Lossless შეკუმშვა: რა არის და როგორ გამოვიყენოთ იგი

კიმის მიერ განახლებულია: ივნისი 28, 2022

დაკარგვის შეკუმშვა მნიშვნელოვანი კონცეფციაა ციფრულ მედიასთან დაკავშირებით. ეს ეხება პროცესს, სადაც მონაცემები შეკუმშულია მონაცემთა დაკარგვის გარეშე. დაკარგვის გარეშე შეკუმშვა შესანიშნავი გზაა თქვენი ციფრული მედიის ფაილის ზომის შესამცირებლად ხარისხის შეწირვის გარეშე.

ამ სტატიაში ჩვენ შევისწავლით

• რა არის უდანაკარგო შეკუმშვა,
• როგორ მუშაობსდა
• როგორ შეგიძლიათ გამოიყენოთ იგი თქვენს სასარგებლოდ.

დავიწყოთ!

უკარგავი შეკუმშვის განმარტება

დაკარგვის შეკუმშვა არის მონაცემთა შეკუმშვის ტიპი, რომელიც ინახავს ყველა ორიგინალურ მონაცემს კოდირებისა და დეკოდირების პროცესში, ისე, რომ შედეგი იყოს ორიგინალური ფაილის ან მონაცემების ზუსტი ასლი. ის მუშაობს მონაცემების შაბლონების პოვნაში და უფრო ეფექტურად შენახვით. მაგალითად, თუ ფაილს აქვს 5 განმეორებადი სიტყვა, ამ 5 დუბლიკატი სიტყვის შენახვის ნაცვლად უზარმაზარ შეკუმშვა შეინახავს ამ სიტყვის მხოლოდ ერთ მაგალითს, პლუს მითითებას, სადაც მას შეუძლია მოიძიოს ინფორმაცია ფაილში მისი გამოყენების შესახებ.

განსხვავებით დაკარგვის შეკუმშვა (რაც ზოგიერთ ინფორმაციას შერჩევით უგულებელყოფს ზომის შესამცირებლად) დაკარგვის კომპრესია საშუალებას გაძლევთ შეინარჩუნოთ სურათის რეზოლუცია, ტექსტის სიცხადე და ფაილის მთლიანობა ხარისხის დაკარგვა არ არის. ეს შესაფერისს ხდის აპლიკაციებისთვის, სადაც გარკვეული ინფორმაცია აუცილებელია და არ შეიძლება შეიწიროს ზომის შემცირებისთვის. უდანაკარგო შეკუმშვის საერთო გამოყენება მოიცავს:

• მუსიკალური ფაილების შეკუმშვა (ამიტომ აუდიო ხარისხი უნდა დარჩეს ხელუხლებელი)
• სამედიცინო სურათების შეკუმშვა (რადგან მცირე დეტალები შეიძლება გადამწყვეტი იყოს დიაგნოზისთვის)
• პროგრამული აპლიკაციების წყაროს კოდის შეკუმშვა
• დოკუმენტების არქივირება გრძელვადიანი შენახვისთვის.

კომპრესორების მაგალითები, რომლებსაც შეუძლიათ გამოიყენონ ამ ტიპის ალგორითმი ZIP და PNG ფაილები ასევე ზოგიერთი სურათის ფორმატი, როგორიცაა TIFF და GIF.

უკარგავი შეკუმშვის სარგებელი

დაკარგვის შეკუმშვა არის ტექნოლოგია, რომელიც შეკუმშავს მონაცემებს უფრო მცირე ზომებში ხარისხის დაკარგვის გარეშე. ეს შესაძლებელი ხდება ალგორითმების გამოყენებით, რომლებიც იდენტიფიცირებენ მონაცემთა ზედმეტი ან განმეორებით სტრიქონებს და შემდეგ ცვლის მათ უფრო მოკლე კოდებით. ამ მეთოდის გამოყენებამ შეიძლება მნიშვნელოვნად შეამციროს მონაცემების ზომა, ხშირად ნახევარი ან მეტი, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეინახონ და გადასცენ დიდი რაოდენობით ინფორმაცია უფრო ეფექტურად.

შენახვის სივრცის დაზოგვის გარდა, არსებობს კიდევ რამდენიმე ძირითადი სარგებელი უდანაკარგო შეკუმშვის გამოყენებისას. Ესენი მოიცავს:

• გაუმჯობესებული შესრულება: უზარმაზარ შეკუმშვას შეუძლია გააუმჯობესოს ფაილების გადაცემის სიჩქარე, რადგან ისინი უფრო მცირეა და იკავებენ ნაკლებ სიჩქარეს გაგზავნის ან ჩამოტვირთვისას.
• მონაცემთა მთლიანობა: იმის გამო, რომ მონაცემები არ იკარგება დანაკარგების შეკუმშვის გამოყენებისას, ნებისმიერი დაშიფრული ინფორმაცია ხელუხლებელი დარჩება დეკომპრესიის დროს.
• თავსებადობა: შეკუმშული ფაილები ჩვეულებრივ შეიძლება გაიხსნას სხვადასხვა აპლიკაციით სხვადასხვა პლატფორმაზე მისი სტანდარტული კოდირების ალგორითმების გამო.
• შემცირებული დამუშავების დრო: ფაილის ზომის შემცირება აჩქარებს პროცესებს, როგორიცაა ბეჭდვა, სტრიმინგი და რედაქტირება, რადგან პატარა ფაილებს ნაკლები გამოთვლითი ძალა სჭირდება.

უკარგავი შეკუმშვის სახეები

არსებობს სხვადასხვა სახის უდანაკარგო შეკუმშვა ტექნიკა, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეკუმშოთ მონაცემები ინფორმაციის დაკარგვის გარეშე. უზარმაზარ შეკუმშვის ყველაზე გავრცელებული ტიპებია ZIP, gzip და LZW. ამ სამს, სხვა სხვადასხვა ტიპთან ერთად, ყველას აქვს თავისი სარგებელი და ნაკლოვანებები.

ამ სტატიაში განვიხილავთ უზარმაზარ შეკუმშვის მეთოდებს და როგორ გამოვიყენოთ ისინი:

• ZIP
• gzip
• LZW

სიგრძის კოდირების გაშვება

გაშვების სიგრძის კოდირება (RLE) არის მონაცემთა შეკუმშვის ალგორითმი, რომელიც გამოიყენება ფაილის ზომის შესამცირებლად მონაცემების დაკარგვის გარეშე. ის მუშაობს მონაცემების ანალიზით, თანმიმდევრული სიმბოლოების ძიებით და შემდეგ მათი შეკუმშვით უფრო მცირე, უფრო შედედებულ ფორმაში. ეს აადვილებს ფაილების შენახვას და გადაცემას. დეკომპრესიის პროცესის დროს შესაძლებელია ორიგინალური მონაცემების სრული რეკონსტრუქცია.

Run Length Encoding ჩვეულებრივ გამოიყენება ციფრული სურათების შეკუმშვისთვის, რადგან ის ეფექტურად ამცირებს ინფორმაციის სიჭარბეს ისეთ მასალაში, როგორიცაა განმეორებადი ნიმუშები, გაშვებები პიქსელი ან ერთი ფერით სავსე დიდი ტერიტორიები. ტექსტური დოკუმენტები ასევე შესაფერისი კანდიდატებია RLE შეკუმშვისთვის, რადგან ისინი ხშირად შეიცავს სიტყვებს და ფრაზებს.

Run Length Encoding იყენებს იმ ფაქტს, რომ ბევრი თანმიმდევრული ნიმუში აქვს აუდიო ფაილებში იდენტური ღირებულებები რათა შემცირდეს მათი ზომა, მაგრამ შეინარჩუნონ ორიგინალური ხარისხი დეკომპრესიის დროს. ამან შეიძლება გამოიწვიოს ფაილის ზომის მნიშვნელოვანი შემცირება - როგორც წესი 50% ან მეტი - ძალიან მცირე დანაკარგებით აუდიოს ხარისხისა და შესრულების თვალსაზრისით.

RLE კოდირების გამოყენებისას მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ მიუხედავად იმისა, რომ შესაძლოა შემცირდეს ფაილის ზომა, რომელიც დაკავშირებულია ხმოვან ან გამოსახულების ფაილებთან, ის შეიძლება რეალურად არ იყოს მომგებიანი ტექსტური ფაილების ტიპებისთვის, რომლებსაც, როგორც წესი, არ აქვთ ზედმეტი ზედმეტი, იმის გამო, თუ როგორ არის ისინი შექმნილი ჩვეულებრივი გზით. . აქედან გამომდინარე, შეიძლება საჭირო გახდეს გარკვეული ექსპერიმენტები სხვადასხვა ტიპის აპლიკაციებთან, სანამ საბოლოო არჩევანის გაკეთებას არ აპირებთ, არის თუ არა ამ ტიპის შეკუმშვის ტექნოლოგია საუკეთესოდ შეეფერება თქვენს საჭიროებებს.

ჰაფმანის კოდირება

ჰაფმანის კოდირება არის მონაცემთა შეკუმშვის ადაპტური, უდანაკარგო ალგორითმი. ეს ალგორითმი იყენებს მონაცემთა სიმბოლოების, ან სიმბოლოების ერთობლიობას, ფაილში მათი გაჩენის სიხშირესთან ერთად ეფექტური პრეფიქსის კოდის შესაქმნელად. ეს კოდი შედგება მოკლე კოდური სიტყვებისგან, რომელიც წარმოადგენს უფრო ხშირ სიმბოლოებს და უფრო იშვიათს. ამ კოდების გამოყენებით, Huffman Coding-ს შეუძლია შეამციროს ფაილის ზომა და მცირე გავლენა მოახდინოს მის მონაცემთა მთლიანობაზე.

Huffman Coding მუშაობს ორ ეტაპად: უნიკალური სიმბოლო კოდების კომპლექტის აგება და მისი გამოყენება მონაცემთა ნაკადის შეკუმშვისთვის. სიმბოლოების კოდები, როგორც წესი, აგებულია სხვადასხვა ფაილის სიმბოლოების განაწილებიდან და ინფორმაციის შედარებითი სიხშირეების შესწავლით, რომლითაც მასში სხვადასხვა პერსონაჟი გვხვდება. ზოგადად, Huffman Coding მუშაობს უფრო ეფექტურად, ვიდრე სხვა დანაკარგების შეკუმშვის ალგორითმები, როდესაც გამოიყენება მონაცემთა ნაკადებზე, რომლებიც შეიცავს სიმბოლოებს. მოვლენის არათანაბარი ალბათობა – მაგალითად, ტექსტური დოკუმენტის დახასიათება, რომელშიც რამდენიმე ასო (როგორც "ე") ხდება უფრო ხშირად ვიდრე სხვები (როგორც "z").

არითმეტიკული კოდირება

უდანაკარგო შეკუმშვის ერთ-ერთი ტიპი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას, ეწოდება არითმეტიკული კოდირება. ეს მეთოდი იყენებს იმ ფაქტს, რომ მონაცემთა ნაკადს შეიძლება ჰქონდეს ზედმეტი ნაწილები, რომლებიც მოიხმარენ სივრცეს, მაგრამ არ გადასცემენ რეალურ ინფორმაციას. ის შეკუმშავს მონაცემებს ამ ზედმეტი ნაწილების ამოღებით, ხოლო ორიგინალური ინფორმაციის შინაარსის შენარჩუნებით.

იმის გასაგებად, თუ როგორ მუშაობს არითმეტიკული კოდირება, განვიხილოთ ტექსტზე დაფუძნებული მაგალითი. დავუშვათ, რომ ჩვენს მონაცემთა ნაკადში ოთხი სიმბოლოა – A, B, C, მდე D. თუ მონაცემები არ შეკუმშული დარჩებოდა, თითოეული სიმბოლო დაიკავებდა რვა ბიტს მთლიან ნაკადში 32 ბიტისთვის. თუმცა, არითმეტიკული კოდირებით, განმეორებადი მნიშვნელობები მოსწონს ა და ბ შეიძლება წარმოდგენილი იყოს რვაზე ნაკლები ბიტით თითოეული.

ამ მაგალითში ჩვენ გამოვიყენებთ ოთხბიტიან ბლოკებს თითოეული სიმბოლოს წარმოსაჩენად, რაც ნიშნავს, რომ ოთხივე სიმბოლო შეიძლება შეფუთული იყოს ერთ 16-ბიტიან ბლოკში. ენკოდერი უყურებს მონაცემთა ნაკადს და ანიჭებს ალბათობას თითოეულ სიმბოლოს თანმიმდევრულ სტრიქონებში გამოჩენის ალბათობის მიხედვით, რათა დაზოგოს სივრცე და უზრუნველყოს მაქსიმალური სიზუსტე, როდესაც ისინი დეკომპრესირდება მეორე ბოლოში. ამრიგად, შეკუმშვისას მხოლოდ უფრო მაღალი ალბათობის მქონე სიმბოლოებს ჭირდებათ ნაკლები ბიტი, ხოლო დაბალი სიხშირის მქონე ან ნაკლებად ხშირად გამოჩენილ სიმბოლოებს დასჭირდებათ მეტი ბიტი თითო სიმბოლოს ბლოკზე, მაგრამ მაინც დარჩებიან შეფუთული ერთ 16-ბიტიან ბლოკში, როგორც რამდენიმე ბაიტის შენახვამდე მონაცემთა მთელ ნაკადში. მის არაკომპრესირებულ ვერსიასთან შედარებით.

როგორ გამოვიყენოთ უნაყოფო შეკუმშვა

დაკარგვის შეკუმშვა არის მონაცემთა კოდირებისა და შეკუმშვის საშუალება ინფორმაციის დაკარგვის გარეშე. შეკუმშვის ეს მეთოდი გამოიყენება ციფრული სურათების, აუდიო და ვიდეო ფაილების ზომის შესამცირებლად. Lossless შეკუმშვა საშუალებას აძლევს მონაცემთა შენახვას მისი ორიგინალური ზომის წილად, რაც გამოიწვევს ბევრად უფრო მცირე ფაილს.

ასე რომ, მოდით დეტალურად შევისწავლოთ და გამოვიკვლიოთ როგორ გამოვიყენოთ უდანაკარგო შეკუმშვა:

ფორმატი

დაკარგვის შეკუმშვა არის მონაცემთა შეკუმშვის ტიპი, რომელიც ამცირებს ფაილის ზომას თავდაპირველ ფაილში შემავალი მონაცემების შეწირვის გარეშე. ეს ხდის მას იდეალურ მეთოდს დიდი ფაილების შეკუმშვისთვის, როგორიცაა ციფრული ფოტოები, აუდიო ფაილები და ვიდეო კლიპები. ამ ტიპის შეკუმშვის გამოსაყენებლად, თქვენ უნდა გესმოდეთ ფაილების ტიპები, რომლებიც მხარდაჭერილია უდანაკარგო კომპრესორებით და როგორ სწორად დააყენოთ ისინი ოპტიმალური შედეგისთვის.

ფაილის დაკარგვის გარეშე შეკუმშვისას, თქვენ გაქვთ რამდენიმე ვარიანტი ფაილის ფორმატებისთვის. სავარაუდოდ, თქვენ აირჩევთ მათ შორის JPEG და PNG რადგან ორივე იძლევა შესანიშნავ შედეგს ფაილის კარგი ზომით. თქვენ ასევე შეგიძლიათ გამოიყენოთ ისეთი ფორმატები, როგორიცაა GIF ან TIFF თუ თქვენი პროგრამა მხარს უჭერს მათ. ასევე არსებობს გარკვეული შეკუმშული ფორმატები, რომლებიც სპეციალურად შექმნილია აუდიო ან ვიდეოსთვის. Ესენი მოიცავს FLAC (დაკარგვის აუდიო), AVI (უზარმაზარ ვიდეო) და QuickTime-ის Apple Lossless ფორმატი (ALAC).

მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ეს ფორმატები გვთავაზობენ უკეთეს შეკუმშვას, ვიდრე მათი არაკომპრესირებულ კოლეგებს, მათთან მუშაობა შეიძლება უფრო რთული იყოს ზოგიერთ აპლიკაციასა და პროგრამულ პროგრამაში შეზღუდული მხარდაჭერის გამო. თქვენი დაყენებიდან გამომდინარე, გამოიყენეთ არაკომპრესირებული ფორმატები შეიძლება უფრო მარტივი იყოს გრძელვადიან პერსპექტივაში, მაშინაც კი, თუ ის იკავებს მეტ ადგილს დისკზე.

შეკუმშვის ინსტრუმენტები

არსებობს სხვადასხვა სახის შეკუმშვის ხელსაწყოები, რომლებიც შექმნილია მონაცემთა ფაილების ზომის შესამცირებლად, ორიგინალური მონაცემების მთლიანობის შენარჩუნებით. ეს ხელსაწყოები იყენებენ ალგორითმებს ზედმეტი მონაცემების იდენტიფიცირებისთვის და ფაილიდან ინფორმაციის დაკარგვის გარეშე.

უდანაკარგო შეკუმშვა განსაკუთრებით სასარგებლოა გრაფიკული სურათებისთვის ან აუდიო და ვიდეო ჩანაწერებისთვის. ინსტრუმენტები, როგორიცაა ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP და ARJ დაუკარგავი შეკუმშვის სხვადასხვა დონის მხარდაჭერა სხვადასხვა ტიპის ფაილებისთვის, მათ შორის PDF და შეკუმშული შემსრულებელი ფაილებისთვის (EXE). მაგალითად, თუ თქვენ შეკუმშავთ სურათს ერთ-ერთი ამ ფორმატით at მაქსიმალური ზომის შემცირების პარამეტრი, თქვენ შეძლებთ ამ სურათის გახსნას და ნახვას დეტალების ან ფერის ინფორმაციის დაკარგვის გარეშე.

გამოყენებული ალგორითმი გავლენას მოახდენს ფაილის ზომაზე, რომლის მიღწევაც შესაძლებელია, ასევე ფაილის დამუშავებისა და შეკუმშვის დროს. ეს შეიძლება იყოს წუთიდან რამდენიმე საათამდე, იმისდა მიხედვით, თუ რამდენად დახვეწილია თქვენი არჩეული ინსტრუმენტი. პოპულარული შეკუმშვის ხელსაწყოები, როგორიცაა 7-zip (LZMA2) გთავაზობთ შეკუმშვის უფრო მაღალ დონეს, მაგრამ მოითხოვს დამუშავების უფრო მეტ დროს. მაღალოპტიმიზებული პროგრამები, როგორიცაა SQ=z (SQUASH) არის დაბალი დონის რუტინები, რომლებსაც შეუძლიათ დამატებითი ბაიტების ამოღება ელვის სისწრაფით უფრო პოპულარულ აპლიკაციებთან შედარებით, როგორიცაა WinZip or WinRAR მაგრამ მათი ტექნიკური სირთულე ნიშნავს, რომ მათ იშვიათად იყენებენ კომპიუტერის მოყვარული მომხმარებლები.

სურათის შეკუმშვა

გამოსახულების შეკუმშვა არის ციფრული გამოსახულების წარმოსადგენად საჭირო მონაცემთა რაოდენობის შემცირების გზა. ეს კეთდება ორივე ან ორი მიდგომით: სურათის უმნიშვნელო მონაცემების წაშლით ან შემცირებით, ე.წ. უდანაკარგო შეკუმშვა; ან მონაცემთა ფრთხილად აღმოფხვრა, ე.წ დაკარგვის შეკუმშვა.

ერთად უდანაკარგო შეკუმშვა, სურათი ჩნდება ზუსტად ისე, როგორც შეკუმშვამდე და ნაკლებ მეხსიერებას იყენებს შესანახად. Ერთად დაკარგვის შეკუმშვა ტექნიკით, ზოგიერთი მონაცემი იკარგება ფაილის შენახვის და ხელახალი შეკუმშვისას, მაგრამ სწორად გაკეთების შემთხვევაში, ორიგინალური შეუკუმშული ფაილიდან ხილული დამახინჯება არ ჩანს.

დაკარგვის გარეშე შეკუმშვის ტექნიკა ფართოდ გამოიყენება ციფრულ ფოტოგრაფიაში და გრაფიკული დიზაინის სამუშაო პროცესებში. Lossless ტექნიკა საშუალებას იძლევა ფაილების შეკუმშვა ბევრად უფრო მცირე ზომებად, ვიდრე ისინი შეკუმშული იქნებოდა სხვა მეთოდებით, როგორიცაა JPEG სურათები, რომლებიც განკუთვნილია დაკარგვის შეკუმშვა სადაც იღებთ ფაილის უფრო მცირე ზომას დაკარგული ხარისხის ან დეტალების ხარჯზე.

უზარმაზარ გამოსახულების ფორმატებში შედის:

• ფეიერვერკი PNG (ortf)
• GIFs (გიფ)
• და ყველაზე ხშირად გამოყენებული ფორმატი TIFF (ტიფი).

გამოსახულების დამუშავების პროგრამულ პროგრამებს, როგორიცაა Photoshop, შეუძლიათ გახსნან სხვადასხვა ტიპის სურათები და გადაიყვანონ ისინი ერთ-ერთ ფორმატში, ისეთი ფუნქციების გამოყენებით, როგორიცაა "Save As", ანუ რამდენად ხშირად ხდება ფაილების კონვერტაცია ფორმატებს შორის დამატებითი პროგრამული უზრუნველყოფის ჩამოტვირთვის გარეშე.

ზოგიერთი ალტერნატიული გამოსახულების ფორმატი, როგორიცაა JPEG 2000 (jp2) ასევე იყენებენ ამ ტიპის შეკუმშვის ტექნიკას, თუმცა ისინი უზრუნველყოფენ დამატებით სარგებელს, რადგან მათ შეუძლიათ უფრო ზუსტად შეინახონ პირდაპირი ინფორმაცია JPEG-ებთან შედარებით, თუმცა აქვთ ფაილის მცირე ზომა მათი ეფექტური კოდირების სქემის გამო.

დასკვნა

დაკარგვის შეკუმშვა არის მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც დაგეხმარებათ შეამციროთ ფაილის ზომები და დაზოგოთ საცავის სივრცე, ამასთან, დარწმუნდით, რომ არ დაკარგავთ მონაცემებს პროცესში. ეს საშუალებას გაძლევთ შეკუმშოთ ფაილები მათში შემავალი ინფორმაციის დაკარგვის გარეშე, რაც მათ ქმნის უფრო ადვილი შესანახი, წვდომა და გაზიარება.

დასასრულს, უდანაკარგო შეკუმშვა არის აუცილებელი ინსტრუმენტი მონაცემთა თანამედროვე შენახვისა და მართვისთვის.

უკარგავი შეკუმშვის შეჯამება

დაკარგვის შეკუმშვა არის მონაცემთა შეკუმშვის ტექნიკის ტიპი, რომელიც ამცირებს ფაილის ზომას შიგნით შემავალი მონაცემების შეწირვის გარეშე. იდეალურია ტექსტზე დაფუძნებული ფაილების შეკუმშვისთვის, როგორიცაა დოკუმენტები, ცხრილები, ასევე სურათები და აუდიო ფაილები.

უდანაკარგო შეკუმშვის მთავარი უპირატესობა ის არის, რომ ის საშუალებას გაძლევთ შეამციროთ ფაილის ზომა ფაილის ხარისხის შეწირვის გარეშე. ეს ნიშნავს, რომ ერთი და იგივე ფაილის შეკუმშვა შესაძლებელია რამდენჯერმე, რაც გაადვილებს დიდი ფაილების სწრაფად და მარტივად შენახვას და გადაცემას. ის ასევე საშუალებას იძლევა უფრო ეფექტური შენახვის გამოყენება ფაილიდან ზედმეტი მონაცემების ამოღებით და ინფორმაციის მხოლოდ ძირითადი ელემენტების შენახვით.

ზოგადად, არსებობს ორი სახის უდანაკარგო შეკუმშვის ალგორითმები - ლექსიკონზე დაფუძნებული ალგორითმები როგორიცაა Deflate/GZip ან Lempel-Ziv (რომელიც ათავსებს ფაილებს ინდექსირებულ სიაში) ან სიჭარბის აღმოფხვრის მეთოდები როგორიცაა არითმეტიკული კოდირება ან გაშვების სიგრძის კოდირება (რომელიც ხსნის ზედმეტობას განმეორებადი შაბლონების კოდირებით). თითოეულ ტიპს აქვს საკუთარი სპეციფიკური მიზნები, როდესაც საქმე ეხება მედიისა და აპლიკაციების ტიპებს.

სურათებისთვის, კონკრეტულად, უზარმაზარ გამოსახულების ფორმატებში, როგორიცაა PNG უპირატესობა ენიჭება სხვა დაკარგულ ფორმატებს, როგორიცაა JPEG რადგან ისინი უკეთესად ინარჩუნებენ გამოსახულების დეტალებს, ვიდრე JPEG, თუმცა ჯერ კიდევ გვთავაზობენ შეკუმშვის გონივრულ დონეს სურათის ხარისხის მნიშვნელოვანი დეგრადაციის ან ორიგინალური წყაროს მონაცემების გაშიფვრის ან მოძიების სირთულის გარეშე. ანალოგიურად, ციფრული აუდიო შეკუმშული ტალღოვანი ფაილები მიდრეკილია უკეთესად ვექტორული კვანტიზაციის ტექნიკა ვიდრე სუფთა ბიტური სიჩქარის შემცირების ტექნიკა.

დასასრულს, უდანაკარგო შეკუმშვა არის ეფექტური გზა ფაილის დიდი ზომის შესამცირებლად ხარისხში ყოველგვარი მსხვერპლის გარეშე; ეს მათ შესანიშნავ ალტერნატივად აქცევს ღირებული მონაცემების შესანარჩუნებლად, შენახვის ადგილისა და ხარჯების დაზოგვისას. იმის გამო, რომ სხვადასხვა ალგორითმები სხვადასხვა ტიპის მედიას უფრო ეფექტურად ერგება, ვიდრე სხვები, ყოველთვის ჯობია კვლევა ჩაატაროთ იმაზე, თუ რომელი ფორმატი ერგება თქვენს საჭიროებებს კონფიდენციალურობის დაცვისა და სივრცის ეფექტურობისთვის – სწორ არჩევანს შეუძლია ყველა განსხვავება!

უკარგავი შეკუმშვის სარგებელი

დაკარგვის შეკუმშვა არის მონაცემთა კოდირებისა და დეკოდირების პროცესი, რომელიც საშუალებას აძლევს ფაილებს დაზოგონ სივრცე ხარისხის შეწირვის გარეშე. მიუხედავად იმისა, რომ შენახვის ღირებულება მუდმივად მცირდება, მაღალი ხარისხის ციფრული შინაარსის შენარჩუნება შეიძლება იყოს ძვირი და შრომატევადი. დაკარგვის გარეშე შეკუმშვის ალგორითმები ხელს უწყობს შენახვას, ქსელის ოპტიმიზაციას და ფაილების გადაცემას სხვადასხვა სისტემაში. გარდა ამისა, მონაცემთა გადაცემის ოპტიმიზებულმა სიჩქარემ შეიძლება შეამციროს ოპერაციული ხარჯები, რომლებიც დაკავშირებულია I/O ოპერაციებთან და დაეხმაროს სამეცნიერო ან სამედიცინო მონაცემთა ანალიზის განყოფილებებს მათი შედეგების უფრო სწრაფად დადასტურებაში.

უზარმაზარ შეკუმშვის ტექნიკის გამოყენების უპირატესობებში შედის:

• ფაილის ზომის შემცირება ყოველგვარი დამახინჯების ან ხარისხის დეგრადაციის გარეშე
• გაუმჯობესდა გვერდის ჩატვირთვის სიჩქარე ვებზე გადაცემული მონაცემების რაოდენობის შემცირებით
• კარიბჭეები ღია კოდის აპლიკაციებისთვის, რომლებიც ამცირებს კომუნიკაციის ხარჯებს ონლაინ სერვერებზე კონტენტზე წვდომისთვის
• გაზრდილი არქივის შესაძლებლობები ციფრული შინაარსის გრძელვადიანი შენარჩუნებისთვის
• გაიხსნა გზები ვირტუალური ინსტრუმენტაციისა და ინტერნეტ ნაკადის მედია სერვისებისთვის პოტენციურად მასიური აუდიტორიის მიწოდებით მინიმალური გამტარუნარიანობის რესურსებით

გამარჯობა, მე ვარ კიმი, დედა და stop-motion ენთუზიასტი, მედიის შექმნისა და ვებ-განვითარების გამოცდილება. მე მაქვს დიდი გატაცება ხატვისა და ანიმაციის მიმართ და ახლა პირველივე ჩავყვინთავ სტოპ-მოუშენის სამყაროში. ჩემი ბლოგით მე გიზიარებთ ჩემს ცოდნას.