可逆圧縮: それは何であり、それを使用する方法
無損失圧縮 デジタルメディアに関しては重要な概念です。 データが圧縮されるプロセスを指します データを失うことなく. 無損失圧縮は、品質を犠牲にすることなくデジタル メディアのファイル サイズを縮小する優れた方法です。
この記事では、
- 無損失圧縮とは,
- 仕組み,
- それをどのように活用できるか.
始めましょう！
この投稿では、以下について説明します。
無損失圧縮の定義
無損失圧縮 結果が元のファイルまたはデータの正確なレプリカになるように、エンコードおよびデコード処理中にすべての元のデータを保持するデータ圧縮の一種です。 データのパターンを見つけて、より効率的に保存することで機能します。 たとえば、ファイルに 5 つの繰り返し単語がある場合、これらの 5 つの重複した単語を格納する代わりに、可逆圧縮はその単語の XNUMX つのインスタンスと、ファイル内でのその使用に関する情報を見つけることができる場所への参照のみを格納します。
取消 非可逆圧縮 (サイズを縮小するために一部の情報を選択的に破棄します) 無損失圧縮 維持することができます 画像解像度、テキストの明瞭さとファイルの完全性 品質を損なうことはありません. これにより、一部の情報が不可欠であり、サイズを縮小するために犠牲にすることができないアプリケーションに適しています。 無損失圧縮の一般的な用途は次のとおりです。
- 音楽ファイルの圧縮 (音質を維持する必要があるため)
- 医用画像の圧縮 (診断には細部が重要な場合があるため)
- ソフトウェア アプリケーションのソース コードの圧縮
- 長期保管のための文書のアーカイブ。
このタイプのアルゴリズムを使用できるコンプレッサーの例は次のとおりです。 ZIP および PNG ファイル のようないくつかの画像フォーマットと同様に TIFFとGIF.
無損失圧縮の利点
無損失圧縮 品質を損なうことなくデータをより小さなサイズに圧縮する技術です。 これは、データの冗長または繰り返し文字列を識別し、それらを短いコードに置き換えるアルゴリズムを使用することで可能になります。 この方法を使用すると、データのサイズを大幅に削減できます。 半分以上、ユーザーが大量の情報をより効率的に保存および送信できるようにします。
ストレージ スペースの節約以外にも、可逆圧縮を使用する主な利点がいくつかあります。 これらには以下が含まれます：
- パフォーマンスを向上させた: 可逆圧縮は、ファイルが小さくなり、送信またはダウンロード中に使用する帯域幅が少なくなるため、ファイルの転送速度を向上させることができます。
- データの整合性: ロスレス圧縮を使用するとデータが失われないため、エンコードされた情報は解凍時にそのまま残ります。
- 互換性: 圧縮ファイルは、通常、標準のエンコード アルゴリズムにより、さまざまなプラットフォームのさまざまなアプリケーションで開くことができます。
- 処理時間の短縮: ファイル サイズを小さくすると、印刷、ストリーミング、編集などのプロセスが高速化されます。ファイルが小さいほど、必要な計算能力が少なくなります。
可逆圧縮の種類
いろいろなタイプの ロスレス圧縮 情報を失うことなくデータを圧縮できる技術。 可逆圧縮の最も一般的なタイプは次のとおりです。 ZIP、gzip、LZW. これらの XNUMX つは、他のさまざまなタイプと同様に、すべて独自の利点と欠点があります。
この記事では、さまざまな種類の可逆圧縮方法とその使用方法について説明します。
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- ZIP
- gzip
- Lzw
ランレングスエンコーディング
ランレングス エンコーディング (RLE) データを失うことなくファイルのサイズを縮小するために使用されるデータ圧縮アルゴリズムです。 データを分析し、連続する文字を検索してから、それらをより小さく、より凝縮された形式に圧縮します。 これにより、ファイルの保存と転送が容易になります。 解凍プロセス中に、元のデータを完全に再構築できます。
ランレングス エンコーディングは、デジタル画像の圧縮に一般的に使用されます。 繰り返しパターン、実行 ピクセル または単一の色で塗りつぶされた大きな領域. テキスト ドキュメントには繰り返しの単語や語句が含まれていることが多いため、RLE 圧縮の候補としても適しています。
ランレングス エンコーディングは、オーディオ ファイル内の多くの連続したサンプルが 同一の値 サイズを縮小しながら、解凍時に元の品質を維持するために。 これにより、ファイル サイズが大幅に縮小される可能性があります。 50％以上 – 音質とパフォーマンスの面での損失はほとんどありません。
RLE エンコーディングを使用する場合、音声ファイルや画像ファイルに関連するファイル サイズは縮小される可能性がありますが、従来の方法で作成されているために冗長性があまりない傾向があるテキスト ファイルの種類には実際にはメリットがない可能性があることを覚えておくことが重要です。 . したがって、このタイプの圧縮技術がニーズに最適かどうかを最終的に決定する前に、さまざまなタイプのアプリケーションを試してみることが必要になる場合があります。
ハフマン符号化
ハフマン符号化 適応型の可逆データ圧縮アルゴリズムです。 このアルゴリズムは、一連のデータ シンボルまたは文字をファイル内での出現頻度と共に使用して、効率的なプレフィックス コードを構築します。 このコードは、頻度の高い文字を表す短いコードワードと、まれな文字を表す長いコードワードで構成されます。 これらのコードを使用すると、ハフマン コーディングは、データの整合性にほとんど影響を与えずにファイル サイズを縮小できます。
ハフマン コーディングは XNUMX つのステップで機能します。一意のシンボル コードのセットを構築し、それを使用してデータ ストリームを圧縮します。 記号コードは一般に、その他のファイルの文字の分布と、その相対頻度を調べて得られた情報から構成されます。 そこに登場するさまざまなキャラクター. 一般に、ハフマン コーディングは、他のロスレス圧縮アルゴリズムよりも効率的に動作します。 不等発生確率 – たとえば、いくつかの文字 (「え」のように) 他のものよりも頻繁に発生します (「ズ」のように).
算術コーディング
使用できるロスレス圧縮の XNUMX つのタイプは、 算術コーディング. この方法は、データのストリームに、スペースを消費するが実際の情報を伝達しない冗長な部分が含まれている可能性があるという事実を利用しています。 元の情報内容を維持しながら、これらの冗長部分を削除することでデータを圧縮します。
算術コーディングがどのように機能するかを理解するために、テキストベースの例を考えてみましょう。 データ ストリームに XNUMX つの文字があるとします。 A、B、C、 & D. データが圧縮されていない場合、各文字はストリーム全体で合計 32 ビットの XNUMX ビットを使用します。 ただし、算術コーディングでは、次のような反復値 AとB それぞれXNUMXビット未満で表すことができます。
この例では、16 ビット ブロックを使用して各文字を表します。つまり、16 文字すべてを XNUMX つの XNUMX ビット ブロックにパックできます。 エンコーダーはデータのストリームを調べ、連続する文字列に出現する可能性に基づいて各文字に確率を割り当てます。これにより、スペースを節約しながら、反対側で圧縮解除するときに最大の精度を確保できます。 したがって、圧縮中は、確率の高い文字のみがより少ないビットを使用しますが、周波数が低い文字や出現頻度の低い文字は、文字ブロックごとにより多くのビットを必要としますが、データ ストリーム全体で数バイトを保存する前のように、XNUMX つの XNUMX ビット ブロック内にバンドルされたままです。圧縮されていないバージョンと比較して。
無損失圧縮の使用方法
無損失圧縮 情報を失うことなくデータをエンコードおよび圧縮する方法です。 この圧縮方法は、デジタル画像、オーディオ、およびビデオ ファイルのサイズを縮小するために使用されます。 可逆圧縮により、データを元のサイズの何分の一かで保存できるため、ファイルがはるかに小さくなります。
それでは、詳しく見ていきましょう 無損失圧縮の使い方:
ファイル形式
無損失圧縮 元のファイルに含まれるデータを犠牲にすることなく、ファイル サイズを縮小するデータ圧縮の一種です。 これは、デジタル写真、オーディオ ファイル、ビデオ クリップなどの大きなファイルを圧縮するための理想的な方法です。 このタイプの圧縮を使用するには、ロスレス コンプレッサでサポートされているファイルのタイプと、最適な結果を得るための適切な設定方法を理解する必要があります。
無損失目的でファイルを圧縮する場合、ファイル形式にはいくつかのオプションがあります。 ほとんどの場合、次のいずれかを選択します。 JPEG と PNG どちらも適切なファイル サイズで優れた結果を提供するためです。 次のような形式を使用することもできます GIF または TIFF ソフトウェアがそれらをサポートしている場合。 また、オーディオまたはビデオ専用に設計された特定の圧縮形式もいくつかあります。 これらには以下が含まれます FLAC (ロスレス オーディオ)、AVI (ロスレス ビデオ)、および QuickTime の Apple Lossless 形式 (ALAC).
これらの形式は、非圧縮形式よりも優れた圧縮を提供しますが、一部のアプリケーションやソフトウェア プログラムでのサポートが制限されているため、操作が難しくなる可能性があることに注意してください。 セットアップに応じて、 非圧縮形式 より多くのディスクスペースを占有する場合でも、長期的にはより簡単になる可能性があります。
圧縮ツール
元のデータの整合性を維持しながらデータ ファイルのサイズを縮小するように設計された、さまざまな圧縮ツールが利用可能です。 これらのツールは、アルゴリズムを使用して冗長データを識別し、情報を失うことなくファイルから破棄します。
ロスレス圧縮は、グラフィック イメージ、オーディオおよびビデオの記録に特に役立ちます。 などのツール ZIP、RAR、Stuffit X、GZIP、ARJ PDF や圧縮された実行可能ファイル (EXE) など、さまざまな種類のファイルに対してさまざまなレベルのロスレス圧縮をサポートします。 たとえば、次のいずれかの形式で画像を圧縮すると、 最大サイズ縮小設定、詳細情報や色情報を失うことなく、その画像を開いて表示できます。
使用されるアルゴリズムは、達成できるファイルサイズと、ファイルの処理と圧縮にかかる時間に影響します。 選択したツールの洗練度に応じて、数分から数時間かかる場合があります。 などの一般的な圧縮ツール 7ジップ（LZMA2） より高いレベルの圧縮を提供しますが、より長い処理時間を必要とします。 次のような高度に最適化されたプログラム SQ=z (スカッシュ) などのより一般的なアプリケーションと比較して、超高速で追加のバイトを絞り出すことができる低レベルのルーチンです。 WinZipの or WinRARの しかし、それらの技術的な複雑さは、アマチュア PC ユーザーがめったに使用しないことを意味します。
画像圧縮
画像圧縮 デジタル画像を表現するために必要なデータ量を削減する方法です。 これは、次の XNUMX つのアプローチのいずれかまたは両方によって行われます。 ロスレス圧縮; または慎重なデータ消去によって呼び出されます 非可逆圧縮.
ロスレス圧縮、画像は圧縮前とまったく同じように表示され、保存に使用するメモリが少なくなります。 とともに 非可逆圧縮 この手法では、ファイルを保存して再圧縮すると一部のデータが失われますが、正しく実行すると、圧縮されていない元のファイルに目に見える歪みは見られません。
可逆圧縮技術は、デジタル写真やグラフィック デザインのワークフローで広く使用されています。 ロスレス技術により、ファイルを JPEG 画像などの他の方法で圧縮した場合よりもはるかに小さいサイズに圧縮できます。 非可逆圧縮 品質やディテールが失われる代わりにファイル サイズが小さくなります。
ロスレス画像形式には次のものがあります。
- 花火 PNG (オルトフ)
- GIFファイル （gif）
- および最も一般的に使用される形式 TIFF （ティフ）。
Photoshop などの画像処理ソフトウェア アプリケーションは、さまざまな種類の画像を開き、「名前を付けて保存」などの機能を使用してこれらの形式のいずれかに変換できます。これは、追加のソフトウェアをダウンロードすることなくファイルを形式間で変換する頻度です。
次のようないくつかの代替画像形式 JPEG 2000 (jp2) もこのタイプの圧縮技術を使用しますが、JPEG と比較してより正確な直接情報を保存できると同時に、効率的なコーディング方式によりファイルサイズが小さいため、追加の利点があります。
まとめ
無損失圧縮 は、ファイル サイズを縮小してストレージ スペースを節約するのに役立つ強力なツールであり、処理中にデータが失われないようにすることもできます。 ファイルに含まれる情報を失うことなくファイルを圧縮できます。 保存、アクセス、共有がより簡単になります。
結論として、 ロスレス圧縮 は、最新のデータ ストレージと管理に不可欠なツールです。
無損失圧縮のまとめ
無損失圧縮 ファイルに含まれるデータを犠牲にすることなくファイルサイズを縮小するデータ圧縮技術の一種です。 ドキュメント、スプレッドシート、画像、音声ファイルなどのテキストベースのファイルを圧縮するのに最適です。
無損失圧縮の主な利点は、 ファイルの品質を犠牲にすることなく、ファイルのサイズを縮小することができます. つまり、まったく同じファイルを複数回圧縮できるため、大きなファイルをすばやく簡単に保存および転送できます。 また、ファイルから冗長なデータを削除し、情報の重要な要素のみを保存することで、より効率的なストレージの使用を可能にします。
一般に、ロスレス圧縮アルゴリズムには XNUMX 種類あります。 辞書ベースのアルゴリズム Deflate/GZip や Lempel-Ziv (ファイルをインデックス付きリストに圧縮する) など、または 冗長性の排除方法 算術符号化やランレングス符号化 (繰り返しパターンを符号化することで冗長性を取り除きます) などです。 メディアやアプリケーションの種類に関しては、それぞれの種類に固有の目的があります。
画像の場合、具体的には、次のようなロスレス画像フォーマット PNG などの他の損失の多い形式よりも優先されます。 JPEG JPEG よりも画像の詳細を保持しながら、画質を大幅に低下させたり、元のソース データのデコードや取得を困難にしたりすることなく、適切なレベルの圧縮を提供するためです。 同じくデジタルオーディオ 非圧縮波形ファイル よりうまくいく傾向がある ベクトル量子化技術 純粋なビットレート削減技術ではありません。
結論として、ロスレス圧縮は、品質を犠牲にすることなく大きなファイル サイズを縮小する効果的な方法です。 これにより、ストレージ スペースとコストを節約しながら貴重なデータを保存するための優れた代替手段となります。 さまざまなアルゴリズムがさまざまなタイプのメディアに他のものよりも効果的に適合するため、プライバシー保護とスペース効率の両方のニーズに最適なフォーマットを調査することが常に最善です。正しい選択はすべての違いを生む可能性があります!
無損失圧縮の利点
無損失圧縮 は、品質を犠牲にすることなくファイルのスペースを節約できるようにするデータのエンコードおよびデコード処理です。 ストレージのコストは一貫して低下していますが、高品質のデジタル コンテンツを維持するには、費用と時間がかかる場合があります。 可逆圧縮アルゴリズムにより、ストレージ、ネットワークの最適化、および異なるシステム間でのファイル転送が容易になります。 さらに、最適化されたデータ転送速度は、I/O 操作に関連する運用コストを削減し、科学または医療データ分析部門が結果をより迅速に検証するのに役立ちます。
無損失圧縮技術を使用する利点は次のとおりです。
- 歪みや品質の低下を招くことなくファイルサイズを縮小
- Web 経由で転送されるデータ量を削減することにより、ページの読み込み速度が向上しました
- オンライン サーバー上のコンテンツにアクセスするための通信コストを削減するオープン ソース アプリケーションへのゲートウェイ
- デジタルコンテンツの長期保存のためのアーカイブ機能の向上
- 最小限の帯域幅リソースで潜在的に大規模な視聴者に対応することにより、仮想計測およびインターネット ストリーミング メディア サービスへの道を開きました。
こんにちは、私はキムです。母親であり、メディア作成と Web 開発のバックグラウンドを持つストップモーション愛好家です。 私は絵を描くこととアニメーションに大きな情熱を持っており、今はストップモーションの世界に真っ向から飛び込んでいます。 私のブログでは、私が学んだことを皆さんと共有しています。
