Ukandamizaji usio na hasara: ni nini na jinsi ya kuitumia

kwa kim Imeongezwa: Juni 28, 2022

Ukandamizaji usiopotea ni dhana muhimu linapokuja suala la vyombo vya habari vya kidijitali. Inarejelea mchakato ambapo data imebanwa bila kupoteza data yoyote. Mfinyazo usio na hasara ni njia nzuri ya kupunguza saizi ya faili ya media yako ya dijiti bila kughairi ubora.

Katika makala hii, tutachunguza

• compression isiyo na hasara ni nini,
• jinsi kazi, na
• jinsi unavyoweza kuitumia kwa faida yako.

Tuanze!

Ufafanuzi wa Ukandamizaji usio na hasara

Ukandamizaji usiopotea ni aina ya mfinyazo wa data ambao huhifadhi data zote asili wakati wa mchakato wa usimbaji na usimbaji, hivi kwamba matokeo yake ni nakala halisi ya faili au data asili. Inafanya kazi kwa kutafuta ruwaza katika data na kuihifadhi kwa ufanisi zaidi. Kwa mfano, ikiwa faili ina maneno 5 yanayojirudia, badala ya kuhifadhi maneno hayo 5 rudufu mbano bila hasara itahifadhi mfano mmoja tu wa neno hilo, pamoja na marejeleo ya mahali ambapo inaweza kupata taarifa kuhusu matumizi yake kwenye faili.

Tofauti compression hasara (ambayo hutupa habari fulani kwa kuchagua ili kupunguza ukubwa) Ukandamizaji usio na hasara inakuwezesha kudumisha azimio la picha, uwazi wa maandishi na uadilifu wa faili na hakuna hasara ya ubora. Hii inafanya kuwa yanafaa kwa ajili ya maombi ambapo baadhi ya taarifa ni muhimu na haiwezi kutolewa kwa ajili ya kupunguza ukubwa. Matumizi ya kawaida kwa ukandamizaji usio na hasara ni pamoja na:

• Kubana faili za muziki (kwa hivyo ubora wa sauti lazima ubaki bila kubadilika)
• Kubana picha za matibabu (kwa kuwa maelezo madogo yanaweza kuwa muhimu kwa uchunguzi)
• Inabana msimbo wa chanzo wa programu tumizi
• Kuhifadhi hati kwa uhifadhi wa muda mrefu.

Mifano ya compressors ambayo inaweza kutumia aina hii ya algorithm ni ZIP na faili za PNG pamoja na baadhi ya fomati za picha kama TIFF na GIF.

Faida za Ukandamizaji usio na hasara

Ukandamizaji usiopotea ni teknolojia inayobana data katika ukubwa mdogo bila hasara yoyote katika ubora. Hili linawezekana kupitia utumiaji wa kanuni zinazotambua mifuatano ya data isiyohitajika au inayorudiwa, na kisha kuibadilisha na misimbo mifupi. Kutumia njia hii kunaweza kusaidia kupunguza saizi ya data kwa kiasi kikubwa, mara nyingi kwa nusu au zaidi, kuwezesha watumiaji kuhifadhi na kusambaza kiasi kikubwa cha habari kwa ufanisi zaidi.

Kando na kuhifadhi nafasi ya kuhifadhi, kuna faida nyingine kadhaa muhimu za kutumia mgandamizo usio na hasara. Hizi ni pamoja na:

• Utendaji ulioboreshwa: Mfinyazo usio na hasara unaweza kuboresha kasi ambayo faili huhamishwa kwa kuwa ni ndogo na kuchukua kipimo data kidogo wakati wa kutuma au kupakua.
• Uaminifu wa Data: Kwa sababu hakuna data inayopotea wakati wa kutumia ukandamizaji usio na hasara, taarifa yoyote iliyosimbwa itasalia kuwa sawa baada ya mgandamizo.
• Utangamano: Faili zilizobanwa zinaweza kufunguliwa kwa aina mbalimbali za programu kwenye majukwaa tofauti kutokana na kanuni zake za kawaida za usimbaji.
• Muda wa Uchakataji uliopunguzwa: Kupunguza ukubwa wa faili huharakisha michakato kama vile kuchapisha, kutiririsha na kuhariri kwani faili ndogo zinahitaji nguvu kidogo ya kompyuta.

Aina za Ukandamizaji usio na hasara

Kuna aina mbalimbali za compression isiyo na hasara mbinu zinazokuruhusu kubana data bila kupoteza taarifa yoyote. Aina za kawaida za ukandamizaji usio na hasara ni ZIP, gzip, na LZW. Hizi tatu, pamoja na aina nyingine mbalimbali, zote zina faida na hasara zao.

Katika nakala hii, tutajadili aina tofauti za njia za ukandamizaji zisizo na hasara na jinsi ya kuzitumia:

• ZIP
• gzip
• LZW

Endesha Usimbaji wa Urefu

Endesha Usimbaji wa Urefu (RLE) ni kanuni ya ukandamizaji wa data inayotumika kupunguza ukubwa wa faili bila kupoteza data yoyote. Inafanya kazi kwa kuchanganua data, kutafuta herufi zinazofuatana na kisha kuzikandamiza kuwa fomu ndogo, iliyofupishwa zaidi. Hii hurahisisha kuhifadhi na kuhamisha faili. Wakati wa mchakato wa decompression, data ya awali inaweza kujengwa upya kabisa.

Usimbaji wa Urefu wa Run hutumika kwa kawaida kwa kubana picha za kidijitali kwani hupunguza kwa ufanisi upungufu wa habari katika nyenzo kama vile. mifumo ya kurudia, kukimbia kwa saizi au maeneo makubwa yaliyojaa rangi moja. Hati za maandishi pia zinafaa kwa mbano wa RLE kwa sababu mara nyingi huwa na maneno na vifungu vinavyojirudia.

Usimbaji wa Urefu wa Endesha huchukua fursa ya ukweli kwamba sampuli nyingi zinazofuatana ndani ya faili za sauti zina maadili yanayofanana ili kuzipunguza kwa ukubwa lakini kudumisha ubora wao wa asili wakati wa kupunguzwa. Hii inaweza kusababisha kupunguzwa kwa ukubwa wa faili - kwa kawaida 50% au zaidi - na hasara chache sana katika suala la ubora wa sauti na utendakazi.

Wakati wa kutumia usimbaji wa RLE, ni muhimu kukumbuka kuwa ingawa kuna uwezekano wa kupunguza saizi za faili zinazohusiana na faili za sauti au picha, inaweza isiwe na faida kwa aina za faili za maandishi ambazo huwa hazina upungufu mkubwa kwa sababu ya jinsi zinavyoundwa kawaida. . Kwa hivyo baadhi ya majaribio ya aina tofauti za programu yanaweza kuhitajika kabla ya kufanya chaguo la mwisho ikiwa aina hii ya teknolojia ya ukandamizaji inafaa zaidi kwa mahitaji yako.

Uandishi wa Huffman

Uandishi wa Huffman ni algoriti ya mgandamizo wa data inayobadilika, isiyo na hasara. Kanuni hii hutumia seti ya alama za data, au wahusika, pamoja na marudio yao ya kutokea katika faili ili kuunda msimbo unaofaa wa kiambishi. Msimbo huu una maneno mafupi ya msimbo ambayo yanawakilisha herufi za mara kwa mara na maneno marefu ya msimbo ambayo yanawakilisha yale adimu zaidi. Kwa kutumia misimbo hii, Huffman Coding inaweza kupunguza saizi ya faili na athari kidogo kwenye uadilifu wake wa data.

Huffman Coding hufanya kazi kwa hatua mbili: kuunda seti ya misimbo ya kipekee ya alama na kuitumia kukandamiza mtiririko wa data. Misimbo ya alama kwa ujumla huundwa kutokana na usambazaji wa vibambo vya faili mbalimbali na kutoka kwa taarifa iliyopatikana kwa kuchunguza masafa ya jamaa ambayo wahusika mbalimbali hutokea ndani yake. Kwa ujumla, Huffman Coding hufanya kazi kwa ufanisi zaidi kuliko algoriti zingine za ukandamizaji zisizo na hasara zinapotumiwa kwenye mitiririko ya data ambayo ina alama ambazo zina. uwezekano usio sawa wa kutokea - kwa mfano, kuashiria hati ya maandishi ambayo herufi zingine (kama "e") hutokea mara nyingi zaidi kuliko wengine (kama "z").

Usimbaji wa Hesabu

Aina moja ya ukandamizaji usio na hasara ambayo inaweza kutumika inaitwa Usimbaji wa Hesabu. Njia hii inachukua faida ya ukweli kwamba mkondo wa data unaweza kuwa na sehemu zisizohitajika ambazo hutumia nafasi, lakini ambazo hazipeleki taarifa halisi. Hubana data kwa kuondoa sehemu hizi zisizohitajika huku ikihifadhi maelezo yake asilia.

Ili kuelewa jinsi Usimbaji wa Hesabu hufanya kazi, hebu tuchunguze mfano unaotegemea maandishi. Tuseme kuna herufi nne kwenye mkondo wetu wa data - A, B, C, na D. Ikiwa data ingeachwa bila kubanwa, kila herufi ingechukua biti nane kwa jumla ya biti 32 kwenye mkondo mzima. Na Usimbaji wa Hesabu, hata hivyo, maadili yanayojirudia kama A na b inaweza kuwakilishwa kwa chini ya biti nane kila moja.

Katika mfano huu tutatumia vizuizi vya biti nne kuwakilisha kila herufi ambayo inamaanisha kuwa herufi zote nne zinaweza kujazwa kwenye block moja ya 16-bit. Kisimbaji huangalia mtiririko wa data na kupeana uwezekano kwa kila herufi kulingana na uwezekano wao wa kuonekana katika mifuatano ili kuokoa nafasi huku kikihakikisha usahihi wa juu zaidi zinapopunguzwa upande mwingine. Kwa hivyo, wakati wa mbano ni herufi zilizo na uwezekano mkubwa zaidi kuchukua biti chache ilhali zile zilizo na masafa ya chini au zile zinazoonekana mara chache zitahitaji biti zaidi kwa kila block ya herufi lakini bado zitabaki zikiwa zimeunganishwa ndani ya block moja ya biti 16 kama kabla ya kuhifadhi baiti kadhaa kwenye mtiririko mzima wa data. ikilinganishwa na toleo lake lisilobanwa.

Jinsi ya kutumia Ukandamizaji usio na hasara

Ukandamizaji usiopotea ni njia ya kusimba na kubana data bila upotezaji wowote wa habari. Njia hii ya ukandamizaji hutumiwa kupunguza ukubwa wa picha za dijiti, sauti na faili za video. Mfinyazo usio na hasara huwezesha data kuhifadhiwa katika sehemu ya saizi yake halisi, na hivyo kusababisha faili ndogo zaidi.

Kwa hiyo, hebu tuingie kwa undani na tuchunguze jinsi ya kutumia compression isiyo na hasara:

File Muundo

Ukandamizaji usiopotea ni aina ya mfinyazo wa data ambayo hupunguza saizi ya faili bila kutoa data yoyote iliyo ndani ya faili asili. Hii inafanya kuwa njia bora ya kubana faili kubwa kama vile picha za dijiti, faili za sauti na klipu za video. Ili kutumia aina hii ya ukandamizaji, lazima uelewe aina za faili ambazo zinasaidiwa na compressors zisizo na hasara na jinsi ya kuziweka vizuri kwa matokeo bora.

Wakati wa kukandamiza faili kwa madhumuni yasiyo na hasara, una chaguo kadhaa kwa umbizo la faili. Uwezekano mkubwa zaidi, utachagua kati ya JPEG na PNGs kwani zote mbili hutoa matokeo bora na saizi nzuri za faili. Unaweza pia kutumia fomati kama vile GIF au TIFF ikiwa programu yako inawasaidia. Pia kuna umbizo maalum lililobanwa iliyoundwa mahsusi kwa sauti au video. Hizi ni pamoja na FLAC (sauti isiyo na hasara), AVI (video isiyo na hasara), na umbizo la QuickTime la Apple Lossless (ALAC).

Ni muhimu kutambua kwamba ingawa miundo hii hutoa mbano bora zaidi kuliko wenzao ambao hawajabanwa, inaweza kuwa ngumu zaidi kufanya kazi nayo kutokana na usaidizi wao mdogo katika baadhi ya programu na programu za programu. Kulingana na usanidi wako, kwa kutumia miundo isiyobanwa inaweza kuwa rahisi kwa muda mrefu hata ikiwa inachukua nafasi zaidi ya diski.

Zana za Kukandamiza

Kuna anuwai ya zana za ukandamizaji zinazopatikana ambazo zimeundwa kupunguza saizi ya faili za data huku ikidumisha uadilifu wa data asili. Zana hizi hutumia algoriti kutambua data isiyohitajika na kuitupa kutoka kwa faili bila kupoteza taarifa yoyote.

Mfinyazo usio na hasara ni muhimu hasa kwa picha za picha, au rekodi za sauti na video. Zana kama vile ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP na ARJ inasaidia viwango mbalimbali vya ukandamizaji usio na hasara kwa aina mbalimbali za faili ikiwa ni pamoja na PDF na utekelezo uliobanwa (EXE). Kwa mfano, ikiwa unabana picha na mojawapo ya fomati hizi kwa mpangilio wa juu wa kupunguza ukubwa, utaweza kufungua na kutazama picha hiyo bila kupoteza maelezo yoyote ya kina au rangi.

Algorithm inayotumiwa itaathiri saizi ya faili inayoweza kupatikana na vile vile wakati inachukua kuchakata na kubana faili. Hii inaweza kuanzia dakika hadi saa kadhaa kulingana na jinsi zana uliyochagua ni ya kisasa. Zana maarufu za compression kama vile 7-zip (LZMA2) kutoa viwango vya juu vya mbano lakini zinahitaji muda mrefu zaidi wa usindikaji. Programu zilizoboreshwa sana kama SQ=z (SQUASH) ni taratibu za kiwango cha chini ambazo zinaweza kubana baiti za ziada kwa kasi ya umeme ikilinganishwa na programu maarufu kama vile. WinZip or WinRAR lakini ugumu wao wa kiufundi unamaanisha kuwa hazitumiwi sana na watumiaji wa Kompyuta isiyo ya kawaida.

Ukandamizaji wa picha

Ukandamizaji wa picha ni njia ya kupunguza kiasi cha data kinachohitajika kuwakilisha picha ya kidijitali. Hii inafanywa kwa njia mbili au zote mbili: kwa kuondoa au kupunguza data ya picha isiyo na maana, inayoitwa compression isiyo na hasara; au kwa kuondoa kwa uangalifu data, inayoitwa compression hasara.

pamoja compression isiyo na hasara, picha inaonekana kama ilivyokuwa kabla ya kubanwa na hutumia kumbukumbu kidogo kuhifadhi. Pamoja na a compression hasara mbinu, baadhi ya data hupotea wakati faili imehifadhiwa na kushinikizwa tena lakini inapofanywa kwa usahihi, hakuna upotoshaji unaoonekana unapaswa kuonekana kutoka kwa faili ya asili isiyobanwa.

Mbinu za ukandamizaji zisizo na hasara hutumiwa sana katika upigaji picha wa dijiti, na katika utiririshaji wa kazi wa muundo wa picha. Mbinu zisizo na hasara huruhusu faili kubanwa kwa saizi ndogo zaidi kuliko ikiwa zilibanwa na njia zingine kama vile picha za JPEG ambazo zimeundwa kwa compression hasara ambapo unapata saizi ndogo ya faili kwa gharama ya ubora uliopotea au maelezo.

Miundo ya picha isiyo na hasara ni pamoja na:

• Fataki PNGs (ortf)
• GIFs (gif)
• na umbizo linalotumika zaidi TIFF (tifu).

Programu za programu za kuchakata picha kama vile Photoshop zinaweza kufungua aina tofauti za picha na kuzibadilisha kuwa mojawapo ya miundo hii kwa kutumia vipengele kama vile "Hifadhi Kama" ambayo ni mara ngapi faili hubadilishwa kati ya umbizo bila kulazimika kupakua programu ya ziada.

Baadhi ya miundo mbadala ya picha kama vile JPEG 2000 (jp2) pia hutumia aina hii ya mbinu ya ukandamizaji hata hivyo hutoa manufaa ya ziada kwa kuwa wanaweza kuhifadhi maelezo ya moja kwa moja kwa usahihi zaidi ikilinganishwa na JPEG huku wakiwa na saizi ndogo ya faili kwa sababu ya mpango wao mzuri wa usimbaji.

Hitimisho

Ukandamizaji usiopotea ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kukusaidia kupunguza ukubwa wa faili na kuhifadhi nafasi ya kuhifadhi, huku pia ukihakikisha kuwa haupotezi data yoyote katika mchakato. Inakuwezesha kubana faili bila kupoteza taarifa zozote zilizomo, kuzifanya rahisi kuhifadhi, kufikia na kushiriki.

Kwa kumalizia, compression isiyo na hasara ni chombo muhimu kwa uhifadhi na usimamizi wa data wa kisasa.

Muhtasari wa Ukandamizaji usio na hasara

Ukandamizaji usiopotea ni aina ya mbinu ya kubana data ambayo hupunguza ukubwa wa faili bila kutoa data yoyote iliyomo. Ni bora kwa kubana faili zenye msingi wa maandishi kama hati, lahajedwali, na picha na faili za sauti.

Faida kuu ya compression isiyo na hasara ni kwamba hukuruhusu kupunguza saizi ya faili bila kutoa ubora wa faili. Hii inamaanisha kuwa faili sawa inaweza kubanwa mara nyingi, na kuifanya iwe rahisi kuhifadhi na kuhamisha faili kubwa haraka na kwa urahisi. Pia inaruhusu matumizi bora zaidi ya hifadhi kwa kuondoa data isiyohitajika kutoka kwa faili na kuhifadhi tu vipengele muhimu vya habari.

Kwa ujumla, kuna aina mbili za algorithms za ukandamizaji zisizo na hasara - kanuni za msingi za kamusi kama Deflate/GZip au Lempel-Ziv (ambayo inabana faili kwenye orodha iliyoorodheshwa) au njia za kuondoa redundancy kama vile usimbaji wa hesabu au usimbaji wa urefu wa kukimbia (ambao huondoa upungufu kwa kusimba mifumo inayorudiwa). Kila aina ina madhumuni yake maalum linapokuja suala la aina ya vyombo vya habari na maombi.

Kwa picha, haswa, fomati za picha zisizo na hasara kama PNG hupendelewa zaidi ya miundo mingine ya upotevu kama vile JPEG kwa sababu zinahifadhi maelezo ya picha bora zaidi kuliko JPEG huku zikiendelea kutoa kiwango kinachofaa cha mbano bila uharibifu mkubwa wa ubora wa picha au ugumu wa kusimbua au kurejesha data ya chanzo asili. Vile vile, sauti ya dijiti faili za mawimbi ambazo hazijasisitizwa huwa na kufanya vizuri zaidi na mbinu za quantization ya vector badala ya mbinu safi za kupunguza biti.

Kwa kumalizia, ukandamizaji usio na hasara ni njia bora ya kupunguza ukubwa wa faili kubwa bila dhabihu yoyote katika ubora; hii inawafanya kuwa njia mbadala nzuri za kuhifadhi data muhimu huku ukihifadhi kwenye nafasi ya kuhifadhi na gharama. Kwa vile algoriti tofauti zinafaa aina tofauti za midia kwa ufanisi zaidi kuliko zingine, ni vyema kila wakati kufanya utafiti kuhusu ni umbizo gani linalofaa zaidi mahitaji yako kwa ulinzi wa faragha na ufanisi wa nafasi - chaguo sahihi linaweza kuleta mabadiliko yote!

Faida za Ukandamizaji usio na hasara

Ukandamizaji usiopotea ni mchakato wa usimbaji na usimbaji data ambao huruhusu faili kuhifadhi nafasi bila kughairi ubora. Ingawa gharama ya kuhifadhi inapungua mara kwa mara, kudumisha maudhui ya kidijitali yenye ubora wa juu kunaweza kuwa ghali na kutumia muda. Kanuni za mbano zisizo na hasara hurahisisha uhifadhi, uboreshaji wa mtandao na uhamishaji wa faili kwenye mifumo tofauti. Zaidi ya hayo, kasi iliyoboreshwa ya utumaji data inaweza kupunguza gharama za uendeshaji zinazohusiana na shughuli za I/O na kusaidia idara za uchambuzi wa data za matibabu za kisayansi au matibabu kuthibitisha matokeo yao kwa haraka zaidi.

Faida za kutumia mbinu zisizo na hasara za compression ni pamoja na:

• Kupunguza ukubwa wa faili bila kuanzisha upotoshaji wowote au uharibifu wa ubora
• Kuboresha kasi ya upakiaji wa ukurasa kwa kupunguza kiasi cha data inayohamishwa kwenye wavuti
• Lango la kufungua programu za chanzo ambazo hupunguza gharama za mawasiliano kufikia maudhui kwenye seva za mtandaoni
• Kuongezeka kwa uwezo wa kuhifadhi kwa muda mrefu wa maudhui ya kidijitali
• Ilifungua njia za ala pepe na huduma za midia ya utiririshaji mtandaoni kwa kuhudumia watazamaji wengi kwa kutumia rasilimali za kiwango cha chini cha kipimo data.

Hujambo, mimi ni Kim, mama na mpenda sauti ya kusimama na nina usuli wa uundaji wa media na ukuzaji wa wavuti. Nina shauku kubwa ya kuchora na uhuishaji, na sasa ninaingia moja kwa moja kwenye ulimwengu wa kusimamisha mwendo. Na blogu yangu, ninashiriki mafunzo yangu na nyinyi.