Типы сжатия информации

Сжатие без потерь (англ. Lossless data compression) — метод сжатия информации, при использовании которого закодированная информация может быть восстановлена с точностью до бита. При этом оригинальные данные полностью восстанавливаются из сжатого состояния

Этот тип сжатия принципиально отличается от сжатия данных с потерями. Для каждого из типов цифровой информации, как правило, существуют свои оптимальные алгоритмы сжатия без потерь.

Сжатие данных без потерь используется во многих приложениях. Например, оно используется в популярном файловом формате ZIP и Unix-утилите Gzip. Оно также используется как компонент в сжатии с потерями.

Сжатие без потерь используется, когда важна идентичность сжатых данных оригиналу. Обычный пример — исполняемые файлы и исходный код. Некоторые графические файловые форматы, такие как PNG или GIF, используют только сжатие без потерь; тогда как другие (TIFF, MNG) могут использовать сжатие как с потерями, так и без.

Техника сжатия без потерь

Из комбинаторики следует, что нет алгоритма сжатия без потерь, способного уменьшить хотя бы на байт любой файл. Впрочем, признак качества алгоритма сжатия не в этом — алгоритм должен эффективно работать на тех данных, на которые он рассчитан.

Многоцелевые алгоритмы сжатия отличаются тем, что способны уменьшать широкий диапазон данных — исполняемые файлы, файлы данных, тексты, графику и т. д., и применяются в архиваторах. Специализированные же алгоритмы рассчитаны на некоторый тип файлов (текст, графику, звук и т. д.), зато сжимают такие файлы намного сильнее. Например: архиваторы сжимают звук примерно на треть (в 1,5 раза), в то время как FLAC — в 2,5 раза. Большинство специализированных алгоритмов малопригодны для файлов «чужих» типов: так, звуковые данные плохо сжимаются алгоритмом, рассчитанным на тексты.

Большинство алгоритмов сжатия без потерь работают в две стадии:

1. на первой генерируется статистическая модель для входящих данных,

2. вторая отображает входящие данные в битовом представлении, используя модель для получения «вероятностных» (то есть часто встречаемых) данных, которые используются чаще, чем «невероятностные».

Статистические модели алгоритмов для текста (или текстовых бинарных данных, таких как исполняемые файлы) включают:

1. Преобразование Барроуза — Уилера (блочно-сортирующая преобработка, которая делает сжатие более эффективным)

2. LZ77 и LZ78 (используется DEFLATE)

3. LZW

4. Алгоритмы кодирования через генерирование битовых последовательностей:

5. Алгоритм Хаффмана (также используется DEFLATE)

6. Арифметическое кодирование

Сжатие данных с потерями — это метод сжатия данных, когда распакованный файл отличается от оригинального, но «достаточно близок» для того, чтобы быть полезным каким-то образом

Этот тип компрессии часто используется в Интернете, особенно в потоковой передаче данных и телефонии. Эти методы часто называются кодеками в этом контексте. Альтернативой является сжатие без потерь.

Типы сжатия с потерями

Существуют две основных схемы сжатия с потерями:

В трансформирующих кодеках берутся фреймы изображений или звука, разрезаются на небольшие сегменты, трансформируются в новое базисное пространство и производится квантизация. Результат затем сжимается энтропийными методами.

В предсказывающих кодеках предыдущие и/или последующие данные используются для того, чтобы предсказать текущий фрейм изображения или звука. Ошибка между предсказанными данными и реальными вместе с добавочной информацией, необходимой для производства предсказания, затем квантизуется и кодируется.

В некоторых системах эти две техники комбинируются путём использования трансформирующих кодеков для сжатия ошибочных сигналов, сгенерированных на стадии предсказания.

Сжатие с потерями против сжатия без потерь

1. Преимущество методов сжатия с потерями над методами сжатия без потерь состоит в том, что первые существенно превосходят по степени сжатия, продолжая удовлетворять поставленным требованиям.

2. Методы сжатия с потерями часто используются для сжатия звука или изображений.

3. В таких случаях распакованный файл может очень сильно отличаться от оригинала на уровне сравнения «бит в бит», но практически неотличим для человеческого уха или глаза в большинстве практических применений.

Много методов сжатия фокусируются на особенностях строения органов чувств человека. Психоакустическая модель определяет то, как сильно звук может быть сжат без ухудшения воспринимаемого качества звука. Недостатки, причинённые сжатием с потерями, которые заметны для человеческого уха или глаза, известны как артефакты сжатия.

Звуковые данные, прошедшие сжатие с потерями, не принимаются судами как вещественные доказательства (и даже не берутся во внимание) по причине того, что информация, прошедшая сжатие, приобретает артефакты сжатия и теряет естественные шумы среды, из которой производилась запись. В связи, с чем невозможно установить подлинная ли запись или синтезированная. Поэтому важные записи рекомендуется производить в формате ИКМ (PCM) или использовать плёночный диктофон.

Фотографии, записанные в формате JPEG, могут быть приняты судом (несмотря на то, что данные прошли сжатие с потерями). Но при этом должен быть предоставлен фотоаппарат, которым они сделаны, или соответствующая фототаблица цветопередачи.