Förlustfri kompression: vad är det och hur man använder det

av kim Uppdaterad: Juni 28, 2022

Lossless kompression är ett viktigt begrepp när det kommer till digitala medier. Det hänvisar till processen där data komprimeras utan förlust av data. Förlustfri komprimering är ett utmärkt sätt att minska filstorleken på dina digitala medier utan att offra kvaliteten.

I den här artikeln kommer vi att utforska

• vad förlustfri kompression är,
• hur det fungeraroch
• hur du kan använda det till din fördel.

Låt oss börja!

Definition av förlustfri kompression

Lossless kompression är en typ av datakomprimering som bevarar all originaldata under kodnings- och avkodningsprocessen, så att resultatet blir en exakt kopia av den ursprungliga filen eller data. Det fungerar genom att hitta mönster i datan och lagra det mer effektivt. Till exempel, om en fil har 5 repeterande ord, i stället för att lagra dessa 5 dubbletter av ord kommer förlustfri komprimering endast att lagra en instans av det ordet, plus referens till var den kan hitta information om dess användning i filen.

Till skillnad från förlustig kompression (vilket kasserar viss information selektivt för att minska storleken) Förlustfri komprimering låter dig underhålla bildupplösning, texttydlighet och filintegritet med ingen kvalitetsförlust. Detta gör den lämplig för applikationer där viss information är viktig och inte kan offras för storleksminskning. Vanliga användningsområden för förlustfri komprimering inkluderar:

• Komprimera musikfiler (därför måste ljudkvaliteten förbli intakt)
• Komprimering av medicinska bilder (eftersom små detaljer kan vara avgörande för diagnos)
• Komprimering av källkod för programvaror
• Arkivering av dokument för långtidsförvaring.

Exempel på kompressorer som kan använda denna typ av algoritm är ZIP- och PNG-filer samt vissa bildformat som TIFF och GIF.

Fördelar med förlustfri kompression

Lossless kompression är en teknik som komprimerar data till en mindre storlek utan någon kvalitetsförlust. Detta görs möjligt genom användning av algoritmer som identifierar redundanta eller upprepade datasträngar och sedan ersätter dem med kortare koder. Att använda den här metoden kan hjälpa till att minska storleken på data avsevärt, ofta med hälften eller mer, vilket gör det möjligt för användare att lagra och överföra stora mängder information mer effektivt.

Förutom att spara lagringsutrymme finns det flera andra viktiga fördelar med att använda förlustfri komprimering. Dessa inkluderar:

• Förbättrad prestanda: Förlustfri komprimering kan förbättra hastigheten med vilken filer överförs eftersom de är mindre och tar upp mindre bandbredd vid sändning eller nedladdning.
• Dataintegritet: Eftersom ingen data går förlorad vid användning av förlustfri komprimering, kommer all information som kodas att förbli intakt vid dekomprimering.
• Kompatibilitet: Komprimerade filer kan vanligtvis öppnas med en mängd olika applikationer på olika plattformar på grund av dess standardkodningsalgoritmer.
• Minskad handläggningstid: Att minska filstorleken snabbar upp processer som utskrift, streaming och redigering eftersom mindre filer kräver mindre datorkraft.

Typer av förlustfri kompression

Det finns olika typer av förlustfri komprimering tekniker som gör att du kan komprimera data utan att förlora någon information. De vanligaste typerna av förlustfri kompression är ZIP, gzip och LZW. Dessa tre, tillsammans med andra olika typer, har alla sina egna fördelar och nackdelar.

I den här artikeln kommer vi att diskutera de olika typerna av förlustfria komprimeringsmetoder och hur man använder dem:

• ZIP
• gzip
• LZW

Kör längdkodning

Run Length Encoding (RLE) är en datakomprimeringsalgoritm som används för att minska storleken på en fil utan att förlora några data. Det fungerar genom att analysera data, söka efter på varandra följande tecken och sedan komprimera dem till en mindre, mer komprimerad form. Detta gör filerna lättare att lagra och överföra. Under dekompressionsprocessen kan originaldata rekonstrueras helt.

Run Length Encoding används ofta för att komprimera digitala bilder eftersom det effektivt minskar informationsredundans i material som t.ex. repetitiva mönster, körningar av pixlar eller stora områden fyllda med en enda färg. Textdokument är också lämpliga kandidater för RLE-komprimering eftersom de ofta innehåller upprepade ord och fraser.

Run Length Encoding drar fördel av det faktum att många sekventiella sampel i ljudfiler har identiska värden för att minska dem i storlek men behålla sin ursprungliga kvalitet vid dekompression. Detta kan leda till betydande minskningar i filstorlek – vanligtvis 50% eller mer – med mycket få förluster när det gäller ljudkvalitet och prestanda.

När du använder RLE-kodning är det viktigt att komma ihåg att även om det sannolikt minskar filstorlekar relaterade till ljud- eller bildfiler, kanske det faktiskt inte är fördelaktigt för typer av textfiler som tenderar att inte ha mycket redundans på grund av hur de är utformade på konventionellt sätt. . Därför kan det vara nödvändigt att experimentera med olika typer av applikationer innan du gör ett slutgiltigt val om huruvida denna typ av komprimeringsteknik är bäst lämpad för dina behov.

Huffman-kodning

Huffman-kodning är en adaptiv, förlustfri datakomprimeringsalgoritm. Denna algoritm använder en uppsättning datasymboler, eller tecken, tillsammans med deras förekomstfrekvens i en fil för att konstruera en effektiv prefixkod. Denna kod består av kortare kodord som representerar vanligare tecken och längre kodord som representerar mer sällsynta tecken. Med hjälp av dessa koder kan Huffman Coding minska filstorleken med liten effekt på dess dataintegritet.

Huffman Coding fungerar i två steg: att konstruera en uppsättning unika symbolkoder och använda den för att komprimera dataströmmen. Symbolkoderna är i allmänhet uppbyggda från diversefilens teckenfördelning och från information erhållen genom att undersöka de relativa frekvenser med vilka olika karaktärer förekommer i den. I allmänhet fungerar Huffman Coding mer effektivt än andra förlustfria komprimeringsalgoritmer när de används på dataströmmar som innehåller symboler som har ojämna sannolikheter för att inträffa – till exempel karaktärisera ett textdokument där vissa bokstäver (som "e") förekommer oftare än andra (som "z").

Aritmetisk kodning

En typ av förlustfri komprimering som kan användas kallas Aritmetisk kodning. Denna metod utnyttjar det faktum att en dataström kan ha redundanta delar som tar upp utrymme, men som inte förmedlar någon faktisk information. Den komprimerar data genom att ta bort dessa redundanta delar samtidigt som dess ursprungliga informationsinnehåll bevaras.

För att förstå hur aritmetisk kodning fungerar, låt oss överväga ett textbaserat exempel. Anta att det finns fyra tecken i vår dataström – A, B, C, och D. Om data lämnades okomprimerad skulle varje tecken ta upp åtta bitar för totalt 32 bitar över hela strömmen. Med aritmetisk kodning gillar dock de repetitiva värdena A och B kan representeras med färre än åtta bitar vardera.

I det här exemplet kommer vi att använda fyrabitarsblock för att representera varje tecken, vilket innebär att alla fyra tecken kan packas i ett enda 16-bitarsblock. Kodaren tittar på dataströmmen och tilldelar sannolikheter till varje tecken baserat på deras sannolikhet att förekomma i på varandra följande strängar för att spara utrymme samtidigt som den säkerställer maximal noggrannhet när de dekomprimeras i andra änden. Under komprimering tar därför endast de tecken med högre sannolikhet färre bitar medan de med lägre frekvenser eller de som visas mer sällan kommer att kräva fler bitar per teckenblock men fortfarande förbli buntade inom ett 16-bitars block som innan de sparar flera byte över hela dataströmmen när jämfört med dess okomprimerade version.

Hur man använder förlustfri kompression

Lossless kompression är ett sätt att koda och komprimera data utan att förlora information. Denna komprimeringsmetod används för att minska storleken på digitala bilder, ljud- och videofiler. Förlustfri komprimering gör att data kan lagras till en bråkdel av sin ursprungliga storlek, vilket resulterar i en mycket mindre fil.

Så låt oss gå in i detaljer och utforska hur man använder förlustfri komprimering:

Filformat

Lossless kompression är en typ av datakomprimering som minskar filstorleken utan att offra någon av de data som finns i originalfilen. Detta gör det till en idealisk metod för att komprimera stora filer som digitala fotografier, ljudfiler och videoklipp. För att använda denna typ av komprimering måste du förstå vilka typer av filer som stöds av förlustfria kompressorer och hur du ställer in dem korrekt för optimala resultat.

När du komprimerar en fil för förlustfria ändamål har du flera alternativ för filformat. Troligtvis kommer du att välja mellan JPEG och PNG eftersom de båda ger utmärkta resultat med bra filstorlekar. Du kan också använda format som GIF eller TIFF om din programvara stöder dem. Det finns också några specifika komprimerade format utformade speciellt för ljud eller video. Dessa inkluderar FLAC (förlustfritt ljud), AVI (förlustfri video) och QuickTimes Apple Lossless-format (ALAC).

Det är viktigt att notera att även om dessa format erbjuder bättre komprimering än deras icke-komprimerade motsvarigheter, kan de vara svårare att arbeta med på grund av deras begränsade stöd i vissa applikationer och program. Beroende på din inställning använder du okomprimerade format kan vara enklare i längden även om det tar mer diskutrymme.

Kompressionsverktyg

Det finns en mängd olika komprimeringsverktyg tillgängliga som är utformade för att minska storleken på datafiler samtidigt som integriteten hos originaldata bibehålls. Dessa verktyg använder algoritmer för att identifiera redundant data och kassera den från filen utan att förlora någon information.

Förlustfri komprimering är särskilt användbar för grafiska bilder eller ljud- och videoinspelningar. Verktyg som t.ex ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP och ARJ stöder olika nivåer av förlustfri komprimering för en mängd olika filtyper inklusive PDF-filer och komprimerade körbara filer (EXE). Till exempel, om du komprimerar en bild med ett av dessa format på maximal storleksminskningsinställning, skulle du kunna öppna och visa bilden utan att förlora någon detalj eller färginformation.

Algoritmen som används kommer att påverka filstorleken som kan uppnås samt den tid det tar att bearbeta och komprimera en fil. Detta kan variera från minuter till flera timmar beroende på hur sofistikerat ditt valda verktyg är. Populära kompressionsverktyg som t.ex 7-zip (LZMA2) erbjuder högre nivåer av komprimering men kräver längre bearbetningstider. Mycket optimerade program som SQ=z (SQUASH) är rutiner på låg nivå som kan pressa ut ytterligare byte blixtsnabbt jämfört med mer populära applikationer som WinZip or WinRAR men deras tekniska komplexitet gör att de sällan används av amatör PC-användare.

Bildkomprimering

Bildkomprimering är ett sätt att minska mängden data som krävs för att representera en digital bild. Detta görs genom endera eller båda av två tillvägagångssätt: genom att ta bort eller minska obetydlig bilddata, kallad förlustfri komprimering; eller genom noggrann dataeliminering, kallad förlustig kompression.

Med förlustfri komprimering, visas bilden exakt som den gjorde innan den komprimerades och använder mindre minne för lagring. Med en förlustig kompression teknik går en del data förlorad när filen sparas och komprimeras om, men när den görs på rätt sätt bör ingen synlig förvrängning ses från den ursprungliga okomprimerade filen.

Förlustfria komprimeringstekniker används i stor utsträckning inom digital fotografering och i arbetsflöden för grafisk design. Förlustfria tekniker gör att filer kan komprimeras till mycket mindre storlekar än om de komprimerades med andra metoder som JPEG-bilder som är designade för förlustig kompression där du får en mindre filstorlek på bekostnad av förlorad kvalitet eller detalj.

Förlustfria bildformat inkluderar:

• Fyrverkerier PNG (ortf)
• GIF (gif)
• och det vanligaste formatet TIFF (tiff).

Bildbehandlingsprogram som Photoshop kan öppna olika typer av bilder och konvertera dem till ett av dessa format med funktioner som "Spara som" vilket är hur ofta filer konverteras mellan format utan att behöva ladda ner ytterligare programvara.

Några alternativa bildformat som t.ex JPEG 2000 (jp2) använder också denna typ av komprimeringsteknik men de ger en extra fördel eftersom de kan lagra mer exakt direkt information jämfört med JPEG-filer samtidigt som de fortfarande har en liten filstorlek på grund av deras effektiva kodningsschema.

Slutsats

Lossless kompression är ett kraftfullt verktyg som kan hjälpa dig att minska filstorlekar och spara lagringsutrymme, samtidigt som du ser till att du inte förlorar någon data under processen. Det gör att du kan komprimera filer utan att förlora någon av informationen de innehåller, vilket gör dem lättare att lagra, komma åt och dela.

Sammanfattningsvis förlustfri komprimering är ett viktigt verktyg för modern datalagring och hantering.

Sammanfattning av förlustfri kompression

Lossless kompression är en typ av datakomprimeringsteknik som minskar filstorleken utan att offra någon av data som finns i. Den är idealisk för att komprimera textbaserade filer som dokument, kalkylblad samt bilder och ljudfiler.

Den största fördelen med förlustfri komprimering är att det låter dig minska storleken på en fil utan att offra filkvaliteten. Detta innebär att exakt samma fil kan komprimeras flera gånger, vilket gör det lättare att lagra och överföra stora filer snabbt och enkelt. Det möjliggör också effektivare lagringsanvändning genom att ta bort redundant data från en fil och endast lagra de väsentliga delarna av information.

I allmänhet finns det två typer av förlustfria komprimeringsalgoritmer – ordboksbaserade algoritmer som Deflate/GZip eller Lempel-Ziv (som komprimerar filer till en indexerad lista) eller metoder för eliminering av redundans såsom aritmetisk kodning eller körlängdskodning (som tar bort redundans genom att koda upprepade mönster). Varje typ har sina egna specifika syften när det kommer till typer av media och applikationer.

För bilder, specifikt, förlustfria bildformat som PNG föredras framför andra förlustformat som t.ex JPEG eftersom de bevarar bilddetaljer bättre än JPEG gör samtidigt som de erbjuder en rimlig nivå av komprimering utan betydande försämring av bildkvaliteten eller svårigheter att avkoda eller hämta originalkälldata. Likaså digitalt ljud okomprimerade vågformsfiler tenderar att göra det bättre med vektorkvantiseringstekniker snarare än rena bithastighetsreduktionstekniker.

Sammanfattningsvis är förlustfri komprimering ett effektivt sätt att minska stora filstorlekar utan att offra kvalitet; detta gör dem till bra alternativ för att bevara värdefull data samtidigt som de sparar på lagringsutrymme och kostnader. Eftersom olika algoritmer passar olika typer av media mer effektivt än andra, är det alltid bäst att undersöka vilket format som bäst passar dina behov för både integritetsskydd och utrymmeseffektivitet – rätt val kan göra stor skillnad!

Fördelar med förlustfri kompression

Lossless kompression är en datakodnings- och avkodningsprocess som tillåter filer att spara utrymme utan att offra kvaliteten. Även om kostnaden för lagring konsekvent minskar, kan det vara dyrt och tidskrävande att upprätthålla digitalt innehåll av hög kvalitet. Förlustfria komprimeringsalgoritmer underlättar lagring, nätverksoptimering och filöverföring mellan olika system. Dessutom kan optimerade dataöverföringshastigheter minska driftskostnaderna i samband med I/O-operationer och hjälpa vetenskapliga eller medicinska dataanalysavdelningar att validera sina resultat snabbare.

Fördelarna med att använda förlustfria kompressionstekniker inkluderar:

• Reducering av filstorlek utan att införa någon förvrängning eller kvalitetsförsämring
• Förbättrade sidladdningshastigheter genom att minska mängden data som överförs över webben
• Gateways till applikationer med öppen källkod som minskar kommunikationskostnaderna för att komma åt innehåll på onlineservrar
• Ökad arkiveringskapacitet för långsiktigt bevarande av digitalt innehåll
• Öppnade möjligheter för virtuell instrumentering och strömmande mediatjänster på Internet genom att tillgodose potentiellt stora publiker med minimala bandbreddsresurser

Hej, jag heter Kim, en mamma och en stop-motion-entusiast med bakgrund inom medieskapande och webbutveckling. Jag har en enorm passion för teckning och animation, och nu dyker jag med huvudet först in i stop-motion-världen. Med min blogg delar jag mina lärdomar med er.