Pemampatan Tanpa Kehilangan: Apakah Itu Dan Cara Menggunakannya

oleh kim Dikemaskini: Jun 28, 2022

Pemampatan tanpa kerugian adalah satu konsep yang penting apabila melibatkan media digital. Ia merujuk kepada proses di mana data dimampatkan tanpa kehilangan data. Pemampatan tanpa kerugian ialah cara yang bagus untuk mengurangkan saiz fail media digital anda tanpa mengorbankan kualiti.

Dalam artikel ini, kita akan meneroka

• apa itu pemampatan tanpa kerugian,
• bagaimana ia berfungsi, dan
• bagaimana anda boleh menggunakannya untuk kelebihan anda.

Mari kita mulakan!

Definisi Mampatan Tanpa Kehilangan

Pemampatan tanpa kerugian ialah sejenis pemampatan data yang mengekalkan semua data asal semasa proses pengekodan dan penyahkodan, supaya hasilnya adalah replika tepat bagi fail atau data asal. Ia berfungsi dengan mencari corak dalam data dan menyimpannya dengan lebih cekap. Sebagai contoh, jika fail mempunyai 5 perkataan berulang, bukannya menyimpan 5 perkataan pendua itu, pemampatan tanpa kehilangan akan menyimpan hanya satu contoh perkataan itu, ditambah rujukan kepada tempat ia boleh mencari maklumat tentang penggunaannya dalam fail.

Tidak seperti mampatan lossy (yang membuang beberapa maklumat secara selektif untuk mengurangkan saiz) Mampatan Tanpa Kehilangan membolehkan anda mengekalkan resolusi gambar, kejelasan teks dan integriti fail dengan tiada kehilangan kualiti. Ini menjadikannya sesuai untuk aplikasi di mana beberapa maklumat adalah penting dan tidak boleh dikorbankan untuk pengurangan saiz. Kegunaan biasa untuk pemampatan tanpa kehilangan termasuk:

• Memampatkan fail muzik (oleh itu kualiti audio mesti kekal utuh)
• Memampatkan imej perubatan (memandangkan butiran kecil mungkin penting untuk diagnosis)
• Memampatkan kod sumber aplikasi perisian
• Mengarkibkan dokumen untuk penyimpanan jangka panjang.

Contoh pemampat yang boleh menggunakan algoritma jenis ini ialah ZIP dan fail PNG serta beberapa format imej seperti TIFF dan GIF.

Faedah Mampatan Tanpa Kehilangan

Pemampatan tanpa kerugian ialah teknologi yang memampatkan data kepada saiz yang lebih kecil tanpa kehilangan kualiti. Ini dimungkinkan melalui penggunaan algoritma yang mengenal pasti rentetan data yang berlebihan atau berulang, dan kemudian menggantikannya dengan kod yang lebih pendek. Menggunakan kaedah ini boleh membantu mengurangkan saiz data dengan ketara, selalunya dengan separuh atau lebih, membolehkan pengguna menyimpan dan menghantar sejumlah besar maklumat dengan lebih cekap.

Selain daripada menjimatkan ruang storan, terdapat beberapa faedah utama lain untuk menggunakan pemampatan tanpa kehilangan. Ini termasuk:

• Prestasi yang bertambah baik: Pemampatan tanpa kerugian boleh meningkatkan kelajuan fail dipindahkan kerana ia lebih kecil dan menggunakan lebar jalur yang lebih sedikit semasa menghantar atau memuat turun.
• Integriti Data: Kerana tiada data yang hilang apabila menggunakan pemampatan tanpa kerugian, sebarang maklumat yang dikodkan akan kekal utuh semasa penyahmampatan.
• Keserasian: Fail mampat biasanya boleh dibuka dengan pelbagai aplikasi pada platform berbeza kerana algoritma pengekodan standardnya.
• Masa Pemprosesan Dikurangkan: Mengurangkan saiz fail mempercepatkan proses seperti pencetakan, penstriman dan penyuntingan kerana fail yang lebih kecil memerlukan kuasa pengkomputeran yang kurang.

Jenis Mampatan Tanpa Rugi

Terdapat pelbagai jenis pemampatan tanpa kerugian teknik yang membolehkan anda memampatkan data tanpa kehilangan sebarang maklumat. Jenis pemampatan tanpa kehilangan yang paling biasa ialah ZIP, gzip dan LZW. Ketiga-tiga ini, bersama-sama dengan pelbagai jenis lain, semuanya mempunyai kebaikan dan kelemahan mereka sendiri.

Dalam artikel ini, kami akan membincangkan pelbagai jenis kaedah pemampatan tanpa kehilangan dan cara menggunakannya:

• ZIP
• gzip
• LZW

Jalankan Pengekodan Panjang

Pengekodan Panjang Jalankan (RLE) ialah algoritma pemampatan data yang digunakan untuk mengurangkan saiz fail tanpa kehilangan sebarang data. Ia berfungsi dengan menganalisis data, mencari aksara berturut-turut dan kemudian memampatkannya ke dalam bentuk yang lebih kecil dan lebih padat. Ini menjadikan fail lebih mudah untuk disimpan dan dipindahkan. Semasa proses penyahmampatan, data asal boleh dibina semula sepenuhnya.

Pengekodan Panjang Larian biasanya digunakan untuk memampatkan imej digital kerana ia berkesan mengurangkan lebihan maklumat dalam bahan seperti corak berulang, larian daripada piksel atau kawasan besar yang dipenuhi dengan satu warna. Dokumen teks juga merupakan calon yang sesuai untuk pemampatan RLE kerana ia sering mengandungi perkataan dan frasa yang berulang.

Pengekodan Panjang Jalankan mengambil kesempatan daripada fakta bahawa banyak sampel berjujukan dalam fail audio ada nilai yang sama untuk mengurangkan saiznya tetapi mengekalkan kualiti asalnya selepas penyahmampatan. Ini boleh menyebabkan pengurangan ketara dalam saiz fail – biasanya 50% atau lebih – dengan sedikit kerugian dari segi kualiti audio dan prestasi.

Apabila menggunakan pengekodan RLE, adalah penting untuk diingat bahawa walaupun ia berkemungkinan mengurangkan saiz fail yang berkaitan dengan fail bunyi atau imej, ia mungkin tidak benar-benar bermanfaat untuk jenis fail teks yang cenderung tidak mempunyai banyak redundansi disebabkan oleh cara ia dibuat secara konvensional. . Oleh itu beberapa percubaan dengan pelbagai jenis aplikasi mungkin diperlukan sebelum membuat pilihan terakhir sama ada teknologi pemampatan jenis ini paling sesuai untuk keperluan anda.

Pengekodan Huffman

Pengekodan Huffman ialah algoritma pemampatan data yang adaptif dan tanpa kehilangan. Algoritma ini menggunakan satu set simbol data, atau aksara, bersama-sama dengan kekerapan kejadiannya dalam fail untuk membina kod awalan yang cekap. Kod ini terdiri daripada kata kod yang lebih pendek yang mewakili aksara yang lebih kerap dan kata kod yang lebih panjang yang mewakili yang lebih jarang. Menggunakan kod ini, Huffman Coding boleh mengurangkan saiz fail dengan sedikit kesan pada integriti datanya.

Pengekodan Huffman berfungsi dalam dua langkah: membina satu set kod simbol unik dan menggunakannya untuk memampatkan aliran data. Kod simbol biasanya dibina daripada pengedaran aksara pelbagai fail dan daripada maklumat yang diperoleh dengan memeriksa frekuensi relatif yang digunakan. watak yang berbeza berlaku di dalamnya. Secara amnya, Pengekodan Huffman beroperasi dengan lebih cekap daripada algoritma pemampatan tanpa kehilangan yang lain apabila digunakan pada aliran data yang mengandungi simbol yang mempunyai kebarangkalian kejadian yang tidak sama – contohnya, mencirikan dokumen teks yang mengandungi beberapa huruf (seperti "e") berlaku lebih kerap daripada yang lain (seperti "z").

Pengekodan Aritmetik

Satu jenis pemampatan lossless yang boleh digunakan dipanggil Pengekodan Aritmetik. Kaedah ini mengambil kesempatan daripada fakta bahawa aliran data boleh mempunyai bahagian berlebihan yang menggunakan ruang, tetapi tidak menyampaikan maklumat sebenar. Ia memampatkan data dengan mengalih keluar bahagian berlebihan ini sambil mengekalkan kandungan maklumat asalnya.

Untuk memahami cara Pengekodan Aritmetik berfungsi, mari kita pertimbangkan contoh berasaskan teks. Katakan terdapat empat aksara dalam aliran data kami - A, B, C, and D. Jika data dibiarkan tidak dimampatkan, setiap aksara akan mengambil lapan bit untuk sejumlah 32 bit merentas keseluruhan aliran. Dengan Pengekodan Aritmetik, bagaimanapun, nilai berulang seperti A dan B boleh diwakili dengan kurang daripada lapan bit setiap satu.

Dalam contoh ini kita akan menggunakan blok empat-bit untuk mewakili setiap aksara yang bermaksud keempat-empat aksara boleh dimasukkan ke dalam blok 16-bit tunggal. Pengekod melihat aliran data dan memberikan kebarangkalian kepada setiap aksara berdasarkan kemungkinan mereka muncul dalam rentetan berturut-turut untuk menjimatkan ruang sambil memastikan ketepatan maksimum apabila ia dinyahmampat di hujung yang lain. Semasa pemampatan, hanya aksara yang mempunyai kebarangkalian yang lebih tinggi mengambil lebih sedikit bit manakala yang mempunyai frekuensi yang lebih rendah atau yang kurang kerap akan memerlukan lebih banyak bit bagi setiap blok aksara tetapi masih kekal disatukan dalam satu blok 16-bit seperti sebelum menyimpan beberapa bait merentas keseluruhan aliran data apabila berbanding dengan versi yang tidak dimampatkan.

Cara Menggunakan Mampatan Tanpa Kehilangan

Pemampatan tanpa kerugian ialah cara pengekodan dan pemampatan data tanpa kehilangan maklumat. Kaedah pemampatan ini digunakan untuk mengurangkan saiz imej digital, fail audio dan video. Pemampatan tanpa kehilangan membolehkan data disimpan pada sebahagian kecil daripada saiz asalnya, menghasilkan fail yang lebih kecil.

Jadi, mari kita perincikan dan teroka cara menggunakan pemampatan tanpa kehilangan:

Format Fail

Pemampatan tanpa kerugian ialah sejenis pemampatan data yang mengurangkan saiz fail tanpa mengorbankan mana-mana data yang terkandung dalam fail asal. Ini menjadikannya kaedah yang ideal untuk memampatkan fail besar seperti gambar digital, fail audio dan klip video. Untuk menggunakan pemampatan jenis ini, anda mesti memahami jenis fail yang disokong oleh pemampat tanpa kehilangan dan cara menyediakannya dengan betul untuk hasil yang optimum.

Apabila memampatkan fail untuk tujuan tanpa kerugian, anda mempunyai beberapa pilihan untuk format fail. Kemungkinan besar, anda akan memilih antara JPEG dan PNG kerana kedua-duanya memberikan hasil yang sangat baik dengan saiz fail yang baik. Anda juga boleh menggunakan format seperti GIF atau TIFF jika perisian anda menyokongnya. Terdapat juga beberapa format mampat khusus yang direka khusus untuk audio atau video. Ini termasuk FLAC (audio tanpa rugi), AVI (video tanpa rugi) dan format Apple Lossless (ALAC) QuickTime.

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa walaupun format ini menawarkan pemampatan yang lebih baik daripada rakan sejawatannya yang tidak dimampatkan, format ini boleh menjadi lebih sukar untuk digunakan kerana sokongan terhad mereka dalam beberapa aplikasi dan program perisian. Bergantung pada persediaan anda, menggunakan format yang tidak dimampatkan mungkin lebih mudah dalam jangka masa panjang walaupun ia mengambil lebih banyak ruang cakera.

Alat Mampatan

Terdapat pelbagai alat pemampatan tersedia yang direka untuk mengurangkan saiz fail data sambil mengekalkan integriti data asal. Alat ini menggunakan algoritma untuk mengenal pasti data berlebihan dan membuangnya daripada fail tanpa kehilangan sebarang maklumat.

Mampatan tanpa rugi amat berguna untuk imej grafik atau rakaman audio dan video. Alatan seperti ZIP, RAR, Stufffit X, GZIP dan ARJ menyokong pelbagai peringkat pemampatan tanpa kerugian untuk pelbagai jenis fail termasuk PDF dan boleh laku termampat (EXE). Contohnya, jika anda memampatkan imej dengan salah satu daripada format ini di tetapan pengurangan saiz maksimum, anda akan dapat membuka dan melihat gambar itu tanpa kehilangan sebarang butiran atau maklumat warna.

Algoritma yang digunakan akan mempengaruhi saiz fail yang boleh dicapai serta masa yang diperlukan untuk memproses dan memampatkan fail. Ini boleh berkisar antara minit hingga beberapa jam bergantung pada kecanggihan alat pilihan anda. Alat pemampatan popular seperti 7-zip (LZMA2) menawarkan tahap pemampatan yang lebih tinggi tetapi memerlukan masa pemprosesan yang lebih lama. Program yang sangat dioptimumkan seperti SQ=z (SQUASH) ialah rutin tahap rendah yang boleh memerah bait tambahan pada kelajuan kilat berbanding dengan aplikasi yang lebih popular seperti WinZip or WinRAR tetapi kerumitan teknikalnya bermakna ia jarang digunakan oleh pengguna PC amatur.

Pemampatan Imej

Pemampatan imej ialah satu cara untuk mengurangkan jumlah data yang diperlukan untuk mewakili imej digital. Ini dilakukan dengan salah satu atau kedua-dua pendekatan: dengan mengalih keluar atau mengurangkan data imej yang tidak penting, dipanggil pemampatan tanpa kerugian; atau dengan penghapusan data yang teliti, dipanggil mampatan lossy.

Dengan pemampatan tanpa kerugian, imej kelihatan sama seperti sebelum dimampatkan dan menggunakan kurang memori untuk penyimpanan. Dengan mampatan lossy teknik, sesetengah data hilang apabila fail disimpan dan dimampatkan semula tetapi apabila dilakukan dengan betul, tiada herotan yang boleh dilihat harus dilihat daripada fail asal yang tidak dimampatkan.

Teknik mampatan lossless digunakan secara meluas dalam fotografi digital, dan dalam aliran kerja reka bentuk grafik. Teknik lossless membolehkan fail dimampatkan ke dalam saiz yang lebih kecil berbanding jika ia dimampatkan dengan kaedah lain seperti imej JPEG yang direka untuk mampatan lossy di mana anda mendapat saiz fail yang lebih kecil dengan mengorbankan kualiti atau butiran yang hilang.

Format imej tanpa rugi termasuk:

• Bunga api PNG (ortf)
• GIF (gif)
• dan format yang paling biasa digunakan TIFF (tiff).

Aplikasi perisian pemprosesan imej seperti Photoshop boleh membuka pelbagai jenis imej dan menukarnya kepada salah satu daripada format ini menggunakan ciri seperti "Simpan Sebagai" iaitu kekerapan fail ditukar antara format tanpa perlu memuat turun perisian tambahan.

Beberapa format imej alternatif seperti JPEG 2000 (jp2) juga menggunakan teknik pemampatan jenis ini namun ia memberikan faedah tambahan kerana ia boleh menyimpan maklumat terus dengan lebih tepat berbanding dengan JPEG sementara masih mempunyai saiz fail yang kecil kerana skema pengekodannya yang cekap.

Kesimpulan

Pemampatan tanpa kerugian ialah alat berkuasa yang boleh membantu anda mengurangkan saiz fail dan menjimatkan ruang storan, sambil memastikan anda tidak kehilangan sebarang data dalam proses itu. Ia membolehkan anda memampatkan fail tanpa kehilangan sebarang maklumat yang terkandung di dalamnya, menjadikannya lebih mudah untuk disimpan, diakses dan dikongsi.

Kesimpulannya, pemampatan tanpa kerugian ialah alat penting untuk penyimpanan dan pengurusan data moden.

Ringkasan Pemampatan Tanpa Kehilangan

Pemampatan tanpa kerugian ialah sejenis teknik pemampatan data yang mengurangkan saiz fail tanpa mengorbankan mana-mana data yang terkandung di dalamnya. Ia sesuai untuk memampatkan fail berasaskan teks seperti dokumen, hamparan, serta imej dan fail audio.

Faedah utama pemampatan tanpa kerugian ialah ia membolehkan anda mengecilkan saiz fail tanpa mengorbankan kualiti fail. Ini bermakna bahawa fail tepat yang sama boleh dimampatkan beberapa kali, menjadikannya lebih mudah untuk menyimpan dan memindahkan fail besar dengan cepat dan mudah. Ia juga membolehkan penggunaan storan yang lebih cekap dengan mengalih keluar data berlebihan daripada fail dan menyimpan hanya elemen penting maklumat.

Secara umum, terdapat dua jenis algoritma pemampatan tanpa kerugian - algoritma berasaskan kamus seperti Deflate/GZip atau Lempel-Ziv (yang memampatkan fail ke dalam senarai diindeks) atau kaedah penghapusan redundansi seperti pengekodan aritmetik atau pengekodan panjang larian (yang menghilangkan redundansi dengan mengekod corak berulang). Setiap jenis mempunyai tujuan khusus tersendiri apabila melibatkan jenis media dan aplikasi.

Untuk imej, khususnya, format imej tanpa kerugian seperti PNG diutamakan berbanding format lossy lain seperti JPEG kerana ia mengekalkan butiran imej lebih baik daripada JPEG sambil masih menawarkan tahap pemampatan yang munasabah tanpa penurunan ketara kepada kualiti gambar atau kesukaran dalam menyahkod atau mendapatkan semula data sumber asal. Begitu juga, audio digital fail bentuk gelombang yang tidak dimampatkan cenderung untuk melakukan yang lebih baik dengan teknik pengkuantitian vektor dan bukannya teknik pengurangan kadar bit tulen.

Kesimpulannya, pemampatan tanpa kehilangan adalah cara yang berkesan untuk mengurangkan saiz fail yang besar tanpa sebarang pengorbanan dalam kualiti; ini menjadikan mereka alternatif yang hebat untuk memelihara data berharga sambil menjimatkan ruang dan kos storan. Memandangkan algoritma yang berbeza sesuai dengan jenis media yang berbeza dengan lebih berkesan daripada yang lain, adalah lebih baik untuk melakukan penyelidikan tentang format yang paling sesuai dengan keperluan anda untuk kedua-dua perlindungan privasi dan kecekapan ruang – pilihan yang tepat boleh membuat semua perbezaan!

Faedah Mampatan Tanpa Kehilangan

Pemampatan tanpa kerugian ialah proses pengekodan dan penyahkodan data yang membolehkan fail menjimatkan ruang tanpa mengorbankan kualiti. Walaupun kos penyimpanan semakin berkurangan secara konsisten, mengekalkan kandungan digital berkualiti tinggi boleh menjadi mahal dan memakan masa. Algoritma pemampatan tanpa rugi memudahkan penyimpanan, pengoptimuman rangkaian dan pemindahan fail merentas sistem yang berbeza. Selain itu, kelajuan penghantaran data yang dioptimumkan boleh mengurangkan kos operasi yang berkaitan dengan operasi I/O dan membantu jabatan analisis data saintifik atau perubatan mengesahkan keputusan mereka dengan lebih cepat.

Kelebihan menggunakan teknik pemampatan lossless termasuk:

• Pengurangan dalam saiz fail tanpa memperkenalkan sebarang herotan atau kemerosotan kualiti
• Kelajuan pemuatan halaman dipertingkatkan dengan mengurangkan jumlah data yang dipindahkan melalui web
• Gerbang kepada aplikasi sumber terbuka yang mengurangkan kos komunikasi untuk mengakses kandungan pada pelayan dalam talian
• Peningkatan keupayaan mengarkib untuk pemeliharaan kandungan digital jangka panjang
• Membuka ruang untuk instrumentasi maya dan perkhidmatan media penstriman Internet dengan menyediakan khalayak yang berpotensi besar dengan sumber jalur lebar minimum

Hai, saya Kim, seorang ibu dan peminat gerakan henti dengan latar belakang dalam penciptaan media dan pembangunan web. Saya mempunyai minat yang besar untuk melukis dan animasi, dan kini saya menyelam terlebih dahulu ke dunia gerakan henti. Dengan blog saya, saya berkongsi pembelajaran saya dengan anda semua.