Сравнительная таблица
| Основа для сравнения | Сжатие с потерями | Сжатие без потерь |
|---|---|---|
| основной | Сжатие с потерями - это семейство методов кодирования данных, которые используют неточные оценки для представления контента. | Сжатие без потерь - это группа алгоритмов сжатия данных, которая позволяет точно восстановить исходные данные из сжатых данных. |
| Алгоритм | Кодирование преобразования, DCT, DWT, фрактальное сжатие, RSSMS. | RLW, LZW, Арифметическое кодирование, кодирование Хаффмана, кодирование Шеннона Фано. |
| Используется в | Изображения, аудио и видео. | Текст или программа, изображения и звук. |
| заявка | JPEG, GUI, MP3, MP4, OGG, H-264, MKV и др. | RAW, BMP, PNG, WAV, FLAC, ALAC и т. Д. |
| Емкость канала хранения данных | Больше | Меньше по сравнению с методом с потерями |
Определение сжатия с потерями
Метод сжатия с потерями устраняет некоторое количество данных, которое не заметно. Этот метод не позволяет восстановить файл в исходном виде, но значительно уменьшает его размер. Техника сжатия с потерями полезна, если качество данных не является вашим приоритетом. Это немного ухудшает качество файла или данных, но удобно, когда кто-то хочет отправить или сохранить данные. Этот тип сжатия данных используется для обычных данных, таких как аудиосигналы и изображения.
Техника сжатия с потерями
- Transform coding - этот метод преобразует пиксели, которые коррелированы в представлении, в диссоциированные пиксели. Новый размер обычно меньше исходного размера и уменьшает избыточность представления.
- Дискретное косинусное преобразование (DCT) - это наиболее широко используемая техника сжатия изображений. Процесс JPEG сосредоточен вокруг DCT. Процесс DCT делит изображения на отдельные части частот. На этапе квантования, где происходит сжатие, наименьшие важные частоты отклоняются. И критические частоты сохраняются, так что изображение может быть получено в процессе декомпрессии. Восстановленное изображение может содержать некоторые искажения.
- Дискретное вейвлет-преобразование (DWT) - обеспечивает одновременное расположение времени и частот и может использоваться для разложения сигнала на составляющие вейвлеты.
Определение сжатия без потерь
Метод сжатия без потерь способен восстановить исходную форму данных. Качество данных не подвергается риску. Эта техника позволяет файлу восстановить свою первоначальную форму. Сжатие без потерь может быть применено к любому формату файла, может улучшить производительность степени сжатия.
Техника сжатия без потерь
- Run Length Encoding (RLE) - этот метод уменьшает частоту повторения символов в строке, используя специальный маркер в начале символа.
- Лемпель-Зив-Уэлч (LZW) - эта методика также работает аналогично методике RLE и ищет повторяющиеся строки или слова и сохраняет их в переменных. Затем он использует указатель на место строки, и указатель указывает переменную, в которой хранится строка.
- Кодирование Хаффмана - этот метод обрабатывает сжатие данных символов ASCII. Он строит полное двоичное дерево для различных символов после вычисления вероятности каждого символа и размещает его в порядке убывания.
Ключевые различия между сжатием с потерями и сжатием без потерь
- Сжатие с потерями удаляет ненужную часть данных, которую невозможно обнаружить, а сжатие без потерь восстанавливает точные данные.
- Сжатие без потерь может уменьшить размер данных при низкой степени. С другой стороны, сжатие с потерями может уменьшить размер файла в большей степени.
- Качество данных ухудшается в случае сжатия с потерями, тогда как без потерь не ухудшается качество данных.
- В методе с потерями канал вмещает больше данных. И наоборот, канал содержит меньшее количество данных в случае техники без потерь.
Заключение:
Сжатие с потерями может обеспечить высокий уровень сжатия данных по сравнению со сжатием без потерь. Сжатие без потерь не ухудшает качество данных, напротив, потери ухудшают качество данных. Техника с потерями не может быть реализована во всех типах файлов, потому что она работает, удаляя некоторую часть данных (избыточную), что невозможно в случае текста.
