Erinevus kadunud kompressiooni ja kadudeta kompressiooni vahel

2019

Kahjustatud tihendus ja kadudeta tihendus on kaks mõistet, mida liigitatakse andmepressimismeetodite alla. Lossy compression ja Lossless compression vahel on suur erinevus, et kadudega kokkusurumine tekitab pärast dekompressiooni andmete tihedat vastavust, samas kui kadudeta tekitab täpsed algandmed. Andmete kokkusurumine on meetod andmete suuruse vähendamiseks ilma olulise teabe kadumiseni.

Võrdluskaart

Võrdluse alus	Lossy Compression	Lossless Compression
Põhiline	Kaotatud tihendus on andmete kodeerimise meetodi perekond, mis kasutab sisu ebatäpseid prognoose.	Kaotamatu kokkusurumine on andmepresside algoritmide rühm, mis võimaldab algandmeid täpselt kokkusurutud andmetest ümber ehitada.
Algoritm	Transformeerimise kodeerimine, DCT, DWT, fraktsiooni kokkusurumine, RSSMS.	RLW, LZW, aritmeetiline kodeering, Huffmani kodeering, Shannon Fano kodeerimine.
Kasutatakse	Pildid, heli ja video.	Tekst või programm, pildid ja heli.
Rakendus	JPEG, GUI, MP3, MP4, OGG, H-264, MKV jne	RAW, BMP, PNG, WAV, FLAC, ALAC jne
Kanali andmehoidla	Veel	Vähem kui kadunud meetodil

Kaotatud kompressiooni mõiste

Kaotatud tihendusmeetod kõrvaldab teatud hulga andmeid, mis ei ole märgatavad. See meetod ei võimalda failil oma algset vormi taastada, vaid vähendab oluliselt suurust. Kahjuliku kokkusurumise meetod on kasulik, kui andmete kvaliteet ei ole teie prioriteet. See halvendab veidi faili või andmete kvaliteeti, kuid on mugav, kui soovitakse andmeid saata või salvestada. Seda tüüpi andmete kokkusurumist kasutatakse orgaaniliste andmete, näiteks helisignaalide ja kujutiste puhul.

Lossy Compression Technique

Ümberkujundamise kodeerimine - see meetod muundab pikslid, mis on korrelatsioonis esindatud pikslitega. Uus suurus on tavaliselt väiksem kui algne suurus ja vähendab esinduse koondamist.
Diskreetne kosiinitransformatsioon (DCT) - see on kõige enam kasutatud pildi tihendamise meetod. JPEG-protsess keskendub DCT-le. DCT protsess jagab pildid erinevateks sageduste osadeks. Kvantimisetapis, kus kompressioon toimub põhiliselt kõige vähem olulisi sagedusi, lükatakse need tagasi. Ja kriitilised sagedused säilitatakse nii, et pilt on võimalik saada dekompressiooniprotsessis. Rekonstrueeritud pilt võib sisaldada mõningaid moonutusi.
Diskreetne Wavelet Transform (DWT) - annab aja ja sageduste asukoha üheaegselt ja seda saab kasutada signaali hajutamiseks komponendi laineteks.

Lossless Compression määratlus

Lossless tihendusmeetod on võimeline taastama andmete esialgse vormi. Andmete kvaliteeti ei ohustata. See meetod võimaldab failil taastada algse vormi. Lossless compression saab rakendada mis tahes failivormingus võib parandada kompressioonisuhte täitmist.

Lossless Compression Technique

Run Length Encoding (RLE) - See meetod vähendab sümbolite kordamise sagedust, kasutades sümboli alguses olevat spetsiaalset markerit.
Lempel-Ziv-Welch (LZW) - See meetod töötab ka sarnaselt RLE tehnikaga ja otsib korduvaid stringe või sõnu ning salvestab need muutujatesse. Seejärel kasutab string stringi kohale ja kursor osutab muutujale, millesse string on salvestatud.
Huffmani kodeerimine - see meetod tegeleb ASCII-märkide andmete kokkusurumisega. See konstrueerib erinevate sümbolite jaoks täieliku binaarpuu pärast iga sümboli tõenäosuse arvutamist ja asetades seda kahanevas järjekorras.

Põhilised erinevused kadunud kompressiooni ja kadudeta kompressiooni vahel

Kaotatud tihendus eemaldab mittekasutatava osa andmetest, mis ei ole tuvastatav, samas kui kadudeta kompressioon rekonstrueerib täpsed andmed.
Kahjumita kokkusurumine võib vähendada andmete suurust vähesel määral. Teisest küljest võib kadudega kokkusurumine vähendada faili suurust suuremal määral.
Andmete kvaliteet halveneb kadudega kokkusurumise korral, samas kui kadudeta ei kahjusta andmete kvaliteeti.
Kahjuliku tehnika puhul mahutab kanal rohkem andmeid. Vastupidiselt, kanalit omab kadudeta tehnika puhul väiksemat kogust andmeid.

Järeldus:

Kaotatud kokkusurumine võib saavutada andmete kokkusurumise kõrge taseme võrreldes kadudeta tihendusega. Kaotamatu kokkusurumine ei halvenda andmete kvaliteeti, samas kui kadudega halveneb andmete kvaliteet. Kaotustehnikat ei saa rakendada kõigi failitüüpide puhul, kuna see toimib eemaldades osa andmetest (ülearune), mis ei ole teksti puhul võimalik.