Стиснення без втрат: що це таке і як ним користуватися

від kim Оновлено: 28 Червня, 2022.

Стиснення без втрат є важливою концепцією, коли йдеться про цифрові медіа. Це стосується процесу, у якому дані стискаються без втрати даних. Стиснення без втрат — це чудовий спосіб зменшити розмір файлу цифрового медіа без шкоди для якості.

У цій статті ми розглянемо

• що таке стиснення без втрат,
• Як це працює та
• як ви можете використати це на свою користь.

Давайте розпочнемо!

Визначення стиснення без втрат

Стиснення без втрат це тип стиснення даних, який зберігає всі вихідні дані під час процесу кодування та декодування, таким чином, що результат є точною копією оригінального файлу або даних. Він працює, знаходячи шаблони в даних і зберігаючи їх більш ефективно. Наприклад, якщо файл містить 5 повторюваних слів, замість збереження цих 5 дублікатів стиснення без втрат збереже лише один екземпляр цього слова, а також посилання на те, де можна знайти інформацію про його використання у файлі.

на відміну від стиснення з втратами (що відкидає деяку інформацію вибірково, щоб зменшити розмір) Стиснення без втрат дозволяє підтримувати роздільна здатність зображення, чіткість тексту та цілісність файлу з без втрати якості. Це робить його придатним для програм, де деяка інформація є важливою і нею не можна пожертвувати заради зменшення розміру. Загальні випадки стиснення без втрат:

• Стиснення музичних файлів (тому якість звуку має залишатися незмінною)
• Стиснення медичних зображень (оскільки дрібні деталі можуть бути критичними для діагностики)
• Стиснення вихідного коду програмного забезпечення
• Архівація документів тривалого зберігання.

Ось приклади компресорів, які можуть використовувати цей тип алгоритму Файли ZIP і PNG а також деякі формати зображень, наприклад TIFF і GIF.

Переваги стиснення без втрат

Стиснення без втрат це технологія, яка стискає дані до меншого розміру без втрати якості. Це стало можливим завдяки використанню алгоритмів, які ідентифікують надлишкові або повторювані рядки даних, а потім замінюють їх коротшими кодами. Використання цього методу може допомогти значно зменшити розмір даних, часто на половина або більше, що дозволяє користувачам більш ефективно зберігати та передавати великі обсяги інформації.

Окрім економії місця для зберігання, є кілька інших ключових переваг використання стиснення без втрат. До них належать:

• Покращена продуктивність: Стиснення без втрат може покращити швидкість передачі файлів, оскільки вони менші та займають меншу пропускну здатність під час надсилання чи завантаження.
• цілісність даних: Оскільки дані не втрачаються під час використання стиснення без втрат, будь-яка закодована інформація залишиться недоторканою після розпакування.
• Сумісність: стислі файли зазвичай можна відкривати за допомогою різноманітних програм на різних платформах завдяки стандартним алгоритмам кодування.
• Скорочений час обробки: Зменшення розміру файлу прискорює такі процеси, як друк, потокове передавання та редагування, оскільки менші файли вимагають менше обчислювальної потужності.

Типи стиснення без втрат

Є різні типи стиснення без втрат методи, які дозволяють стискати дані без втрати інформації. Найпоширенішими типами стиснення без втрат є ZIP, gzip і LZW. Ці три разом з іншими типами мають свої переваги та недоліки.

У цій статті ми обговоримо різні типи методів стиснення без втрат і як їх використовувати:

• ZIP
• gzip
• LZW

Кодування довжини виконання

Кодування довжини циклу (RLE) це алгоритм стиснення даних, який використовується для зменшення розміру файлу без втрати даних. Він працює, аналізуючи дані, шукаючи послідовні символи, а потім стискаючи їх у меншу, більш стислу форму. Це полегшує зберігання та передачу файлів. Під час процесу декомпресії вихідні дані можуть бути повністю реконструйовані.

Кодування довжини серії зазвичай використовується для стиснення цифрових зображень, оскільки воно ефективно зменшує надмірність інформації в таких матеріалах, як повторювані візерунки, серії пікселів або великі області, заповнені одним кольором. Текстові документи також підходять для стиснення RLE, оскільки вони часто містять повторювані слова та фрази.

Run Length Encoding використовує той факт, що багато послідовних зразків у аудіофайлах мають однакові значення щоб зменшити їх розмір, але зберегти їх початкову якість після декомпресії. Зазвичай це може призвести до значного зменшення розміру файлу 50% або більше – з дуже невеликими втратами щодо якості звуку та продуктивності.

Використовуючи кодування RLE, важливо пам’ятати, що, хоча воно ймовірно зменшить розмір файлів, пов’язаних зі звуковими файлами чи файлами зображень, воно насправді може бути невигідним для типів текстових файлів, які, як правило, не мають великої надлишковості через те, як вони створені традиційно . Тому може знадобитися поекспериментувати з різними типами програм, перш ніж зробити остаточний вибір щодо того, чи цей тип технології стиснення найкраще підходить для ваших потреб.

Кодування Хаффмана

Кодування Хаффмана це адаптивний алгоритм стиснення даних без втрат. Цей алгоритм використовує набір символів даних або символів разом із частотою їх появи у файлі для побудови ефективного коду префікса. Цей код складається з коротших кодових слів, які представляють більш часті символи, і довших кодових слів, які представляють рідкісні. Використовуючи ці коди, Huffman Coding може зменшити розмір файлу з незначним впливом на його цілісність даних.

Кодування Хаффмана складається з двох етапів: створення набору унікальних символьних кодів і використання його для стиснення потоку даних. Коди символів, як правило, складаються з різного розподілу символів у файлі та з інформації, отриманої шляхом дослідження відносних частот, з якими в ньому зустрічаються різні персонажі. Як правило, кодування Хаффмана працює ефективніше, ніж інші алгоритми стиснення без втрат, коли використовується для потоків даних, які містять символи, які неоднакові ймовірності появи – наприклад, характеризуючи текстовий документ, у якому деякі букви (як "е") зустрічаються частіше, ніж інші (як "z").

Арифметичне кодування

Один із типів стиснення без втрат, який можна використовувати, називається Арифметичне кодування. Цей метод використовує той факт, що потік даних може містити надлишкові частини, які займають простір, але не передають фактичної інформації. Він стискає дані, видаляючи ці зайві частини, зберігаючи при цьому вихідний інформаційний вміст.

Щоб зрозуміти, як працює арифметичне кодування, розглянемо текстовий приклад. Припустімо, що в нашому потоці даних є чотири символи – A, B, C, та D. Якщо дані залишити нестиснутими, кожен символ займатиме вісім бітів, тобто 32 біти у всьому потоці. Однак з арифметичним кодуванням значення, що повторюються, як А і В можуть бути представлені менш ніж вісьмома бітами кожен.

У цьому прикладі ми будемо використовувати чотирибітні блоки для представлення кожного символу, що означає, що всі чотири символи можна упакувати в один 16-бітний блок. Кодер переглядає потік даних і призначає ймовірності кожному символу на основі ймовірності їх появи в послідовних рядках, щоб заощадити місце, забезпечуючи максимальну точність, коли вони розпаковуються на іншому кінці. Таким чином, під час стиснення лише ті символи з більшою ймовірністю займають менше бітів, тоді як символи з нижчими частотами або ті, що з’являються рідше, вимагатимуть більше бітів на блок символів, але все одно залишатимуться в одному 16-бітному блоці, як перед збереженням кількох байтів у всьому потоці даних, коли порівняно з його нестисненою версією.

Як використовувати стиснення без втрат

Стиснення без втрат це спосіб кодування та стиснення даних без втрати інформації. Цей метод стиснення використовується для зменшення розміру цифрових зображень, аудіо- та відеофайлів. Стиснення без втрат дає змогу зберігати дані лише у частці їх оригінального розміру, що призводить до значно меншого файлу.

Отже, давайте розберемося в деталях і дослідимо як використовувати стиснення без втрат:

Формати файлів

Стиснення без втрат це тип стиснення даних, який зменшує розмір файлу без шкоди для будь-яких даних, що містяться в оригінальному файлі. Це робить його ідеальним методом для стиснення великих файлів, таких як цифрові фотографії, аудіофайли та відеокліпи. Щоб використовувати цей тип стиснення, ви повинні розуміти типи файлів, які підтримують компресори без втрат, і як правильно їх налаштувати для отримання оптимальних результатів.

Під час стиснення файлу без втрат у вас є кілька варіантів форматів файлів. Швидше за все, ви будете вибирати між JPEG і PNG оскільки вони обидва забезпечують відмінні результати з хорошими розмірами файлів. Ви також можете використовувати такі формати, як GIF або TIFF якщо ваше програмне забезпечення їх підтримує. Існують також деякі спеціальні формати стиснення, розроблені спеціально для аудіо або відео. До них відносяться FLAC (аудіо без втрат), AVI (відео без втрат) і формат QuickTime Apple Lossless (ALAC).

Важливо зауважити, що хоча ці формати пропонують краще стиснення, ніж їхні нестиснені аналоги, з ними може бути складніше працювати через їх обмежену підтримку в деяких програмах і програмах. Залежно від налаштувань, використання нестиснуті формати може бути простішим у довгостроковій перспективі, навіть якщо він займає більше місця на диску.

Інструменти стиснення

Існує безліч доступних інструментів стиснення, призначених для зменшення розміру файлів даних, зберігаючи при цьому цілісність вихідних даних. Ці інструменти використовують алгоритми для визначення зайвих даних і видалення їх із файлу без втрати інформації.

Стиснення без втрат особливо корисне для графічних зображень або аудіо- та відеозаписів. Інструменти, такі як ZIP, RAR, Stuffit X, GZIP і ARJ підтримка різних рівнів стиснення без втрат для різних типів файлів, включаючи PDF-файли та стислі виконувані файли (EXE). Наприклад, якщо ви стискаєте зображення в одному з цих форматів налаштування максимального зменшення розміру, ви зможете відкрити та переглянути це зображення, не втрачаючи інформації про деталі чи колір.

Використаний алгоритм впливатиме на розмір файлу, якого можна досягти, а також на час, необхідний для обробки та стиснення файлу. Це може тривати від хвилин до кількох годин залежно від того, наскільки складним є обраний інструмент. Такі популярні засоби стиснення, як 7-блискавка (LZMA2) забезпечують вищий рівень стиснення, але вимагають більшого часу обробки. Високо оптимізовані програми, як SQ=z (СКВОШ) це процедури низького рівня, які можуть вичавити додаткові байти з блискавичною швидкістю порівняно з більш популярними програмами, такими як WinZip or WinRAR але їх технічна складність означає, що вони рідко використовуються користувачами ПК-любителями.

стиснення зображення

Стиснення зображень це спосіб зменшити кількість даних, необхідних для представлення цифрового зображення. Це робиться одним або обома з двох підходів: шляхом видалення або зменшення незначних даних зображення, які називаються стиснення без втрат; або шляхом ретельного видалення даних, наз стиснення з втратами.

з стиснення без втрат, зображення виглядає так само, як і до стиснення, і використовує менше пам’яті для зберігання. З стиснення з втратами під час збереження та повторного стиснення файлу деякі дані втрачаються, але якщо все зроблено правильно, у вихідному нестисненому файлі не повинно бути видимих ​​спотворень.

Методи стиснення без втрат широко використовуються в цифровій фотографії та в робочих процесах графічного дизайну. Технології без втрат дозволяють стискати файли до набагато менших розмірів, ніж якщо б вони були стиснуті іншими методами, наприклад зображеннями JPEG, призначеними для стиснення з втратами де ви отримуєте менший розмір файлу за рахунок втрати якості або деталізації.

Формати зображень без втрат включають:

• Феєрверки PNG (ortf)
• GIFs (gif)
• і найбільш часто використовуваний формат TIFF (тиф).

Програми для обробки зображень, такі як Photoshop, можуть відкривати різні типи зображень і конвертувати їх в один із цих форматів за допомогою таких функцій, як «Зберегти як», тобто як часто файли конвертуються між форматами без необхідності завантажувати додаткове програмне забезпечення.

Деякі альтернативні формати зображень, наприклад JPEG 2000 (jp2) також використовують цей тип техніки стиснення, однак вони забезпечують додаткову перевагу, оскільки можуть точніше зберігати пряму інформацію порівняно з JPEG, але мають невеликий розмір файлу завдяки ефективній схемі кодування.

Висновок

Стиснення без втрат це потужний інструмент, який може допомогти вам зменшити розміри файлів і заощадити місце для зберігання, а також переконатися, що ви не втратите жодних даних у процесі. Це дає змогу стискати файли, не втрачаючи жодної інформації, яку вони містять, створюючи їх легше зберігати, отримувати доступ і ділитися.

Насамкінець стиснення без втрат є важливим інструментом для сучасного зберігання та керування даними.

Короткий опис стиснення без втрат

Стиснення без втрат це тип техніки стиснення даних, який зменшує розмір файлу без шкоди для даних, що містяться в ньому. Він ідеально підходить для стиснення текстових файлів, таких як документи, електронні таблиці, а також зображень і аудіофайлів.

Основна перевага стиснення без втрат полягає в тому, що воно дозволяє зменшити розмір файлу без шкоди для якості файлу. Це означає, що один і той самий файл можна стискати кілька разів, що спрощує швидке та просте зберігання та передачу великих файлів. Це також дозволяє ефективніше використовувати сховище, видаляючи зайві дані з файлу та зберігаючи лише важливі елементи інформації.

Загалом існує два типи алгоритмів стиснення без втрат – алгоритми на основі словників наприклад Deflate/GZip або Lempel-Ziv (який стискає файли в індексований список) або методи усунення надмірності наприклад арифметичне кодування або кодування довжини серії (що усуває надмірність шляхом кодування повторюваних шаблонів). Кожен тип має свої власні конкретні цілі, коли мова йде про типи носіїв і програм.

Для зображень, зокрема, таких форматів без втрат, як PNG є кращими перед іншими форматами з втратами, такими як JPEG тому що вони зберігають деталі зображення краще, ніж JPEG, але водночас забезпечують прийнятний рівень стиснення без значного погіршення якості зображення чи труднощів у декодуванні чи отриманні оригінальних вихідних даних. Так само цифрове аудіо нестиснуті файли сигналів мають тенденцію робити краще з методи векторного квантування а не чисті методи зменшення бітрейту.

Підсумовуючи, стиснення без втрат є ефективним способом зменшити великі розміри файлів без будь-якої втрати якості; це робить їх чудовою альтернативою для збереження цінних даних, заощаджуючи простір для зберігання та витрати. Оскільки різні алгоритми ефективніше підходять для різних типів носіїв, ніж інші, завжди краще досліджувати, який формат найкраще відповідає вашим потребам щодо захисту конфіденційності та ефективності простору – правильний вибір може змінити все!

Переваги стиснення без втрат

Стиснення без втрат це процес кодування та декодування даних, який дозволяє файлам економити місце без шкоди для якості. Незважаючи на те, що вартість зберігання постійно знижується, підтримка високоякісного цифрового вмісту може бути дорогим і трудомістким. Алгоритми стиснення без втрат полегшують зберігання, оптимізацію мережі та передачу файлів між різними системами. Крім того, оптимізована швидкість передачі даних може зменшити операційні витрати, пов’язані з операціями вводу-виводу, і допомогти відділам аналізу наукових або медичних даних швидше перевіряти свої результати.

Переваги використання методів стиснення без втрат включають:

• Зменшення розміру файлу без будь-яких спотворень або погіршення якості
• Покращено швидкість завантаження сторінки завдяки зменшенню обсягу даних, що передаються через Інтернет
• Шлюзи до програм із відкритим кодом, які зменшують витрати на зв’язок для доступу до вмісту на онлайн-серверах
• Розширені можливості архівування для довгострокового збереження цифрового вмісту
• Відкрито шляхи для віртуальних приладів і потокових медіа-сервісів через Інтернет, обслуговуючи потенційно велику аудиторію з мінімальними ресурсами пропускної здатності

Привіт, я Кім, мама та ентузіаст стоп-моушну з досвідом створення медіа та веб-розробки. Я маю величезну пристрасть до малювання та анімації, і тепер я з головою занурююся у світ стоп-моушну. У своєму блозі я ділюся з вами своїми знаннями.