Lossless compressie: wat is het en hoe het te gebruiken

door kim bijgewerkt: 28 June 2022

Lossless compressie is een belangrijk concept als het gaat om digitale media. Het verwijst naar het proces waarbij gegevens worden gecomprimeerd zonder verlies van gegevens. Compressie zonder verlies is een geweldige manier om de bestandsgrootte van uw digitale media te verkleinen zonder aan kwaliteit in te boeten.

In dit artikel zullen we onderzoeken

• wat lossless compressie is,
• hoe het werkt en
• hoe u het in uw voordeel kunt gebruiken.

Laten we beginnen!

Definitie van verliesloze compressie

Lossless compressie is een type gegevenscompressie waarbij alle originele gegevens tijdens het coderings- en decoderingsproces behouden blijven, zodat het resultaat een exacte replica is van het originele bestand of de originele gegevens. Het werkt door patronen in de gegevens te vinden en deze efficiënter op te slaan. Als een bestand bijvoorbeeld 5 herhalende woorden heeft, zal lossless compressie in plaats van die 5 dubbele woorden op te slaan, slechts één exemplaar van dat woord opslaan, plus een verwijzing naar waar informatie over het gebruik ervan in het bestand kan worden gevonden.

Anders lossy compressie (die bepaalde informatie selectief weggooit om de grootte te verkleinen) Compressie zonder verlies stelt u in staat om te onderhouden beeldresolutie, teksthelderheid en bestandsintegriteit met geen kwaliteitsverlies. Dit maakt het geschikt voor toepassingen waarbij enige informatie essentieel is en niet kan worden opgeofferd voor verkleining. Veelgebruikte toepassingen voor compressie zonder verlies zijn onder meer:

• Muziekbestanden comprimeren (waarbij de audiokwaliteit intact moet blijven)
• Medische beelden comprimeren (aangezien kleine details cruciaal kunnen zijn voor de diagnose)
• De broncode van softwaretoepassingen comprimeren
• Documenten archiveren voor langdurige opslag.

Voorbeelden van compressoren die dit type algoritme kunnen gebruiken zijn ZIP- en PNG-bestanden evenals enkele afbeeldingsindelingen zoals TIFF en GIF.

Voordelen van verliesloze compressie

Lossless compressie is een technologie die gegevens comprimeert tot een kleiner formaat zonder kwaliteitsverlies. Dit wordt mogelijk gemaakt door het gebruik van algoritmen die redundante of zich herhalende reeksen gegevens identificeren en deze vervolgens vervangen door kortere codes. Door deze methode te gebruiken, kunt u de omvang van gegevens aanzienlijk verkleinen, vaak door de helft of meer, waardoor gebruikers grote hoeveelheden informatie efficiënter kunnen opslaan en verzenden.

Naast het besparen van opslagruimte, zijn er verschillende andere belangrijke voordelen aan het gebruik van compressie zonder verlies. Deze omvatten:

• Verbeterde prestatie: Compressie zonder verlies kan de snelheid waarmee bestanden worden overgedragen verbeteren, aangezien ze kleiner zijn en minder bandbreedte innemen tijdens het verzenden of downloaden.
• Data-integriteit: Omdat er geen gegevens verloren gaan bij gebruik van compressie zonder verlies, blijft alle gecodeerde informatie intact bij decompressie.
• Compatibiliteit: Gecomprimeerde bestanden kunnen meestal worden geopend met een verscheidenheid aan applicaties op verschillende platforms vanwege de standaard coderingsalgoritmen.
• Verkorte verwerkingstijd: het verkleinen van de bestandsgrootte versnelt processen zoals printen, streamen en bewerken omdat kleinere bestanden minder rekenkracht vergen.

Soorten verliesloze compressie

Er zijn verschillende soorten verliesloze compressie technieken waarmee u gegevens kunt comprimeren zonder informatie te verliezen. De meest voorkomende vormen van lossless compressie zijn ZIP, gzip en LZW. Deze drie, samen met andere soorten, hebben allemaal hun eigen voor- en nadelen.

In dit artikel bespreken we de verschillende soorten lossless compressiemethoden en hoe ze te gebruiken:

• Postcode
• gzip
• LZWMeer

Run Length-codering

Run Length-codering (RLE) is een algoritme voor gegevenscompressie dat wordt gebruikt om de grootte van een bestand te verkleinen zonder gegevens te verliezen. Het werkt door gegevens te analyseren, naar opeenvolgende tekens te zoeken en ze vervolgens te comprimeren tot een kleinere, meer gecondenseerde vorm. Dit maakt het gemakkelijker om de bestanden op te slaan en over te dragen. Tijdens het decompressieproces kunnen de originele gegevens volledig worden gereconstrueerd.

Run Length Encoding wordt vaak gebruikt voor het comprimeren van digitale beelden, omdat het informatieredundantie in materiaal zoals repetitieve patronen, runs van pixels of grote vlakken gevuld met een enkele kleur. Tekstdocumenten zijn ook geschikte kandidaten voor RLE-compressie omdat ze vaak herhalende woorden en woordgroepen bevatten.

Run Length Encoding maakt gebruik van het feit dat er veel sequentiële samples in audiobestanden zijn identieke waarden om ze kleiner te maken maar hun oorspronkelijke kwaliteit te behouden bij decompressie. Dit kan doorgaans leiden tot een aanzienlijke vermindering van de bestandsgrootte 50% of meer – met zeer weinig verliezen in termen van audiokwaliteit en prestaties.

Wanneer u RLE-codering gebruikt, is het belangrijk om te onthouden dat hoewel het waarschijnlijk de bestandsgrootte van geluids- of afbeeldingsbestanden verkleint, het niet echt gunstig kan zijn voor typen tekstbestanden die doorgaans niet veel redundantie hebben vanwege de manier waarop ze conventioneel zijn gemaakt. . Daarom kan het nodig zijn om wat te experimenteren met verschillende soorten toepassingen voordat u een definitieve keuze maakt of dit type compressietechnologie het meest geschikt is voor uw behoeften.

Huffman-codering

Huffman-codering is een adaptief, verliesvrij algoritme voor gegevenscompressie. Dit algoritme gebruikt een set gegevenssymbolen, of tekens, samen met hun frequentie van voorkomen in een bestand om een ​​efficiënte prefixcode te construeren. Deze code bestaat uit kortere codewoorden die frequentere karakters vertegenwoordigen en langere codewoorden die zeldzamere karakters vertegenwoordigen. Met behulp van deze codes kan Huffman Coding de bestandsgrootte verkleinen met weinig effect op de gegevensintegriteit.

Huffman Coding werkt in twee stappen: een set unieke symboolcodes samenstellen en deze gebruiken om de gegevensstroom te comprimeren. De symboolcodes zijn over het algemeen opgebouwd uit de karakterverdeling van het diverse bestand en uit informatie die is verkregen door de relatieve frequenties te onderzoeken waarmee er komen verschillende karakters in voor. Over het algemeen werkt Huffman Coding efficiënter dan andere verliesloze compressie-algoritmen bij gebruik op gegevensstromen die symbolen bevatten die ongelijke kansen van optreden – bijvoorbeeld karakterisering van een tekstdocument waarin enkele letters (zoals "e") komen vaker voor dan andere (zoals "z").

Rekenkundige codering

Een type verliesloze compressie dat kan worden gebruikt, wordt genoemd Rekenkundige codering. Deze methode maakt gebruik van het feit dat een gegevensstroom redundante delen kan hebben die ruimte innemen, maar die geen feitelijke informatie overbrengen. Het comprimeert de gegevens door deze overtollige delen te verwijderen met behoud van de oorspronkelijke informatie-inhoud.

Laten we een op tekst gebaseerd voorbeeld bekijken om te begrijpen hoe rekenkundige codering werkt. Stel dat er vier karakters in onze datastroom staan ​​– EEN, B, C, en D. Als de gegevens ongecomprimeerd zouden blijven, zou elk teken acht bits in beslag nemen voor een totaal van 32 bits over de hele stream. Bij rekenkundige codering zijn de repetitieve waarden echter leuk A en B kan worden weergegeven met elk minder dan acht bits.

In dit voorbeeld gebruiken we blokken van vier bits om elk teken weer te geven, wat betekent dat alle vier de tekens kunnen worden verpakt in een enkel blok van 16 bits. De encoder kijkt naar de gegevensstroom en kent waarschijnlijkheden toe aan elk teken op basis van hun waarschijnlijkheid om in opeenvolgende reeksen te verschijnen om ruimte te besparen en tegelijkertijd maximale nauwkeurigheid te garanderen wanneer ze aan de andere kant worden gedecomprimeerd. Tijdens de compressie nemen daarom alleen de tekens met een hogere waarschijnlijkheid minder bits in beslag, terwijl de tekens met lagere frequenties of die minder vaak voorkomen meer bits per tekenblok nodig hebben, maar toch gebundeld blijven binnen één 16-bits blok, zoals voordat meerdere bytes over de gehele gegevensstroom worden opgeslagen wanneer in vergelijking met de niet-gecomprimeerde versie.

Lossless compressie gebruiken

Lossless compressie is een manier om gegevens te coderen en te comprimeren zonder verlies van informatie. Deze compressiemethode wordt gebruikt om de grootte van digitale afbeeldingen, audio- en videobestanden te verkleinen. Door compressie zonder verlies kunnen gegevens worden opgeslagen op een fractie van de oorspronkelijke grootte, wat resulteert in een veel kleiner bestand.

Laten we dus in detail treden en verkennen hoe verliesloze compressie te gebruiken:

file Formats

Lossless compressie is een type gegevenscompressie dat de bestandsgrootte verkleint zonder de gegevens in het originele bestand op te offeren. Dit maakt het een ideale methode voor het comprimeren van grote bestanden zoals digitale foto's, audiobestanden en videoclips. Om dit type compressie te gebruiken, moet u begrijpen welke soorten bestanden worden ondersteund door lossless-compressoren en hoe u ze correct kunt instellen voor optimale resultaten.

Wanneer u een bestand comprimeert voor verliesvrije doeleinden, hebt u verschillende opties voor bestandsindelingen. Hoogstwaarschijnlijk zult u kiezen tussen JPEG's en PNG's omdat ze allebei uitstekende resultaten opleveren met goede bestandsgroottes. U kunt ook formaten gebruiken zoals GIF of TIFF als uw software ze ondersteunt. Er zijn ook enkele specifieke gecomprimeerde formaten die speciaal zijn ontworpen voor audio of video. Deze omvatten FLAC (lossless audio), AVI (lossless video) en QuickTime's Apple Lossless-indeling (ALAC).

Het is belangrijk op te merken dat hoewel deze formaten betere compressie bieden dan hun niet-gecomprimeerde tegenhangers, ze moeilijker kunnen zijn om mee te werken vanwege hun beperkte ondersteuning in sommige applicaties en softwareprogramma's. Afhankelijk van uw configuratie, gebruikt u ongecomprimeerde formaten kan op de lange termijn eenvoudiger zijn, zelfs als het meer schijfruimte in beslag neemt.

Compressiehulpmiddelen

Er zijn verschillende compressietools beschikbaar die zijn ontworpen om de grootte van gegevensbestanden te verkleinen terwijl de integriteit van de oorspronkelijke gegevens behouden blijft. Deze tools gebruiken algoritmen om overtollige gegevens te identificeren en uit het bestand te verwijderen zonder enige informatie te verliezen.

Compressie zonder verlies is vooral handig voor grafische afbeeldingen of audio- en video-opnamen. Hulpmiddelen zoals ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP en ARJ ondersteuning van verschillende niveaus van compressie zonder verlies voor verschillende bestandstypen, waaronder PDF's en gecomprimeerde uitvoerbare bestanden (EXE). Als u bijvoorbeeld een afbeelding comprimeert met een van deze formaten op instelling voor maximale verkleining, zou u die foto kunnen openen en bekijken zonder enig detail of kleurinformatie te verliezen.

Het gebruikte algoritme heeft invloed op de bestandsgrootte die kan worden bereikt en op de tijd die nodig is om een ​​bestand te verwerken en te comprimeren. Dit kan variëren van minuten tot enkele uren, afhankelijk van hoe geavanceerd de door u gekozen tool is. Populaire compressietools zoals 7-ritssluiting (LZMA2) bieden hogere niveaus van compressie, maar vereisen langere verwerkingstijden. Sterk geoptimaliseerde programma's zoals SQ=z (SQUASH) zijn low-level routines die razendsnel extra bytes kunnen uitpersen in vergelijking met meer populaire applicaties zoals WinZip or WinRAR maar door hun technische complexiteit worden ze zelden gebruikt door amateur-pc-gebruikers.

Beeldcompressie

Beeldcompressie is een manier om de hoeveelheid gegevens te verminderen die nodig is om een ​​digitaal beeld weer te geven. Dit wordt gedaan door een of beide van twee benaderingen: door onbeduidende afbeeldingsgegevens te verwijderen of te verminderen, genaamd verliesloze compressie; of door zorgvuldige verwijdering van gegevens, genaamd lossy compressie.

met verliesloze compressie, ziet het beeld er precies zo uit als voordat het werd gecomprimeerd en gebruikt het minder geheugen voor opslag. Met een lossy compressie techniek, sommige gegevens gaan verloren wanneer het bestand wordt opgeslagen en opnieuw gecomprimeerd, maar als dit correct wordt gedaan, zou er geen zichtbare vervorming te zien moeten zijn van het originele ongecomprimeerde bestand.

Compressietechnieken zonder verlies worden veel gebruikt in digitale fotografie en in workflows voor grafisch ontwerp. Lossless-technieken zorgen ervoor dat bestanden kunnen worden gecomprimeerd tot veel kleinere formaten dan wanneer ze zouden worden gecomprimeerd met andere methoden, zoals JPEG-afbeeldingen die zijn ontworpen voor lossy compressie waar u een kleinere bestandsgrootte krijgt ten koste van verloren kwaliteit of detail.

Lossless afbeeldingsindelingen zijn onder meer:

• Vuurwerk PNG's (ortf)
• GIF (gif)
• en meest gebruikte formaat TIFF (tiff).

Softwaretoepassingen voor beeldverwerking, zoals Photoshop, kunnen verschillende soorten afbeeldingen openen en ze naar een van deze formaten converteren met behulp van functies zoals "Opslaan als". Dit is hoe vaak bestanden tussen formaten worden geconverteerd zonder dat er extra software hoeft te worden gedownload.

Sommige alternatieve beeldformaten zoals JPEG 2000 (jp2) gebruiken ook dit type compressietechniek, maar ze bieden een bijkomend voordeel omdat ze directere informatie nauwkeuriger kunnen opslaan in vergelijking met JPEG's, terwijl ze toch een kleine bestandsgrootte hebben vanwege hun efficiënte coderingsschema.

Conclusie

Lossless compressie is een krachtige tool die u kan helpen de bestandsgrootte te verkleinen en opslagruimte te besparen, terwijl u er tegelijkertijd voor zorgt dat u geen gegevens verliest. Hiermee kunt u bestanden comprimeren zonder de informatie die ze bevatten te verliezen gemakkelijker op te slaan, te openen en te delen.

Concluderend verliesloze compressie is een essentiële tool voor moderne gegevensopslag en -beheer.

Samenvatting van verliesloze compressie

Lossless compressie is een type datacompressietechniek die de bestandsgrootte verkleint zonder de gegevens op te offeren. Het is ideaal voor het comprimeren van op tekst gebaseerde bestanden zoals documenten, spreadsheets, maar ook afbeeldingen en audiobestanden.

Het belangrijkste voordeel van lossless compressie is dat het stelt u in staat de grootte van een bestand te verkleinen zonder dat dit ten koste gaat van de bestandskwaliteit. Dit betekent dat exact hetzelfde bestand meerdere keren kan worden gecomprimeerd, waardoor het gemakkelijker wordt om grote bestanden snel en gemakkelijk op te slaan en over te dragen. Het zorgt ook voor een efficiënter gebruik van de opslag door overtollige gegevens uit een bestand te verwijderen en alleen de essentiële informatie-elementen op te slaan.

Over het algemeen zijn er twee soorten verliesloze compressie-algoritmen: op woordenboeken gebaseerde algoritmen zoals Deflate/GZip of Lempel-Ziv (die bestanden comprimeert tot een geïndexeerde lijst) of redundantie eliminatie methoden zoals rekenkundige codering of runlengte-codering (die redundantie verwijdert door herhalende patronen te coderen). Elk type heeft zijn eigen specifieke doeleinden als het gaat om soorten media en toepassingen.

Voor afbeeldingen, met name lossless afbeeldingsindelingen zoals PNG hebben de voorkeur boven andere lossy formaten zoals JPEG omdat ze beelddetails beter behouden dan JPEG, terwijl ze nog steeds een redelijk compressieniveau bieden zonder significante verslechtering van de beeldkwaliteit of moeilijkheden bij het decoderen of ophalen van de originele brongegevens. Zo ook digitale audio ongecomprimeerde golfvormbestanden hebben de neiging om het beter te doen met technieken voor vectorkwantisering in plaats van pure bitrate-reductietechnieken.

Concluderend, compressie zonder verlies is een effectieve manier om grote bestanden te verkleinen zonder in te leveren op kwaliteit; dit maakt ze geweldige alternatieven voor het bewaren van waardevolle gegevens en tegelijkertijd besparen op opslagruimte en kosten. Aangezien verschillende algoritmen beter geschikt zijn voor verschillende soorten media dan andere, is het altijd het beste om te onderzoeken welk formaat het beste past bij uw behoeften voor zowel privacybescherming als ruimte-efficiëntie - de juiste keuze kan het verschil maken!

Voordelen van verliesloze compressie

Lossless compressie is een proces voor het coderen en decoderen van gegevens waarmee bestanden ruimte kunnen besparen zonder aan kwaliteit in te boeten. Hoewel de opslagkosten voortdurend dalen, kan het onderhouden van digitale inhoud van hoge kwaliteit duur en tijdrovend zijn. Lossless compressie-algoritmen vergemakkelijken opslag, netwerkoptimalisatie en bestandsoverdracht tussen verschillende systemen. Bovendien kunnen geoptimaliseerde datatransmissiesnelheden de operationele kosten in verband met I/O-operaties verlagen en wetenschappelijke of medische data-analyseafdelingen helpen hun resultaten sneller te valideren.

De voordelen van het gebruik van lossless compressietechnieken zijn:

• Verkleining van de bestandsgrootte zonder vervorming of kwaliteitsverlies
• Verbeterde laadsnelheden van pagina's door de hoeveelheid gegevens die via internet wordt overgedragen te verminderen
• Gateways naar open source-applicaties die de communicatiekosten verlagen om toegang te krijgen tot inhoud op online servers
• Verbeterde archiveringsmogelijkheden voor het langdurig bewaren van digitale inhoud
• Wegen geopend voor virtuele instrumentatie en internetstreaming-mediaservices door een potentieel enorm publiek te bedienen met minimale bandbreedtebronnen

Hallo, ik ben Kim, een moeder en een stop-motionliefhebber met een achtergrond in mediacreatie en webontwikkeling. Ik heb een enorme passie voor tekenen en animatie, en nu duik ik halsoverkop de wereld van stop-motion in. Met mijn blog deel ik mijn lessen met jullie.