") ocorren con máis frecuencia que outros (como "z").

Codificación aritmética

Un tipo de compresión sen perdas que se pode usar chámase Codificación aritmética. Este método aproveita o feito de que un fluxo de datos pode ter partes redundantes que ocupan espazo, pero que non transmiten información real. Comprime os datos eliminando estas partes redundantes conservando o seu contido de información orixinal.

Para comprender como funciona a codificación aritmética, consideremos un exemplo baseado en texto. Supoñamos que hai catro caracteres no noso fluxo de datos: A, B, C, D. Se os datos se deixasen sen comprimir, cada carácter ocuparía oito bits para un total de 32 bits en todo o fluxo. Con Codificación Aritmética, con todo, os valores repetitivos como A e B pódese representar con menos de oito bits cada un.

Neste exemplo, utilizaremos bloques de catro bits para representar cada carácter, o que significa que os catro caracteres pódense empaquetar nun único bloque de 16 bits. O codificador mira o fluxo de datos e atribúe probabilidades a cada carácter en función da súa probabilidade de aparecer en cadeas sucesivas para aforrar espazo ao tempo que se garante a máxima precisión cando se descomprimen no outro extremo. Durante a compresión, polo tanto, só os caracteres con probabilidades máis altas toman menos bits, mentres que aqueles con frecuencias máis baixas ou os que aparecen con menos frecuencia requirirán máis bits por bloque de caracteres pero aínda así permanecerán agrupados nun bloque de 16 bits como antes de gardar varios bytes en todo o fluxo de datos cando en comparación coa súa versión sen comprimir.

Como usar a compresión sen perdas

Compresión sen perdas é unha forma de codificar e comprimir datos sen perda de información. Este método de compresión úsase para reducir o tamaño de imaxes dixitais, ficheiros de audio e vídeo. A compresión sen perdas permite almacenar os datos nunha fracción do seu tamaño orixinal, o que resulta nun ficheiro moito máis pequeno.

Entón, imos entrar en detalles e explorar como usar a compresión sen perdas:

Formatos de ficheiro

Compresión sen perdas é un tipo de compresión de datos que reduce o tamaño do ficheiro sen sacrificar ningún dos datos contidos no ficheiro orixinal. Isto fai que sexa un método ideal para comprimir ficheiros grandes como fotografías dixitais, ficheiros de audio e videoclips. Para usar este tipo de compresión, debes comprender os tipos de ficheiros que admiten os compresores sen perdas e como configuralos correctamente para obter resultados óptimos.

Ao comprimir un ficheiro con fins sen perdas, tes varias opcións para os formatos de ficheiro. O máis probable é que elixas entre JPEG e PNG xa que ambos proporcionan excelentes resultados con bos tamaños de ficheiro. Tamén podes usar formatos como GIF ou TIFF se o teu software os admite. Tamén hai algúns formatos comprimidos específicos deseñados especificamente para audio ou vídeo. Estes inclúen FLAC (audio sen perdas), AVI (vídeo sen perdas) e formato Apple Lossless (ALAC) de QuickTime.

É importante ter en conta que, aínda que estes formatos ofrecen unha mellor compresión que os seus homólogos non comprimidos, pode ser máis difícil traballar con eles debido ao seu soporte limitado nalgunhas aplicacións e programas de software. Dependendo da súa configuración, usando formatos sen comprimir pode ser máis sinxelo a longo prazo aínda que ocupe máis espazo no disco.

Ferramentas de compresión

Hai unha variedade de ferramentas de compresión dispoñibles que están deseñadas para reducir o tamaño dos ficheiros de datos mantendo a integridade dos datos orixinais. Estas ferramentas usan algoritmos para identificar datos redundantes e descartalos do ficheiro sen perder ningunha información.

A compresión sen perdas é especialmente útil para imaxes gráficas ou gravacións de audio e vídeo. Ferramentas como ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP e ARJ admite varios niveis de compresión sen perdas para unha variedade de tipos de ficheiros, incluíndo PDF e executables comprimidos (EXE). Por exemplo, se comprime unha imaxe cun destes formatos en configuración de redución de tamaño máximo, poderás abrir e ver esa imaxe sen perder ningún detalle ou información de cor.

O algoritmo utilizado afectará ao tamaño do ficheiro que se pode conseguir así como ao tempo que leva procesar e comprimir un ficheiro. Isto pode variar de minutos a varias horas, dependendo da sofisticación que teña a ferramenta escollida. Ferramentas de compresión populares como 7 cremalleiras (LZMA2) ofrecen niveis máis altos de compresión pero requiren tempos de procesamento máis longos. Programas altamente optimizados como SQ=z (CABAZA) son rutinas de baixo nivel que poden espremer bytes adicionais á velocidade do lóstrego en comparación con aplicacións máis populares como WinZip or WinRAR pero a súa complexidade técnica fai que os usuarios afeccionados de PC os usen raramente.

Compresión de imaxes

Compresión de imaxe é unha forma de reducir a cantidade de datos necesarios para representar unha imaxe dixital. Isto faise mediante un dos dous enfoques ou ambos: eliminando ou reducindo os datos de imaxe insignificantes, chamados compresión sen perdas; ou mediante a eliminación coidadosa dos datos, chamado compresión con perdas.

con compresión sen perdas, a imaxe aparece exactamente como antes de ser comprimida e usa menos memoria para o almacenamento. Cun compresión con perdas técnica, algúns datos pérdense cando o ficheiro se garda e recomprime, pero cando se fai correctamente, non se debe ver ningunha distorsión visible do ficheiro orixinal sen comprimir.

As técnicas de compresión sen perdas úsanse amplamente na fotografía dixital e nos fluxos de traballo de deseño gráfico. As técnicas sen perdas permiten que os ficheiros sexan comprimidos en tamaños moito máis pequenos que se fosen comprimidos con outros métodos, como imaxes JPEG deseñadas para compresión con perdas onde obtén un tamaño de ficheiro máis pequeno a costa de perder calidade ou detalle.

Os formatos de imaxe sen perdas inclúen:

• PNG de fogos artificiais (ortf)
• GIF (gif)
• e o formato máis utilizado TIFF (tiff).

As aplicacións de software de procesamento de imaxes como Photoshop poden abrir diferentes tipos de imaxes e convertelas nun destes formatos mediante funcións como "Gardar como", que é a frecuencia coa que se converten os ficheiros entre formatos sen ter que descargar software adicional.

Algúns formatos de imaxe alternativos como JPEG 2000 (jp2) tamén usan este tipo de técnica de compresión, pero proporcionan un beneficio adicional xa que poden almacenar información directa con máis precisión en comparación cos JPEG, aínda que aínda teñen un pequeno tamaño de ficheiro debido ao seu esquema de codificación eficiente.

Conclusión

Compresión sen perdas é unha poderosa ferramenta que pode axudarche a reducir o tamaño dos ficheiros e aforrar espazo de almacenamento, ao tempo que se asegura de non perder ningún dato no proceso. Permítelle comprimir ficheiros sen perder ningunha da información que conteñen, converténdoos máis fácil de almacenar, acceder e compartir.

En conclusión, compresión sen perdas é unha ferramenta esencial para o almacenamento e xestión de datos modernos.

Resumo da compresión sen perdas

Compresión sen perdas é un tipo de técnica de compresión de datos que reduce o tamaño dos ficheiros sen sacrificar ningún dos datos contidos. É ideal para comprimir ficheiros baseados en texto como documentos, follas de cálculo, así como imaxes e ficheiros de audio.

O principal beneficio da compresión sen perdas é que é permítelle reducir o tamaño dun ficheiro sen sacrificar a súa calidade. Isto significa que o mesmo ficheiro exacto pode ser comprimido varias veces, o que facilita o almacenamento e a transferencia de ficheiros grandes de forma rápida e sinxela. Tamén permite un uso máis eficiente do almacenamento eliminando os datos redundantes dun ficheiro e almacenando só os elementos esenciais da información.

En xeral, hai dous tipos de algoritmos de compresión sen perdas: algoritmos baseados en dicionarios como Deflate/GZip ou Lempel-Ziv (que comprime ficheiros nunha lista indexada) ou métodos de eliminación de redundancia como a codificación aritmética ou a codificación de lonxitude de execución (que elimina a redundancia mediante a codificación de patróns repetitivos). Cada tipo ten os seus propósitos específicos cando se trata de tipos de medios e aplicacións.

Para imaxes, en concreto, formatos de imaxe sen perdas como PNG prefiren a outros formatos con perdas como JPEG porque conservan os detalles da imaxe mellor que o JPEG, aínda que ofrecen un nivel razoable de compresión sen unha degradación significativa da calidade da imaxe ou dificultade para decodificar ou recuperar os datos orixinais de orixe. Do mesmo xeito, o audio dixital ficheiros de formas de onda sen comprimir tenden a facelo mellor técnicas de cuantización vectorial en lugar de técnicas puras de redución de bitrate.

En conclusión, a compresión sen perdas é unha forma eficaz de reducir grandes tamaños de ficheiros sen sacrificar a calidade; isto convérteos en excelentes alternativas para conservar datos valiosos ao tempo que aforran espazo e custos de almacenamento. Como os diferentes algoritmos se adaptan a diferentes tipos de medios de forma máis eficaz que outros, sempre é mellor investigar cal é o formato que mellor se adapta ás túas necesidades tanto de protección da privacidade como de eficiencia do espazo: a elección correcta pode marcar a diferenza.

Beneficios da compresión sen perdas

Compresión sen perdas é un proceso de codificación e decodificación de datos que permite que os ficheiros aforren espazo sen sacrificar a calidade. Aínda que o custo de almacenamento está a diminuír constantemente, manter contido dixital de alta calidade pode ser caro e lento. Os algoritmos de compresión sen perdas facilitan o almacenamento, a optimización da rede e a transferencia de ficheiros entre diferentes sistemas. Ademais, as velocidades de transmisión de datos optimizadas poden reducir os custos operativos asociados ás operacións de E/S e axudar aos departamentos de análise de datos científicos ou médicos a validar os seus resultados máis rapidamente.

As vantaxes de usar técnicas de compresión sen perdas inclúen:

• Redución do tamaño do ficheiro sen introducir ningunha distorsión ou degradación da calidade
• Mellorouse a velocidade de carga das páxinas reducindo a cantidade de datos transferidos pola web
• Pasarelas a aplicacións de código aberto que reducen os custos de comunicación para acceder ao contido en servidores en liña
• Aumento das capacidades de arquivo para a conservación a longo prazo do contido dixital
• Abriuse vías para a instrumentación virtual e os servizos multimedia de transmisión por Internet atendendo a audiencias potencialmente masivas con recursos de ancho de banda mínimos

Ola, son Kim, unha nai e unha entusiasta do stop motion con experiencia en creación de medios e desenvolvemento web. Teño unha gran paixón polo debuxo e a animación, e agora estou mergullo de cabeza no mundo do stop motion. Co meu blog, comparto as miñas aprendizaxes con vós.