लॉसलेस कॉम्प्रेशन: ते काय आहे आणि ते कसे वापरावे
दोषरहित कॉम्प्रेशन डिजिटल मीडियाचा विचार करता ही एक महत्त्वाची संकल्पना आहे. हे त्या प्रक्रियेचा संदर्भ देते जेथे डेटा संकुचित केला जातो डेटा गमावल्याशिवाय. गुणवत्तेचा त्याग न करता तुमच्या डिजिटल मीडियाचा फाइल आकार कमी करण्याचा लॉसलेस कॉम्प्रेशन हा एक उत्तम मार्ग आहे.
या लेखात, आम्ही एक्सप्लोर करू
- लॉसलेस कॉम्प्रेशन म्हणजे काय,
- हे कसे कार्य करतेआणि
- तुम्ही ते तुमच्या फायद्यासाठी कसे वापरू शकता.
चला सुरू करुया!
या पोस्टमध्ये आम्ही कव्हर करू:
लॉसलेस कॉम्प्रेशनची व्याख्या
दोषरहित कॉम्प्रेशन डेटा कॉम्प्रेशनचा एक प्रकार आहे जो एन्कोडिंग आणि डीकोडिंग प्रक्रियेदरम्यान सर्व मूळ डेटा जतन करतो, जसे की परिणाम मूळ फाइल किंवा डेटाची अचूक प्रतिकृती आहे. हे डेटामधील नमुने शोधून आणि अधिक कार्यक्षमतेने संचयित करून कार्य करते. उदाहरणार्थ, एखाद्या फाइलमध्ये 5 पुनरावृत्ती होणारे शब्द असल्यास, ते 5 डुप्लिकेट शब्द संग्रहित करण्याऐवजी लॉसलेस कॉम्प्रेशन त्या शब्दाचा फक्त एक प्रसंग संचयित करेल, तसेच फाइलमध्ये त्याच्या वापराविषयी माहिती कोठे शोधू शकेल याचा संदर्भ.
विपरीत हानीकारक कॉम्प्रेशन (जे आकार कमी करण्यासाठी काही माहिती निवडकपणे टाकून देते) लॉसलेस कॉम्प्रेशन राखण्यासाठी परवानगी देते प्रतिमा निराकरण, मजकूर स्पष्टता आणि फाइल अखंडता सह गुणवत्तेचे नुकसान नाही. हे अशा अनुप्रयोगांसाठी योग्य बनवते जेथे काही माहिती आवश्यक आहे आणि आकार कमी करण्यासाठी त्याग केला जाऊ शकत नाही. लॉसलेस कॉम्प्रेशनसाठी सामान्य वापरांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- संगीत फाइल्स संकुचित करणे (म्हणून ऑडिओ गुणवत्ता अबाधित असणे आवश्यक आहे)
- वैद्यकीय प्रतिमा संकुचित करणे (कारण लहान तपशील निदानासाठी गंभीर असू शकतात)
- सॉफ्टवेअर ऍप्लिकेशन्सचा सोर्स कोड कॉम्प्रेस करणे
- दीर्घकालीन संचयनासाठी दस्तऐवज संग्रहित करणे.
या प्रकारचे अल्गोरिदम वापरू शकणार्‍या कंप्रेसरची उदाहरणे आहेत ZIP आणि PNG फायली तसेच काही प्रतिमा स्वरूप जसे TIFF आणि GIF.
लॉसलेस कॉम्प्रेशनचे फायदे
दोषरहित कॉम्प्रेशन गुणवत्तेत कोणतीही हानी न करता डेटा लहान आकारात संकुचित करणारे तंत्रज्ञान आहे. हे अल्गोरिदमच्या वापराद्वारे शक्य झाले आहे जे डेटाच्या अनावश्यक किंवा पुनरावृत्ती स्ट्रिंग ओळखतात आणि नंतर त्यांना लहान कोडसह बदलतात. या पद्धतीचा वापर केल्याने डेटाचा आकार लक्षणीयरीत्या कमी करण्यात मदत होऊ शकते अर्धा किंवा अधिक, वापरकर्त्यांना अधिक कार्यक्षमतेने मोठ्या प्रमाणात माहिती संचयित आणि प्रसारित करण्यास सक्षम करते.
स्टोरेज स्पेस वाचवण्याव्यतिरिक्त, लॉसलेस कॉम्प्रेशन वापरण्याचे इतर अनेक महत्त्वाचे फायदे आहेत. यात समाविष्ट:
- सुधारित कार्यप्रदर्शन: लॉसलेस कॉम्प्रेशन फायली ज्या वेगाने ट्रान्सफर केल्या जातात त्या वेगात सुधारणा करू शकतात कारण त्या लहान आहेत आणि पाठवताना किंवा डाउनलोड करताना कमी बँडविड्थ घेतात.
- माहिती एकाग्रता: लॉसलेस कॉम्प्रेशन वापरताना कोणताही डेटा गमावला नसल्यामुळे, एन्कोड केलेली कोणतीही माहिती डीकंप्रेशनवर अबाधित राहील.
- सुसंगतता: संकुचित फायली सामान्यतः त्याच्या मानक एन्कोडिंग अल्गोरिदममुळे वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्मवर विविध अनुप्रयोगांसह उघडल्या जाऊ शकतात.
- कमी प्रक्रिया वेळ: फाइल आकार कमी केल्याने छपाई, प्रवाह आणि संपादन यासारख्या प्रक्रियांना गती मिळते कारण लहान फाइल्सना कमी संगणकीय शक्ती लागते.
लॉसलेस कॉम्प्रेशनचे प्रकार
विविध प्रकारचे आहेत दोषरहित कॉम्प्रेशन अशी तंत्रे जी तुम्हाला कोणतीही माहिती न गमावता डेटा कॉम्प्रेस करण्याची परवानगी देतात. लॉसलेस कॉम्प्रेशनचे सर्वात सामान्य प्रकार आहेत ZIP, gzip आणि LZW. या तिन्ही, इतर विविध प्रकारांसह, सर्वांचे स्वतःचे फायदे आणि तोटे आहेत.
या लेखात, आम्ही विविध प्रकारच्या लॉसलेस कॉम्प्रेशन पद्धती आणि त्या कशा वापरायच्या याबद्दल चर्चा करू:
आपल्या स्वतःच्या स्टॉप मोशन स्टोरीबोर्डसह प्रारंभ करणे
आमच्या वृत्तपत्राची सदस्यता घ्या आणि तीन स्टोरीबोर्डसह तुमचे विनामूल्य डाउनलोड मिळवा. तुमच्या कथा जिवंत करण्यास सुरुवात करा!
आम्ही फक्त आमच्या वृत्तपत्रासाठी तुमचा ईमेल पत्ता वापरू आणि तुमचा आदर करू गोपनीयता
- झिप
- जीझेपी
- एलझेडडब्ल्यू
लांबी एन्कोडिंग चालवा
रन लेंथ एन्कोडिंग (RLE) कोणताही डेटा न गमावता फाईलचा आकार कमी करण्यासाठी वापरला जाणारा डेटा कॉम्प्रेशन अल्गोरिदम आहे. हे डेटाचे विश्लेषण करून, सलग वर्ण शोधून आणि नंतर त्यांना लहान, अधिक घनरूपात संकुचित करून कार्य करते. हे फायली संचयित करणे आणि हस्तांतरित करणे सोपे करते. डीकंप्रेशन प्रक्रियेदरम्यान, मूळ डेटा पूर्णपणे पुनर्रचना केला जाऊ शकतो.
रन लेन्थ एन्कोडिंगचा वापर सामान्यतः डिजिटल प्रतिमा संकुचित करण्यासाठी केला जातो कारण ते सामग्रीमधील माहितीची अनावश्यकता प्रभावीपणे कमी करते जसे की पुनरावृत्ती नमुने, धावा पिक्सेल किंवा एकाच रंगाने भरलेले मोठे क्षेत्र. मजकूर दस्तऐवज देखील RLE कॉम्प्रेशनसाठी योग्य उमेदवार आहेत कारण त्यामध्ये वारंवार शब्द आणि वाक्ये असतात.
रन लेंथ एन्कोडिंग ऑडिओ फायलींमध्ये अनेक अनुक्रमिक नमुने असल्‍याचा फायदा घेते. समान मूल्ये त्यांचा आकार कमी करण्यासाठी परंतु डीकंप्रेशनवर त्यांची मूळ गुणवत्ता राखण्यासाठी. यामुळे फाइल आकारात लक्षणीय घट होऊ शकते - सामान्यतः 50% किंवा अधिक - ऑडिओ गुणवत्ता आणि कार्यप्रदर्शनाच्या बाबतीत फारच कमी नुकसानांसह.
RLE एन्कोडिंग वापरताना, हे लक्षात ठेवणे महत्त्वाचे आहे की ध्वनी किंवा प्रतिमा फायलींशी संबंधित फाइल आकार कमी करण्याची शक्यता असली तरी, ते पारंपारिकपणे कसे तयार केले जाते त्यामुळे फारसे रिडंडंसी नसलेल्या मजकूर फायलींच्या प्रकारांसाठी ते प्रत्यक्षात फायदेशीर ठरू शकत नाही. . त्यामुळे या प्रकारचे कॉम्प्रेशन तंत्रज्ञान तुमच्या गरजांसाठी योग्य आहे की नाही यावर अंतिम निवड करण्यापूर्वी विविध प्रकारच्या ऍप्लिकेशन्ससह काही प्रयोग आवश्यक असू शकतात.
हफमॅन कोडिंग
हफमॅन कोडिंग एक अनुकूली, दोषरहित डेटा कॉम्प्रेशन अल्गोरिदम आहे. हे अल्गोरिदम कार्यक्षम प्रीफिक्सिंग कोड तयार करण्यासाठी फाइलमधील त्यांच्या वारंवारतेसह डेटा चिन्हे किंवा वर्णांचा संच वापरतो. या कोडमध्ये लहान कोडवर्ड असतात जे अधिक वारंवार वर्णांचे प्रतिनिधित्व करतात आणि लांब कोडवर्ड जे दुर्मिळ वर्णांचे प्रतिनिधित्व करतात. या कोड्सचा वापर करून, Huffman Coding फाईलचा आकार कमी करू शकते आणि त्याच्या डेटा अखंडतेवर फारसा प्रभाव पडत नाही.
हफमन कोडिंग दोन चरणांमध्ये कार्य करते: अद्वितीय चिन्ह कोडचा संच तयार करणे आणि डेटा प्रवाह संकुचित करण्यासाठी त्याचा वापर करणे. चिन्ह कोड सामान्यत: संकीर्ण फाइलच्या वर्णांचे वितरण आणि सापेक्ष फ्रिक्वेन्सी तपासून मिळवलेल्या माहितीवरून तयार केले जातात. विविध पात्रे त्यात आढळतात. सामान्यतः, हफमन कोडिंग इतर लॉसलेस कॉम्प्रेशन अल्गोरिदमपेक्षा अधिक कार्यक्षमतेने कार्य करते जेव्हा डेटा स्ट्रीमवर वापरले जाते ज्यामध्ये चिन्हे असतात घटना असमान संभाव्यता - उदाहरणार्थ, मजकूर दस्तऐवज वैशिष्ट्यीकृत करणे ज्यामध्ये काही अक्षरे ("ई" सारखे) इतरांपेक्षा जास्त वेळा आढळतात ("z" सारखे).
अंकगणित कोडिंग
एक प्रकारचे लॉसलेस कॉम्प्रेशन वापरले जाऊ शकते असे म्हणतात अंकगणित कोडिंग. ही पद्धत या वस्तुस्थितीचा फायदा घेते की डेटाच्या प्रवाहात अनावश्यक भाग असू शकतात जे जागा वापरतात, परंतु जे कोणतीही वास्तविक माहिती देत नाहीत. ते मूळ माहिती सामग्री जतन करून हे अनावश्यक भाग काढून डेटा संकुचित करते.
अंकगणित कोडिंग कसे कार्य करते हे समजून घेण्यासाठी, एक मजकूर-आधारित उदाहरण पाहू. समजा आमच्या डेटा स्ट्रीममध्ये चार वर्ण आहेत - अ, ब, क, आणि D. डेटा संकुचित न करता सोडल्यास, प्रत्येक वर्ण संपूर्ण प्रवाहात एकूण 32 बिट्ससाठी आठ बिट घेईल. अंकगणित कोडिंगसह, तथापि, पुनरावृत्ती मूल्ये सारखी ए आणि बी प्रत्येकी आठ पेक्षा कमी बिट्सने दर्शविले जाऊ शकते.
या उदाहरणात आपण प्रत्येक वर्णाचे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी चार-बिट ब्लॉक्स वापरू याचा अर्थ सर्व चार वर्ण एकाच 16-बिट ब्लॉकमध्ये पॅक केले जाऊ शकतात. एन्कोडर डेटाच्या प्रवाहाकडे पाहतो आणि दुसर्‍या टोकाला डिकंप्रेस केल्यावर जास्तीत जास्त अचूकता सुनिश्चित करून जागा वाचवण्यासाठी लागोपाठ स्ट्रिंगमध्ये दिसण्याच्या संभाव्यतेवर आधारित प्रत्येक वर्णाला संभाव्यता नियुक्त करतो. त्यामुळे कॉम्प्रेशन दरम्यान फक्त उच्च संभाव्यता असलेले वर्ण कमी बिट घेतात तर कमी फ्रिक्वेन्सी किंवा कमी वेळा दिसणार्‍या वर्णांना प्रति कॅरेक्टर ब्लॉकमध्ये अधिक बिट आवश्यक असतात परंतु तरीही संपूर्ण डेटा प्रवाहात अनेक बाइट्स जतन करण्याआधी 16-बिट ब्लॉकमध्ये एकत्रित राहतात. त्याच्या असंपीडित आवृत्तीच्या तुलनेत.
लॉसलेस कॉम्प्रेशन कसे वापरावे
दोषरहित कॉम्प्रेशन माहितीची कोणतीही हानी न करता डेटा एन्कोडिंग आणि संकुचित करण्याचा एक मार्ग आहे. कॉम्प्रेशनची ही पद्धत डिजिटल प्रतिमा, ऑडिओ आणि व्हिडिओ फाइल्सचा आकार कमी करण्यासाठी वापरली जाते. लॉसलेस कॉम्प्रेशन डेटाला त्याच्या मूळ आकाराच्या एका अंशामध्ये संग्रहित करण्यास सक्षम करते, परिणामी फाइल खूपच लहान होते.
तर, चला तपशीलवार माहिती घेऊ आणि एक्सप्लोर करू लॉसलेस कॉम्प्रेशन कसे वापरावे:
फाईल स्वरूपने
दोषरहित कॉम्प्रेशन हा डेटा कॉम्प्रेशनचा एक प्रकार आहे जो मूळ फाइलमध्ये असलेल्या कोणत्याही डेटाचा त्याग न करता फाइल आकार कमी करतो. डिजिटल छायाचित्रे, ऑडिओ फाइल्स आणि व्हिडिओ क्लिप यासारख्या मोठ्या फाइल्स कॉम्प्रेस करण्यासाठी हे एक आदर्श पद्धत बनवते. या प्रकारचे कॉम्प्रेशन वापरण्यासाठी, तुम्हाला लॉसलेस कंप्रेसरद्वारे समर्थित असलेल्या फाइल्सचे प्रकार आणि चांगल्या परिणामांसाठी त्यांना योग्यरित्या कसे सेट करावे हे समजून घेणे आवश्यक आहे.
लॉसलेस उद्देशांसाठी फाइल कॉम्प्रेस करताना, तुमच्याकडे फाइल फॉरमॅटसाठी अनेक पर्याय असतात. बहुधा, आपण यामधील निवड कराल JPEGs आणि PNGs कारण ते दोन्ही चांगल्या फाइल आकारांसह उत्कृष्ट परिणाम देतात. तुम्ही सारखे स्वरूप देखील वापरू शकता GIF किंवा TIFF जर तुमचे सॉफ्टवेअर त्यांना सपोर्ट करत असेल. ऑडिओ किंवा व्हिडिओसाठी विशेषतः डिझाइन केलेले काही विशिष्ट संकुचित स्वरूप देखील आहेत. यात समाविष्ट FLAC (लसलेस ऑडिओ), AVI (लसलेस व्हिडिओ), आणि QuickTime चे Apple लॉसलेस फॉरमॅट (ALAC).
हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की हे स्वरूप त्यांच्या नॉन-कंप्रेस्ड समकक्षांपेक्षा चांगले कॉम्प्रेशन ऑफर करत असताना, काही अनुप्रयोग आणि सॉफ्टवेअर प्रोग्राम्समध्ये त्यांच्या मर्यादित समर्थनामुळे त्यांना कार्य करणे अधिक कठीण होऊ शकते. आपल्या सेटअपवर अवलंबून, वापरून असंपीडित स्वरूप जास्त डिस्क जागा घेतली तरीही दीर्घकाळात सोपे असू शकते.
कॉम्प्रेशन टूल्स
मूळ डेटाची अखंडता राखून डेटा फाइल्सचा आकार कमी करण्यासाठी डिझाइन केलेली विविध कॉम्प्रेशन टूल्स उपलब्ध आहेत. ही साधने अनावश्यक डेटा ओळखण्यासाठी अल्गोरिदम वापरतात आणि कोणतीही माहिती न गमावता फाइलमधून काढून टाकतात.
लॉसलेस कॉम्प्रेशन विशेषतः ग्राफिक प्रतिमा किंवा ऑडिओ आणि व्हिडिओ रेकॉर्डिंगसाठी उपयुक्त आहे. साधने जसे की ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP आणि ARJ पीडीएफ आणि कॉम्प्रेस्ड एक्झिक्यूटेबल्स (EXE) सह विविध प्रकारच्या फाइल प्रकारांसाठी लॉसलेस कॉम्प्रेशनच्या विविध स्तरांना समर्थन देते. उदाहरणार्थ, जर तुम्ही येथे यापैकी एका फॉरमॅटसह इमेज कॉम्प्रेस केली कमाल आकार कमी सेटिंग, तुम्ही कोणतेही तपशील किंवा रंग माहिती न गमावता ते चित्र उघडण्यास आणि पाहण्यास सक्षम असाल.
वापरलेले अल्गोरिदम फाईलच्या आकारावर परिणाम करेल जे साध्य करता येईल तसेच फाइलवर प्रक्रिया आणि संकुचित करण्यासाठी लागणारा वेळ प्रभावित करेल. तुमचे निवडलेले साधन किती अत्याधुनिक आहे यावर अवलंबून हे काही मिनिटांपासून ते अनेक तासांपर्यंत असू शकते. लोकप्रिय कॉम्प्रेशन टूल्स जसे की 7-zip (LZMA2) उच्च पातळीचे कॉम्प्रेशन ऑफर करते परंतु प्रक्रियेसाठी जास्त वेळ आवश्यक आहे. उच्च अनुकूल कार्यक्रम जसे SQ=z (स्क्वॉश) कमी पातळीचे दिनचर्या आहेत जे विजेच्या वेगाने अतिरिक्त बाइट्स पिळून काढू शकतात जसे की अधिक लोकप्रिय अनुप्रयोगांच्या तुलनेत विनझेप or WinRAR परंतु त्यांच्या तांत्रिक जटिलतेचा अर्थ असा आहे की ते हौशी पीसी वापरकर्त्यांद्वारे क्वचितच वापरले जातात.
प्रतिमा संकुचन
प्रतिमा संक्षेप डिजिटल प्रतिमेचे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी आवश्यक डेटाचे प्रमाण कमी करण्याचा एक मार्ग आहे. हे एकतर किंवा दोन्ही दोन पद्धतींनी केले जाते: क्षुल्लक प्रतिमा डेटा काढून टाकून किंवा कमी करून, म्हणतात दोषरहित कॉम्प्रेशन; किंवा काळजीपूर्वक डेटा निर्मूलन करून, म्हणतात हानीकारक कॉम्प्रेशन.
सह दोषरहित कॉम्प्रेशन, संकुचित होण्यापूर्वी प्रतिमा अगदी तशीच दिसते आणि स्टोरेजसाठी कमी मेमरी वापरते. च्या बरोबर हानीकारक कॉम्प्रेशन तंत्रात, फाइल सेव्ह केली जाते आणि पुन्हा कॉम्प्रेस केली जाते तेव्हा काही डेटा गमावला जातो परंतु योग्यरितीने केल्यावर, मूळ असंपीडित फाइलमधून कोणतेही दृश्यमान विकृती दिसू नये.
डिजिटल फोटोग्राफी आणि ग्राफिक डिझाइन वर्कफ्लोमध्ये लॉसलेस कॉम्प्रेशन तंत्राचा मोठ्या प्रमाणावर वापर केला जातो. लॉसलेस तंत्रे फायलींना इतर पद्धतींसह संकुचित केल्या पेक्षा खूपच लहान आकारात संकुचित करण्याची परवानगी देतात जसे की जेपीईजी प्रतिमा ज्यासाठी डिझाइन केले आहे हानीकारक कॉम्प्रेशन जिथे तुम्हाला हरवलेल्या गुणवत्तेच्या किंवा तपशीलाच्या खर्चावर एक लहान फाइल आकार मिळेल.
दोषरहित प्रतिमा स्वरूपांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- फटाके PNGs (ortf)
- GIF (gif)
- आणि सर्वात सामान्यपणे वापरलेले स्वरूप टीआयएफएफ (झगडा).
फोटोशॉप सारखे इमेज प्रोसेसिंग सॉफ्टवेअर अॅप्लिकेशन्स विविध प्रकारच्या इमेजेस उघडू शकतात आणि त्यांना यापैकी एका फॉरमॅटमध्ये रूपांतरित करू शकतात जसे की “Save As” सारख्या वैशिष्ट्यांचा वापर करून फायली किती वेळा फॉरमॅटमध्ये रूपांतरित केल्या जातात अतिरिक्त सॉफ्टवेअर डाउनलोड न करता.
काही पर्यायी प्रतिमा स्वरूप जसे की जेपीईजी 2000 (jp2) या प्रकारचे कॉम्प्रेशन तंत्र देखील वापरतात तथापि ते एक अतिरिक्त फायदा देतात कारण ते JPEG च्या तुलनेत अधिक अचूकपणे थेट माहिती संचयित करू शकतात तरीही त्यांच्या कार्यक्षम कोडिंग योजनेमुळे फाइल आकार लहान असतानाही.
निष्कर्ष
दोषरहित कॉम्प्रेशन हे एक शक्तिशाली साधन आहे जे तुम्हाला फाइल आकार कमी करण्यात आणि स्टोरेज स्पेस वाचविण्यात मदत करू शकते, तसेच तुम्ही प्रक्रियेत कोणताही डेटा गमावणार नाही याची खात्री करून घेऊ शकता. हे तुम्हाला फाइल्समध्ये असलेली कोणतीही माहिती न गमावता संकुचित करण्यास सक्षम करते, त्यांना बनवते संचयित करणे, प्रवेश करणे आणि सामायिक करणे सोपे आहे.
अनुमान मध्ये, दोषरहित कॉम्प्रेशन आधुनिक डेटा स्टोरेज आणि व्यवस्थापनासाठी आवश्यक साधन आहे.
लॉसलेस कॉम्प्रेशनचा सारांश
दोषरहित कॉम्प्रेशन डेटा कॉम्प्रेशन तंत्राचा एक प्रकार आहे जो आत समाविष्ट असलेल्या कोणत्याही डेटाचा त्याग न करता फाइल आकार कमी करतो. दस्तऐवज, स्प्रेडशीट, तसेच प्रतिमा आणि ऑडिओ फाइल्स सारख्या मजकूर-आधारित फायली संकुचित करण्यासाठी हे आदर्श आहे.
लॉसलेस कॉम्प्रेशनचा मुख्य फायदा म्हणजे तो फाइल गुणवत्तेचा त्याग न करता तुम्हाला फाइलचा आकार कमी करण्यास अनुमती देते. याचा अर्थ असा की समान अचूक फाईल अनेक वेळा संकुचित केली जाऊ शकते, ज्यामुळे मोठ्या फायली जलद आणि सहजपणे संचयित करणे आणि हस्तांतरित करणे सोपे होते. हे फाईलमधून अनावश्यक डेटा काढून टाकून आणि माहितीचे फक्त आवश्यक घटक संचयित करून अधिक कार्यक्षम स्टोरेज वापरण्याची परवानगी देते.
सर्वसाधारणपणे, दोन प्रकारचे लॉसलेस कॉम्प्रेशन अल्गोरिदम आहेत - शब्दकोश-आधारित अल्गोरिदम Deflate/GZip किंवा Lempel-Ziv (जे फायली अनुक्रमित सूचीमध्ये संकुचित करते) किंवा रिडंडंसी निर्मूलन पद्धती जसे की अंकगणित कोडिंग किंवा रन लेंथ एन्कोडिंग (जे पुनरावृत्ती नमुन्यांची एन्कोडिंग करून रिडंडंसी काढून टाकते). जेव्हा मीडिया आणि ऍप्लिकेशन्सच्या प्रकारांचा विचार केला जातो तेव्हा प्रत्येक प्रकाराचे स्वतःचे विशिष्ट हेतू असतात.
प्रतिमांसाठी, विशेषतः, दोषरहित प्रतिमा स्वरूप जसे PNG इतर हानीकारक स्वरूपांपेक्षा प्राधान्य दिले जाते जसे की JPEG कारण ते चित्राच्या गुणवत्तेमध्ये लक्षणीय घट न होता किंवा मूळ स्रोत डेटा डीकोड करण्यात किंवा पुनर्प्राप्त करण्यात अडचण न आणता वाजवी स्तराची कम्प्रेशन ऑफर करताना JPEG पेक्षा अधिक चांगल्या प्रकारे प्रतिमेचे तपशील जतन करतात. त्याचप्रमाणे, डिजिटल ऑडिओ असंपीडित वेव्हफॉर्म फाइल्स सह अधिक चांगले करण्याची प्रवृत्ती वेक्टर परिमाणीकरण तंत्र शुद्ध बिटरेट कमी करण्याच्या तंत्रापेक्षा.
शेवटी, गुणवत्तेचा कोणताही त्याग न करता मोठ्या फाईल आकार कमी करण्याचा लॉसलेस कॉम्प्रेशन हा एक प्रभावी मार्ग आहे; स्टोरेज स्पेस आणि खर्चात बचत करताना मौल्यवान डेटा जतन करण्यासाठी हे त्यांना उत्तम पर्याय बनवते. भिन्न अल्गोरिदम विविध प्रकारच्या माध्यमांना इतरांपेक्षा अधिक प्रभावीपणे अनुरूप असल्याने, गोपनीयता संरक्षण आणि जागेची कार्यक्षमता या दोन्हीसाठी आपल्या गरजा कोणत्या स्वरूपनात बसतात यावर संशोधन करणे नेहमीच उत्तम असते – योग्य निवड सर्व फरक करू शकते!
लॉसलेस कॉम्प्रेशनचे फायदे
दोषरहित कॉम्प्रेशन एक डेटा एन्कोडिंग आणि डीकोडिंग प्रक्रिया आहे जी फायलींना गुणवत्तेचा त्याग न करता जागा वाचविण्यास अनुमती देते. स्टोरेजची किंमत सातत्याने कमी होत असली तरी, उच्च-गुणवत्तेची डिजिटल सामग्री राखणे महाग आणि वेळखाऊ असू शकते. लॉसलेस कॉम्प्रेशन अल्गोरिदम विविध प्रणालींमध्ये स्टोरेज, नेटवर्क ऑप्टिमायझेशन आणि फाइल ट्रान्सफर सुलभ करतात. याव्यतिरिक्त, ऑप्टिमाइझ डेटा ट्रान्समिशन गती I/O ऑपरेशन्सशी संबंधित ऑपरेशनल खर्च कमी करू शकते आणि वैज्ञानिक किंवा वैद्यकीय डेटा विश्लेषण विभागांना त्यांचे परिणाम अधिक जलद प्रमाणित करण्यात मदत करू शकतात.
लॉसलेस कॉम्प्रेशन तंत्र वापरण्याच्या फायद्यांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- कोणतीही विकृती किंवा दर्जा कमी न करता फाइल आकारात घट
- वेबवर हस्तांतरित केलेल्या डेटाचे प्रमाण कमी करून सुधारित पृष्ठ लोड गती
- ओपन सोर्स ऍप्लिकेशन्सचे गेटवे जे ऑनलाइन सर्व्हरवरील सामग्री ऍक्सेस करण्यासाठी कम्युनिकेशन खर्च कमी करतात
- डिजिटल सामग्रीच्या दीर्घकालीन संरक्षणासाठी वाढीव संग्रहण क्षमता
- किमान बँडविड्थ संसाधनांसह संभाव्य मोठ्या प्रेक्षकांना पुरवून व्हर्च्युअल इन्स्ट्रुमेंटेशन आणि इंटरनेट स्ट्रीमिंग मीडिया सेवांसाठी मार्ग उघडले
हाय, मी किम आहे, मीडिया निर्मिती आणि वेब विकासाची पार्श्वभूमी असलेली एक आई आणि स्टॉप-मोशन उत्साही आहे. मला ड्रॉइंग आणि अॅनिमेशनची प्रचंड आवड आहे आणि आता मी स्टॉप-मोशनच्या जगात सर्वात आधी डुबकी मारत आहे. माझ्या ब्लॉगसह, मी माझ्या शिकलेल्या गोष्टी तुमच्यासोबत शेअर करत आहे.
