Сжатие данных (data compression) - технический прием сокращения объема (размеров) записи данных на их носителе (жестком магнитном диске, дискете, магнитной ленте); реализуется разными методами, преимущественно использующими кодирование (повторяющихся слов, фраз, символов). Можно выделить две группы режимов сжатия данных: статический и динамический; различают также физическое и логическое сжатие; симметричное и асимметричное сжатие; адаптивное, полуадаптивное и неадаптивное кодирование; сжатие без потерь, с потерями и минимизацией потерь. Способы (виды) сжатия данных:
Статическое сжатие данных (static data compression) - используется для длительного хранения и архивации; выполняется при помощи специальных сервисных программ-архиваторов, например ARJ, PKZIP/PKUNZIP. После восстановления (декомпрессии) исходная запись восстанавливается.
Динамическое сжатие (сжатие в реальном времени; dynamic compression, compression in real time) - предназначено для сокращения занимаемой области дисковой памяти данными, требующими оперативного доступа и вывода на внешние устройства ЭВМ (в том числе на экран монитора). Динамическое сжатие данных и их восстановление производится специальными программными средствами автоматически и «мгновенно».
Физическое сжатие (physical compression) - методология сжатия, при которой данные перестраиваются в более компактную форму «формально», то есть без учета характера содержащейся в них информации.
Логическое сжатие (logical compression) - методология, в соответствии с которой один набор алфавитных, цифровых или двоичных символов заменяется другим. При этом смысловое значение исходных данных сохраняется. Примером может служить замена словосочетания его аббревиатурой. Логическое сжатие производится на символьном или более высоком уровне и основано исключительно на содержании исходных данных. Логическое сжатие не применяется для изображений.
Симметричное сжатие (symmetric compression) - методология сжатия, в соответствии с которой принципы построения алгоритмов упаковки и распаковки данных близки или тесно взаимосвязаны. При использовании симметричного сжатия время, затрачиваемое на сжатие и распаковку данных, соизмеримо. В программах обмена данными обычно используется симметричное сжатие.
Асимметричное сжатие (asymmetric compression) - методология, в соответствии с которой при выполнении работ «в одном направлении» времени затрачивается больше, чем при выполнении работ в другом направлении. На сжатие изображений обычно затрачивается намного больше времени и системных ресурсов, чем на их распаковку. Эффективность этого подхода определяется тем, что сжатие изображений может производиться только один раз, а распаковываться с целью их отображения – многократно. Алгоритмы асимметричные «в обратном направлении» (на сжатие данных затрачивается меньше времени, чем на распаковку) используется при выполнении резервного копирования данных.
Адаптивное кодирование (adaptive encoding) - методология кодирования при сжатии данных, которая заранее не настраивается на определенный вид данных. Программы, использующие адаптивное кодирование, настраиваются на любой тип сжимаемых данных, добиваясь максимального сокращения их объема.
Неадаптивное кодирование (nonadaptive encoding) - методология кодирования, ориентированная на сжатие определенного типа или типов данных. Кодировщики, построенные по этому принципу, имеют в своем составе статические словари «предопределенных подстрок», о которых известно, что они часто появляются в кодируемых данных. Примером может служить метод сжатия Хаффмена.
Полуадаптивное кодирование (half-adaptive coding) - методология кодирования при сжатии данных, которая использует элементы адаптивного и неадаптивного кодирования. Принцип действия полуадаптивного кодирования заключается в том, что кодировщик выполняет две группы операций: вначале - просмотр массива кодируемых данных и построение для них словаря, а затем - собственно кодирование.
Сжатие без потерь (lossless compression) - методология сжатия, при которой ранее закодированная порция данных восстанавливается после их распаковки полностью без внесения изменений.
Сжатие с потерями (lossy compression) - методология, при которой для обеспечения максимальной степени сжатия исходного массива часть содержащихся в нем данных отбрасывается. Для текстовых, числовых и табличных данных использование программ, реализующих подобные методы сжатия, является неприемлемой. Однако для программ, работающих с графикой, это часто бывает целесообразно. Качество восстановленного изображения зависит от характера графического материала и корректности реализованного в программе алгоритма сжатия. Существует ряд алгоритмов сжатия, учитывающих допустимые уровни потерь исходного графического образа в конкретных вариантах использования его восстановленного изображения, например, путем просмотра его на экране монитора, распечатки принтером, в полиграфии. Эти методы имеют общее наименование «сжатия с минимизацией потерь».
Сжатие изображения (image compression) - технический прием или метод сокращения объема (размеров) записи графических изображений (рисунков, чертежей, схем) на их носителе (например, на магнитном диске, магнитной ленте). По существу «сжатие изображения» является разновидностью динамического сжатия. Для его реализации используются различные способы кодирования данных, которые ориентированы на элементы графики, составляющие изображение, включая и движущиеся объекты. Применяется также при передаче факсимильной информации по каналам связи, в системах мультимедиа, видеофонах.
Сжатие диска (disk compression) - технический прием, основанный на динамическом сжатии в процессе их записи на диск, а при считывании - их автоматическом восстановлении в исходную форму. Сжатие диска используется с целью увеличения емкости диска. В зависимости от характера записей емкость диска может быть увеличена примерно от 1, 5 до 5 раз. Сжатие диска осуществляется специальными прикладными программами, например DoubleSpace, Stacker, SuperStor.
Методы и средства сжатия данных:
Метод сжатия Хаффмена (Huffman compression method, кодирование CCITT) разработан в 1952 году Дэвидом Хаффменом (David Huffman). Международный консультативный комитет по телефонии и телеграфии (CCITT) разработал на его основе ряд коммуникативных протоколов для факсимильной передачи черно-белых изображений по телефонным каналам и сетям передачи данных (Стандарт T.4 CCIT и T.6 CCITT, они же - сжатие CCITT group 3 и сжатие CCITT group 4).
Фрактальное сжатие (fractal compression) - метод сжатия растровых изображений путем преобразования их в так называемые фракталы. Хранение изображений в виде фракталов требует в четыре раза меньше дисковой памяти, нежели в пикселях.
ART - метод для сжатия текста, графики, аудио и видео. Принцип работы алгоритма сжатия основан на анализе изображения и выявлении его ключевых признаков (цвет, помехи, края, повторяющиеся особенности).
AC3 Dolby - метод и формат сжатия, который позволяет сжимать, хранить и передавать в одном файле со скоростью от 32 до 640 кбит/с до 6 каналов аудиоданных.
DJVU (DjVu, djvu, deja vu) - технология и формат динамического сжатия отсканированных страниц изданий, содержащих текстовые и иллюстративные материалы.
DVI (Digital Video Interactive) - система динамического сжатия и восстановления аудио- и видеозаписей в цифровой форме. Ее использование позволяет записать на CD-ROM полноформатный видеофильм вместе со звуковым сопровождением.
EAD (Encoded Archival Description) - стандарт кодирования, разработанный подразделением Network Development and MARC Standards Office Библиотеки Конгресса США в сотрудничестве с Society of American Archivists в 1998 году (обновление - 2002 г.). Стандарт устанавливает принципы создания, разработки и поддержки схем кодирования для архивных и библиотечных помощников поиска (finding aids).
Image compression manager - программа управления динамическим сжатием изображений, которая обеспечивает возможность использования различных методов сжатия/восстановления изображений (MPEG, JPEG).
JBIG (Joint Bi-level Image Experts Group) - метод сжатия двухуровневых (двухцветных) изображений без потерь, создан Объединенной группой экспертов по двухуровневым изображениям ISO и CCIT в 1988 году. Метод JBIG в 1993 году утвержден как стандарт кодирования двухуровневых данных вместо менее эффективных алгоритмов сжатия MR (Modified READ) и MMR (Modified Modified READ).
LZW (Lempel-Ziv-Welch) - метод динамического сжатия, основанный на поиске во всем файле и сохранении в словаре одинаковых последовательностей данных (они называются фразы). Каждой уникальной последовательности данных присваиваются более короткие маркеры (ключи).
MP3 (Moving Pictures Experts Group, Layer 3) - метод (алгоритм) динамического сжатия и специальный формат записи файлов аудиоданных. MP3 обеспечивает высокую степень сжатия звуковых записей, используется в приложениях мультимедиа, в частности, в цифровых проигрывателях (плейерах) и Интернете.
RLE (Run Length Encoding) - метод динамического сжатия графических данных, в первую очередь изображений, основанный на уменьшении физического размера повторяющихся строк символов.
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Сжатие данных
1. Информация. Её виды и свойства
В литературе можно найти достаточно много определений термина «информация», отражающих различные подходы к толкованию этого понятия. Толковый словарь русского языка Ожегова приводит 2 определения слова «информация»:
Сведения об окружающем мире и протекающих в нем процессах, воспринимаемые человеком или специальным устройством.
Сообщения, осведомляющие о положении дел, о состоянии чего-нибудь. (Научно-техническая и газетная информации, средства массовой информации - печать, радио, телевидение, кино).
Информация и ее свойства являются объектом исследования целого ряда научных дисциплин, таких как теория информации (математическая теория систем передачи информации), кибернетика (наука о связи и управлении в машинах и животных, а также в обществе и человеческих существах), семиотика (наука о знаках и знаковых системах), теория массовой коммуникации (исследование средств массовой информации и их влияния на общество), информатика (изучение процессов сбора, преобразования, хранения, защиты, поиска и передачи всех видов информации и средств их автоматизированной обработки), физика и математика.
Информация имеет двойственный характер: материальный - она может передаваться, храниться и т.д.; и нематериальный - по сере передачи она может пополняться. Информация не может существовать без своего материального носителя, средства переноса ее в пространстве и во времени. В качестве носителя может выступать непосредственно сам физический объект или его энергетический эквивалент в качестве звуковых, световых, электрических и других сигналов.
Для этого в настоящее время изобретено множество способов хранения информации на внешних (относительно мозга человека) носителях и ее передачи на огромные расстояния.
Основные виды информации по ее форме представления, способам ее кодирования и хранения, что имеет наибольшее значение для информатики, это:
· графическая или изобразительная - первый вид, для которого был реализован способ хранения информации об окружающем мире в виде наскальных рисунков, а позднее в виде картин, фотографий, схем, чертежей на бумаге, холсте, мраморе и др. материалах, изображающих картины реального мира;
· звуковая - мир вокруг нас полон звуков и задача их хранения и тиражирования была решена с изобретение звукозаписывающих устройств в 1877 г.; ее разновидностью является музыкальная информация - для этого вида был изобретен способ кодирования с использованием специальных символов, что делает возможным хранение ее аналогично графической информации;
· текстовая - способ кодирования речи человека специальными символами - буквами, причем разные народы имеют разные языки и используют различные наборы букв для отображения речи; особенно большое значение этот способ приобрел после изобретения бумаги и книгопечатания;
· числовая - количественная мера объектов и их свойств в окружающем мире; особенно большое значение приобрела с развитием торговли, экономики и денежного обмена; аналогично текстовой информации для ее отображения используется метод кодирования специальными символами - цифрами, причем системы кодирования (счисления) могут быть разными;
· видеоинформация - способ сохранения «живых» картин окружающего мира, появившийся с изобретением кино.
Для передачи информации на большие расстояния первоначально использовались кодированные световые сигналы, с изобретением электричества - передача закодированного определенным образом сигнала по проводам, позднее - с использованием радиоволн.
С появлением компьютеров (или, как их вначале называли в нашей стране, ЭВМ - электронные вычислительные машины) вначале появилось средство для обработки числовой информации. Однако в дальнейшем, особенно после широкого распространения персональных компьютеров (ПК), компьютеры стали использоваться для хранения, обработки, передачи и поиска текстовой, числовой, изобразительной, звуковой и видеоинформации. С момента появления первых персональных компьютеров - ПК (80-е годы 20 века) - до 80% их рабочего времени посвящено работе с текстовой информацией.
Хранение информации при использовании компьютеров осуществляется на магнитных дисках или лентах, на лазерных дисках (CD и DVD), специальных устройствах энергонезависимой памяти (флэш-память и пр.). Эти методы постоянно совершенствуются, изобретаются новые устройства и носители информации. Обработку информации (воспроизведение, преобразование, передача, запись на внешние носители) выполняет процессор компьютера. С помощью компьютера возможно создание и хранение новой информации любых видов, для чего служат специальные программы, используемые на компьютерах, и устройства ввода информации.
Особым видом информации в настоящее время можно считать информацию, представленную в глобальной сети Интернет. Здесь используются особые приемы хранения, обработки, поиска и передачи распределенной информации больших объемов и особые способы работы с различными видами информации. Постоянно совершенствуется программное обеспечение, обеспечивающее коллективную работу с информацией всех видов.
Свойства информации
Можно привести немало разнообразных свойств информации. Каждая научная дисциплина рассматривает те, которые ей более важны. С точки зрения информатики, наиболее важными представляются следующие свойства:
1. Объективность и субъективность информации. Более объективной принято считать ту информацию, в которую методы вносят меньшую субъективный элемент. В ходе информационного процесса степень объективности информации всегда понижается.
2. Полнота информации. Полнота информации во многом характеризует качество информации и определяет достаточность данных для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся.
3. Достоверность информации. Данные возникают в момент регистрации сигналов, но не все сигналы являются «полезными» - всегда присутствует уровень посторонних сигналов.
5. Доступность информации.
6. Актуальность.
2. Сжатие данных
Хорошо известно правило, бытующее в компьютерном мире, что емкости жесткого диска много не бывает. Действительно, трудно с ним не согласиться: каким бы огромным ни казался винчестер при покупке, он быстро забивается всякой ненужной информацией. Так как удалять все жалко, стоит время о времени производить «складирование» всего этого добра в какое-нибудь хранилище, архив.
С жатие данных - процедура перекодирования данных, производимая с целью уменьшения их объёма. Применяется для более рационального использования устройств хранения и передачи данных. Если методы сжатия информации применяют к готовым документам, то нередко термин «сжатие данных» подменяют термином «архивация данных».
Сжатие основано на устранении избыточности информации, содержащейся в исходных данных. Примером избыточности является повторение в тексте фрагментов (например, слов естественного или машинного языка). Подобная избыточность обычно устраняется заменой повторяющейся последовательности более коротким значением (кодом). Другой вид избыточности связан с тем, что некоторые значения в сжимаемых данных встречаются чаще других, при этом возможно заменять часто встречающиеся данные более короткими кодами, а редкие - более длинными (вероятностное сжатие). Сжатие данных, не обладающих свойством избыточности (например, случайный сигнал или шум), невозможно без потерь. Также, обычно невозможно сжатие зашифрованной информации.
Имеется 2 основных подхода к сжатию файлов неизвестного формата.
На каждом шаге алгоритма сжатия либо следующий символ помещается как есть (со специальным флагом помечающим, что он не сжат), либо указываются границы слова из предыдущего куска, которое совпадает со следующими символами файла. Разархивирование сжатых таким образом файлов выполняется очень быстро, поэтому эти алгоритмы используются для создания самораспаковывающихся программ.
Для каждой последовательности в каждый момент времени собирается статистика её встречаемости в файле. На основе этой статистики вычисляется вероятность значений для очередного символа. После этого можно применять ту или иную разновидность статистического кодирования, например, арифметическое кодирование или кодирование Хаффмана для замены часто встречающихся последовательностей на более короткие, а редко встречающихся - на более длинные.
Сжатие бывает без потерь (когда возможно восстановление исходных данных без искажений) или с потерями (восстановление возможно с искажениями, несущественными с точки зрения дальнейшего использования восстановленных данных). Сжатие без потерь обычно используется при обработке компьютерных программ и данных, реже - для сокращения объёма звуковой, фото- и видеоинформации. Сжатие с потерями применяется для сокращения объёма звуковой, фото- и видеоинформации, оно значительно эффективнее сжатия без потерь.
3. Программные средства сжатия данных
Если методы сжатия информации применяют к готовым документам. То нередко термин «сжатие данных» подменяют термином «архивация данных», а программные средства, выполняющие эти операции, называют архиваторами.
Архиваторы предназначены для сжатия файлов, т.е. для уменьшения занимаемого ими места на диске. Они позволяют за счет специальных методов упаковки информации сжимать информацию на дисках, создавая копии файлов в один архивный файл. Несмотря на то, что объемы памяти ЭВМ постоянно растут, потребность в архивации не уменьшается.
Итак, архивация может пригодиться:
1) При хранении копий файлов и флоппи-дисках, т.к. флоппи-диск ограничен по размеру;
2) Для освобождения места на жестком диске;
3) При передачи информации по сети.
Архивация информации - это такое преобразование информации, при котором ее объем не уменьшается, а количество информации остается прежним.
Сжатый файл называется архивом. Архивный файл - это специальным образом организованный файл, содержащий в себе один или несколько файлов в сжатом и не сжатом виду и служебную информацию об их именах.
Степень сжатия информации зависит от типа исходного файла, от используемой программы, а также от выбранного метода упаковки. Наиболее хорошо сжимаются файлы графических объектов, текстовые файлы и файлы данных, для которых степень сжатия может достигать 5-40%, меньше сжимаются файлы исполняемых программ и загрузочных модулей -60-90%.
Различными разработчиками созданы много программ-архиваторов. Среди них наиболее распространенные для Windows - WINRAR, WINZIP.
По своей популярности архиватор WinRAR, без сомнения, находится на первом месте в России, и на одном из первых - во всем мире. Архиватор был разработан Евгением Рошалом в 2003 году. Программа обеспечивает полное управление файлами в архивах, восстановление поврежденных архивов, шифрование, создание самораспаковывающихся и многотомных архивов.
WinZip - одна из самых популярных в Интернете программ, собравшая значительное число наград самых различных компьютерных изданий во всех концах мира.
Сам Zip - алгоритм свободно используется в десятках программ, тем не менее для очень многих пользователей Windows ИМЕННО WinZip является стандартной программой для работы с архивами. Встроенные средства обработки архивов WinZIP позволяют упаковывать, просматривать и извлекать файлы из широко распространенных форматов архивов, таких как ZIP, CAB, Microsoft Compress, GZIP, TAR и т.д. WinZip очень прост и удобен в работе.
Однако не всегда оправдано использовать отдельные архиваторы с их собственными графическими оболочками. Наиболее удобной оболочкой для архиваторов является обычный файловый менеджер, например, Windows Commander, который имеет возможность просматривать и распаковывaть файлы архивов форматов ZTP, ARJ, RAR, TAR, GZ, CAB, ACE. Всё-таки большинство операций с файлами, в том числе и с архивами, выполняются именно в таких менеджерах.
4. Сжатие данных с потерями информации
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
Преимущество методов сжатия с потерями над методами сжатия без потерь состоит в том, что первые существенно превосходят по степени сжатия, продолжая удовлетворять поставленным требованиям.
Методы сжатия с потерями часто используются для сжатия звука или изображений.
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 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.
Методы сжатия данных с потерями
v Компрессия изображений:
· Снижение глубины цвета;
· Метод главных компонент;
· Фрактальное сжатие;
v Компрессия видео:
· Flash (также поддерживает движущиеся изображения JPEG);
· MPEG-1 Part 2;
· MPEG-2 Part 2;
· MPEG-4 Part 2;
v Компрессия звука:
· MP3 - Определён спецификацией MPEG-1;
· Ogg Vorbis (отличается отсутствием патентных ограничений и более высоким качеством);
· AAC, AAC+ - существует в нескольких вариантах, определённых спецификациями MPEG-2 и MPEG-4, используется, например, в Apple Computer;
· eAAC+ - формат, предлагаемый Sony, как альтернатива AAC и AAC+;
· WMA - собственность Microsoft;
информация сжатие архиватор потеря
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: на первой генерируется статистическая модель для входящих данных, 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:
Преобразование Барроуза - Уилера (блочно-сортирующая предобработка, которая делает сжатие более эффективным)
LZ77 и LZ78 (используется DEFLATE)
Алгоритмы кодирования через генерирование битовых последовательностей:
· Алгоритм Хаффмана (также используется DEFLATE)
· Арифметическое кодирование
Методы сжатия без потерь
· Многоцелевые
· Кодирование длин серий - простая схема, дающая хорошее сжатие данных, которые содержат много повторяющихся значений
· LZW - используется в gif и во многих других.
· Deflate - используется в gzip, усовершенствованной версии zip и как часть процесса сжатия PNG.
· LZMA - используется в 7-zip.
v Сжатие аудио:
· Apple Lossless - ALAC (Apple Lossless Audio Codec);
· Audio Lossless Coding - также известен как MPEG-4 ALS;
· Direct Stream Transfer - DST;
· Free Lossless Audio Codec - FLAC;
v Сжатие графики
· ABO - Adaptive Binary Optimization;
· GIF - (без потерь только для изображений содержащих менее 256 цветов);
· JBIG2 - (с потерями или без Ч/Б изображений);
· JPEG-LS - (стандарт сжатия без потерь / почти без потерь);
· JPEG 2000 - (включает сжатие без потерь; также, испытан Sunil Kumar, профессором университета штата Сан-Диего);
· PGF - Progressive Graphics File (сжатие с/без потерь);
· PNG - Portable Network Graphics;
· WMPhoto - (включая метод сжатия без потерь);
v Сжатие видео
· Animation codec;
· CamStudio Video Codec;
6. Хранение информации (текстовой, графической, звуковой)
Хранение информации происходит с помощью определенных носителей информации. Человек хранит свои знания либо в собственной памяти, либо на каких-то внешних носителях.
Поначалу для хранения и накопления информации человек использовал свою память - он попросту запоминал полученную информацию и помнил ее какое-то время. Постепенно люди пришли к выводу, что такой способ хранения информации имеет ряд недостатков. Понимая всю ненадежность такого способа хранения и накопления информации, человек начал записывать информацию в виде рисунков, с изобретением письменности - на папирусах, а позднее в книгах. Затем появились фотопластинки и звукозаписывающие устройства, как элементы внешней памяти видео- и аудиоинформации, записные книжки, справочники, энциклопедии и т.д., которые мы называем внешними хранилищами данных. К середине XX века был изобретен ЭВМ. Сразу встал вопрос, как он будет хранить информацию.
Носитель информации может быть разной природы: бумажный. Механический, магнитный, электрический. Информация, записанная на носители, может иметь вид символа, понятный человеку, или закодированный вид. Информация для магнитофона, видеомагнитофона, киноаппарата - звуковая храниться на специальных устройствах: аудиокассетах, видеокассетах, кинолентах. С помощью микрофона и других устройств звуковая информация записывается на магнитную ленту.
В ЭВМ в качестве устройств для записи, чтения информации стали использоваться: устройства чтения перфокарт; накопители на магнитной ленте, накопители на гибких (дисковод) и жестких (винчестер) магнитных дисках; накопители на компакт-дисках (CD-ROM) и другие более современные устройства накопления и хранения информации.
Библиографический список
1. Федеральный закон Российской Федерации «Об информации, информатизации и защите информации» от 27.07.2006 №149-ФЗ.
2. Левин А.Ш. Самоучитель работы на компьютере. - СПб.: Питер, 2006. - 655 с.
3. Романова Н.И. Основы информатики. - СПб.: Политехника, 2004. -224 с.
4. Симонович С.В. Информатика. Базовый курс. - СПб.: Питер, 2008 -640 с.
Размещено на Allbest.ru
Типы сжатия данных: с потерями (lossy) и без потерь (lossless). Сжатие с минимальной избыточностью. Кодирование методом Шеннона-Фано. Проверка работы программы по сжатию файлов формата bmp и xls. Реализация на Delphi алгоритма сжатия Шеннона и Хаффмана.
курсовая работа , добавлен 26.01.2011
Классификация и основные характеристики метода сжатия данных. Вычисление коэффициентов сжатия и оценка их эффективности. Алгоритмы полиноминальных, экстраполяционных и интерполяционных методов сжатия и их сравнение. Оптимальное линейное предсказание.
курсовая работа , добавлен 17.03.2011
Архивация и компрессия как методы сжатия изображений. Алгоритмы сжатия данных. Вспомогательные средства, которые используются для понижения объемов файлов: изменение цветовой модели изображения, изменение разрешения растрового файла, ресемплирование.
презентация , добавлен 06.01.2014
Исследование основных видов программ-архиваторов. Сжатие файлов при архивации. Показатель степени сжатия файлов. Оценка функциональности самых популярных программ-упаковщиков. Технические характеристики процессов сжатия. Методы архивации без потерь.
реферат , добавлен 05.12.2013
Раскрытие цели сжатия файлов и характеристика назначения архиваторов как программ, осуществляющих упаковку и распаковку файлов в архив для удобства переноса и хранения. Основные типы архиваторов: файловые, программные, дисковые. Метод сжатия без потерь.
презентация , добавлен 05.04.2011
Основные понятия и методы сжатия данных. Преобразование информации, хранящейся в файле, к виду, при котором уменьшается избыточность в ее представлении. Статистический и словарный способы сжатия. Программы-архиваторы, основные возможности WinRAR.
контрольная работа , добавлен 12.03.2011
Краткий обзор основных теорий сжатия. Концепции идей и их реализация. Сжатие данных с использованием преобразования Барроуза-Вилера. Статический алгоритм Хафмана. Локально адаптивный алгоритм сжатия. Алгоритм Зива-Лемпеля (Welch) и метод Шеннона-Фано.
практическая работа , добавлен 24.04.2014
Энтропия и количество информации. Комбинаторная, вероятностная и алгоритмическая оценка количества информации. Моделирование и кодирование. Некоторые алгоритмы сжатия данных. Алгоритм арифметического кодирования. Приращаемая передача и получение.
курсовая работа , добавлен 28.07.2009
Применение алгоритмов, обеспечивающих высокую степень сжатия, для увеличения скорости передачи данных по каналам связи. Особенности и методы нахождения сингулярного разложения. Разработка программы, реализующей сжатие изображения с помощью SVD-сжатия.
дипломная работа , добавлен 13.10.2015
Программы для создания архивов. Эффективность сжатия данных как важнейшая характеристика архиваторов. Основные методы сжатия данных. Характеристика программы для упаковки текстов и программ WinRar. Распаковка файлов, упаковка файлов и папок в общий архив.
При записи или передаче данных часто бывает полезно сократить размер обрабатываемых данных. Технология, позволяющая достичь этой цели, называется сжатием данных. Существует множество методов сжатия данных, каждый из которых характеризуется собственной областью применения, в которой он дает наилучшие или, наоборот, наихудшие результаты.
Метод кодирования длины серий дает наилучшие результаты, если сжимаемые данные состоят из длинных последовательностей одних и тех же значений. В сущности, такой метод кодирования как раз и состоит в замене подобных последовательностей кодовым значением, определяющим повторяющееся значение и количество его повторений в данной серии. Например, для записи кодированной информации о том, что битовая последовательность состоит из 253 единиц, за которыми следуют 118 нулей и еще 87 единиц, потребуется существенно меньше места, чем для перечисления всех этих 458 бит.
Пример. Используя метод кодирования длины серий последовательность: 111111111100000000000000000 - можно представить в следующем виде: 10.
В некоторых случаях информация может состоять из блоков данных, каждый из которых лишь немного отличается от предыдущего. Примером могут служить последовательные кадры видеоизображения. Для таких случаев используется метод относительного кодирования. Данный подход предполагает запись отличий, существующих между последовательными блоками данных, вместо записи самих этих блоков, т.е. каждый блок кодируется с точки зрения его взаимосвязи с предыдущим блоком.
Пример. Используя метод относительного кодирования, последовательность цифр: 1476; 1473; 1480; 1477 - можно представить в следующем виде: 1476; -3; +7; -3.
Этот метод сжатия данных предполагает применение частотно-зависимого кодирования, при котором длина битовой комбинации, представляющей элемент данных, обратно пропорциональна частоте использования этого элемента. Такие коды входят в группу кодов переменной длины, т.е. элементы данных в этих кодах представляются битовыми комбинациями различной длины. Если взять английский текст, закодированный с помощью частотно-зависимого метода, то чаще всего встречающиеся символы [е, t, а, i] будут представлены короткими битовыми комбинациями, а те знаки, которые встречаются реже , - более длинными битовыми комбинациями. В результате мы получим более короткое представление всего текста, чем при использовании обычного кода, подобного Unicode или ASCII. Построение алгоритма, который обычно используется при разработке частотно-зависимых кодов, приписывают Девиду Хаффману , поэтому такие коды часто называются кодами Хаффмана. Большинство используемых сегодня частотно-зависимых кодов является кодами Хаффмана.
Пример. Пусть требуется закодировать частотно-зависимым методом последовательность: αγααβααγααβαλααβαβαβαβαα, которая состоит из четырех символов α, β, γ и λ. Причем в этой последовательности α встречается 15 раз, β - 6 раз, γ - 2 раза и λ - 1 раз.
Выберем в соответствии с методом Хаффмана следующий двоичный код для представления символов:
α - 1
β - 01
γ - 001
λ - 000
Данный метод назван в честь его создателей, Абрахама Лемпеля и Джэкоба Зива . Системы кодирования по методу Лемпеля-Зива используют технологию кодирования с применением адаптивного словаря. В данном контексте термин словарь означает набор строительных блоков, из которых создается сжатое сообщение. Если сжатию подвергается английский текст, то строительными блоками могут быть символы алфавита. Если потребуется уменьшить размер данных, которые хранятся в компьютере, то компоновочными блоками могут стать нули и единицы. В процессе адаптивного словарного кодирования содержание словаря может изменяться. Например, при сжатии английского текста может оказаться целесообразным добавить в словарь окончание ing и артикль the. В этом случае место, занимаемое будущими копиями окончания ing и артикля the, может быть уменьшено за счет записи их как одиночных ссылок вместо сочетания из трех разных ссылок. Системы кодирования по методу Лемпеля-Зива используют изощренные и весьма эффективные методы адаптации словаря в процессе кодирования или сжатия. В частности, в любой момент процесса кодирования словарь будет состоять из тех комбинаций, которые уже были закодированы [сжаты].
В качестве примера рассмотрим, как можно выполнить сжатие сообщения с использованием конкретной системы метода Лемпеля-Зива, известной как LZ77. Процесс начинается практически с переписывания начальной части сообщения, однако в определенный момент осуществляется переход к представлению будущих сегментов с помощью триплетов, каждый из которых будет состоять из, двух целых чисел и следующего за ними одного символа текста. Каждый триплет описывает способ построения следующей части сообщения. Например, пусть распакованный текст имеет следующий вид:
αβααβλβ
Строка αβααβλβ является уже распакованной частью сообщения. Для того чтобы разархивировать остальной текст сообщения, необходимо сначала расширить строку, присоединив к ней ту часть, которая в ней уже встречается. Первый номер в триплете указывает, сколько символов необходимо отсчитать в обратном направлении в строке, чтобы найти первый символ добавляемого сегмента. В данном случае необходимо отсчитать в обратном направлении 5 символов, и мы попадем на второй слева символ а уже распакованной строки. Второе число в триплете задает количество последовательных символов справа от начального, которые составляют добавляемый сегмент. В нашем примере это число 4, и это означает, что добавляемым сегментом будет ααβλ. Копируем его в конец строки и получаем новое значение распакованной части сообщения: αβααβλβααβλ.
Наконец, последний элемент [в нашем случае это символ α] должен быть помещен в конец расширенной строки, в результате чего получаем полностью распакованное сообщение: αβααβλβααβλα.
Растровый формат, используемый в современных цифровых преобразователях изображений, предусматривает кодирование изображения в формате по три байта на пиксель, что приводит к созданию громоздких, неудобных в работе растровых файлов. Специально для этого формата было разработано множество схем сжатия, предназначенных для уменьшения места, занимаемого подобными файлами на диске. Одной из таких схем является формат GIF , разработанный компанией CompuServe. Используемый в ней метод заключается в уменьшении количества цветовых оттенков пикселя до 256, в результате чего цвет каждого пикселя может быть представлен одним байтом вместо трех. С помощью таблицы, называемой цветовой палитрой, каждый из допустимых цветовых оттенков пикселя ассоциируется с некоторой комбинацией цветов "красный-зеленый-синий". Изменяя используемую палитру, можно изменять цвета, появляющиеся в изображении.
Обычно один из цветов палитры в формате GIF воспринимается как обозначение "прозрачности". Это означает, что в закрашенных этим цветом участках изображения отображается цвет того фона, на котором оно находится. Благодаря этому и относительной простоте использования изображений формат GIF получил широкое распространение в тех компьютерных играх, где множество различных картинок перемещается по экрану.
Другим примером системы сжатия изображений является формат JPEG. Это стандарт, разработанный ассоциацией Joint Photographic Experts Group [отсюда и название этого стандарта] в рамках организации ISO. Формат JPEG показал себя как эффективный метод представления цветных фотографий. Именно по этой причине данный стандарт используется производителями современных цифровых фотокамер. Следует ожидать, что он окажет немалое влияние на область цифрового представления изображений и в будущем.
В действительности стандарт JPEG включает несколько способов представления изображения, каждый из которых имеет собственное назначение. Например, когда требуется максимальная точность представления изображения, формат JPEG предлагает режим "без потерь", название которого прямо указывает, что процедура кодирования изображения будет выполнена без каких-либо потерь информации. В этом режиме экономия места достигается посредством запоминания различий между последовательными пикселями, а не яркости каждого пикселя в отдельности. Согласно теории, в большинстве случаев степень различия между соседними пикселями может быть закодирована более короткими битовыми комбинациями, чем собственно значения яркости отдельных пикселей. Существующие различия кодируются с помощью кода переменной длины, который применяется в целях дополнительного сокращения используемой памяти.
К сожалению, при использовании режима "без потерь" создаваемые файлы растровых изображений настолько велики, что они с трудом обрабатываются методами современной технологии, а потому и применяются на практике крайне редко. Большинство существующих приложений использует другой стандартный метод формата JPEG - режим "базовых строк". В этом режиме каждый из пикселей также представляется тремя составляющими, но в данном случае это уже один компонент яркости и два компонента цвета. Грубо говоря, если создать изображение только из компонентов яркости, то мы увидим черно-белый вариант изображения, так как эти компоненты отражают только уровень освещенности пикселя.
Смысл подобного разделения между цветом и яркостью объясняется тем, что человеческий глаз более чувствителен к изменениям яркости, чем цвета. Рассмотрим, например, два равномерно окрашенных синих прямоугольника, которые абсолютно идентичны, за исключением того, что на один из них нанесена маленькая яркая точка, тогда как на другой - маленькая зеленая точка той же яркости, что и синий фон. Глазу проще будет обнаружить яркую точку, а не зеленую. Режим "базовых строк" стандарта JPEG использует эту особенность, кодируя компонент яркости каждого пикселя, но усредняя значение цветовых компонентов для блоков, состоящих из четырех пикселей, и записывая цветовые компоненты только для этих блоков. В результате окончательное представление изображения сохраняет внезапные перепады яркости, однако оставляет размытыми резкие изменения цвета. Преимущество этой схемы состоит в том, что каждый блок из четырех пикселей представлен только шестью значениями [четыре показателя яркости и два - цвета], а не двенадцатью, которые необходимы при использовании схемы из трех показателей на каждый пиксель.
Современные пользователи довольно часто сталкиваются с проблемой нехватки свободного пространства на жестком диске. Многие, в попытке освободить хоть немного свободного пространства, пытаются удалить с жесткого диска всю ненужную информацию. Более продвинутые пользователи используют для уменьшения объема данных особые алгоритмы сжатия. Несмотря на эффективность этого процесса, многие пользователи никогда о нем даже не слышали. Давайте же попробуем разобраться, что подразумевается под сжатием данных, какие алгоритмы для этого могут использоваться.
На сегодняшний день сжатие информации является достаточно важной процедурой, которая необходима каждому пользователю ПК. Сегодня любой пользователь может позволить себе приобрести современный накопитель данных, в котором предусмотрена возможность использования большого объема памяти. Подобные устройства, как правило, оснащаются высокоскоростными каналами для транслирования информации. Однако, стоит отметить, что с каждым годом объем необходимой пользователям информации становится все больше и больше. Всего $10$ лет назад объем стандартного видеофильма не превышал $700$ Мб. В настоящее время объем фильмов в HD-качестве может достигать нескольких десятков гигабайт.
Не стоит многого ждать от процесса сжатия информации. Но все-таки встречаются ситуации, в которых сжатие информации бывает просто необходимым и крайне полезным. Рассмотрим некоторые из таких случаев.
Передача по электронной почте.
Очень часто бывают ситуации, когда нужно переслать большой объем данных по электронной почте. Благодаря сжатию можно существенно уменьшить размер передаваемых файлов. Особенно оценят преимущества данной процедуры те пользователи, которые используют для пересылки информации мобильные устройства.
Публикация данных на интернет -сайтах и порталах.
Процедура сжатия часто используется для уменьшения объема документов, используемых для публикации на различных интернет-ресурсах. Это позволяет значительно сэкономить на трафике.
Экономия свободного места на диске.
Когда нет возможности добавить в систему новые средства для хранения информации, можно использовать процедуру сжатия для экономии свободного пространства на диске. Бывает так, что бюджет пользователя крайне ограничен, а свободного пространства на жестком диске не хватает. Вот тут-то на помощь и приходит процедура сжатия.
Кроме перечисленных выше ситуаций, возможно еще огромное количество случаев, в которых процесс сжатия данных может оказаться очень полезным. Мы перечислили только самые распространенные.
Все существующие способы сжатия информации можно разделить на две основные категории. Это сжатие без потерь и сжатие с определенными потерями. Первая категория актуальна только тогда, когда есть необходимость восстановить данные с высокой точностью, не потеряв ни одного бита исходной информации. Единственный случай, в котором необходимо использовать именно этот подход, это сжатие текстовых документов.
В том случае, если нет особой необходимости в максимально точном восстановлении сжатой информации, необходимо предусмотреть возможность использования алгоритмов с определенными потерями при сжатии.
Данные методы сжатия информации интересуют прежде всего, так как именно они применяются при передаче больших объемов информации по электронной почте, при выдаче выполненной работы заказчику или при создании резервных копий информации, хранящейся на компьютере. Эти методы сжатия информации не допускают потерю информации, поскольку в их основу положено лишь устранение ее избыточности, информация же имеет избыточность практически всегда, если бы последней не было, нечего было бы и сжимать.
Пример 1
Приведем простой пример. Русский язык включает в себя $33$ буквы, $10$ цифр и еще примерно $15$ знаков препинания и других специальных символов. Для текста, записанного только прописными русскими буквами (например как в телеграммах) вполне хватило бы $60$ разных значений. Тем не менее, каждый символ обычно кодируется байтом, содержащим, как нам известно, 8 битов, и может выражаться $256$ различными кодами. Это один из первых факторов, характеризующих избыточность. Для телеграфного текста вполне хватило бы и $6$ битов на символ.
Пример 2
Рассмотрим другой пример. В международной кодировке символов ASCII для кодирования любого символа выделяется одинаковое количество битов ($8$), в то время, как всем давно и хорошо известно, что наиболее часто встречающиеся символы имеет смысл кодировать меньшим количеством знаков. Так, к примеру, в азбуке Морзе буквы «Е» и «Т», которые встречаются очень часто, кодируются $1$ знаком (соответственно это точка и тире). А такие редкие буквы, как «Ю» ($ - -$) и «Ц» ($- - $), кодируются $4$ знаками.
Замечание 1
Неэффективная кодировка является вторым фактором, характеризующим избыточность. Программы, благодаря которым выполняется сжатие информации, могут вводить свою кодировку, причем она может быть разной для разных файлов, и приписывать ее к сжатому файлу в виде таблицы (словаря), из которой распаковывающая программа будет считывать информацию о том, как в данном файле закодированы те или иные символы или их группы.
Алгоритмы, в основу которых положено перекодирование информации, называются алгоритмами Хаффмана.
В данном алгоритме сжатие информации осуществляется путем статистического кодирования или на основе словаря, который предварительно был создан. Согласно статистическому алгоритму Хаффмана каждому входному символу присваивается определенный код. При этом наиболее часто используемому символу - наиболее короткий код, а наиболее редко используемому - более длинный. В качестве примера на диаграмме приведено распределение частоты использования отдельных букв английского алфавита (рис.1). Такое распределение может быть построено и для русского языка. Таблицы кодирования создаются заранее и имеют ограниченный размер. Этот алгоритм обеспечивает наибольшее быстродействие и наименьшие задержки. Для получения высоких коэффициентов сжатия статистический метод требует больших объемов памяти.
Рисунок 1. Распределение английских букв по их частоте использования
Величина сжатия определяется избыточностью обрабатываемого массива бит. Каждый из естественных языков обладает определенной избыточностью. Среди европейских языков русский имеет самый высокий уровней избыточности. Об этом можно судить по размерам русского перевода английского текста. Обычно он примерно на $30\%$ больше. Если речь идет о стихотворном тексте, избыточность может быть до $2$ раз выше.
Замечание 2
Самая большая сложность с кодами заключается в необходимости иметь таблицы вероятностей для каждого типа сжимаемых данных. Это не представляет проблемы, если известно, что сжимается английский или русский текст. В этом случае мы просто предоставляем кодеру и декодеру подходящее для английского или русского текста кодовое дерево. В общем же случае, когда вероятность символов для входных данных неизвестна, статические коды Хаффмана работают неэффективно.
Решением этой проблемы является статистический анализ кодируемых данных, выполняемый в ходе первого прохода по данным, и составление на его основе кодового дерева. Собственно кодирование при этом выполняется вторым проходом.
Еще одним недостатком кодов является то, что минимальная длина кодового слова для них не может быть меньше единицы, тогда как энтропия сообщения вполне может составлять и $0,1$, и $0,01$ бит/букву. В этом случае код становится существенно избыточным. Проблема решается применением алгоритма к блокам символов, но тогда усложняется процедура кодирования/декодирования и значительно расширяется кодовое дерево, которое нужно в конечном итоге сохранять вместе с кодом.
Данные коды никак не учитывают взаимосвязей между символами, которые присутствуют практически в любом тексте.
Замечание 3
Сегодня, в век информации, несмотря на то, что практически каждому пользователю доступны высокоскоростные каналы для передачи данных и носители больших объемов, вопрос сжатия данных остается актуальным. Существуют ситуации, в которых сжатие данных является просто необходимой операцией. В частности, это касается пересылки данных по электронной почте и размещения информации в Интернете.
В основе любого способа сжатия информации лежит модель источника информации, или, более конкретно, модель избыточности. Иными словами для сжатия информации используются некоторые сведения о том, какого рода информация сжимается - не обладая никакми сведениями об информации нельзя сделать ровным счётом никаких предположений, какое преобразование позволит уменьшить объём сообщения. Эта информация используется в процессе сжатия и разжатия. Модель избыточности может также строиться или параметризоваться на этапе сжатия. Методы, позволяющие на основе входных данных изменять модель избыточности информации, называются адаптивными. Неадаптивными являются обычно узкоспецифичные алгоритмы, применяемые для работы с хорошо определёнными и неизменными характеристиками. Подавляющая часть же достаточно универсальных алгоритмов являются в той или иной мере адаптивными.
Любой метод сжатия информации включает в себя два преобразования обратных друг другу:
Преобразование сжатия обеспечивает получение сжатого сообщения из исходного. Разжатие же обеспечивает получение исходного сообщения (или его приближения) из сжатого.
Все методы сжатия делятся на два основных класса
Кардинальное различие между ними в том, что сжатие без потерь обеспечивает возможность точного восстановления исходного сообщения. Сжатие с потерями же позволяет получить только некоторое приближение исходного сообщения, то есть отличающееся от исходного, но в пределах некоторых заранее определённых погрешностей. Эти погрешности должны определяться другой моделью - моделью приёмника, определяющей, какие данные и с какой точностью представленные важны для получателя, а какие допустимо выбросить.
Коэффициент сжатия - основная характеристика алгоритма сжатия, выражающая основное прикладное качество. Она определяется как отношение размера несжатых данных к сжатым, то есть:
k = S o /S c ,где k - коэффициент сжатия, S o - размер несжатых данных, а S c - размер сжатых. Таким образом, чем выше коэффициент сжатия, тем алгоритм лучше. Следует отметить:
Ситуация с k < 1 вполне возможна при сжатии. Невозможно получить алгоритм сжатия без потерь, который при любых данных образовывал бы на выходе данные меньшей или равной длины. Обоснование этого факта заключается в том, что количество различных сообщений длиной n Шаблон:Е:бит составляет ровно 2 n . Тогда количество различных сообщений с длиной меньшей или равной n (при наличии хотя бы одного сообщения меньшей длины) будет меньше 2 n . Это значит, что невозможно однозначно сопоставить все исходные сообщения сжатым: либо некоторые исходные сообщения не будут иметь сжатого представления, либо нескольким исходным сообщениям будет соответствовать одно и то же сжатое, а значит их нельзя отличить.
Коэффициент сжатия может быть как постоянным коэффициентом (некоторые алгоритмы сжатия звука, изображения и т. п., например А-закон , μ-закон, ADPCM), так и переменным. Во втором случае он может быть определён либо для какого либо конкретного сообщения, либо оценён по некоторым критериям:
или каким либо другим. Коэффициент сжатия с потерями при этом сильно зависит от допустимой погрешности сжатия или его качества , которое обычно выступает как параметр алгоритма.
Основным критерием различия между алгоритмами сжатия является описанное выше наличие или отсутствие потерь. В общем случае алгоритмы сжатия без потерь универсальны в том смысле, что их можно применять на данных любого типа, в то время как применение сжатия потерь должно быть обосновано. Некоторые виды данных не приемлят каких бы то ни было потерь:
Однако сжатие с потерями позволяет добиться гораздо больших коэффициентов сжатия за счёт отбрасывания незначащей информации, которая плохо сжимается. Так, например алгоритм сжатия звука без потерь FLAC , позволяет в большинстве случаев сжать звук в 1,5-2,5 раза, в то время как алгоритм с потерями Vorbis , в зависимости от установленного параметра качетсва может сжать до 15 раз с сохранением приемлемого качества звучания.
Различные алгоритмы могут требовать различного количества ресурсов вычислительной системы, на которых исполняются:
В целом, эти требования зависят от сложности и «интеллектуальности» алгоритма. По общей тенденции, чем лучше и универсальнее алгоритм, тем большие требования с машине он предъявляет. Однако в специфических случаях простые и компактные алгоритмы могут работать лучше. Системные требования определяют их потребительские качества: чем менее требователен алгоритм, тем на более простой, а следовательно, компактной, надёжной и дешёвой системе он может работать.
Так как алгоритмы сжатия и разжатия работают в паре, то имеет значение также соотношение системных требований к ним. Нередко можно усложнив один алгоритм можно значительно упростить другой. Таким образом мы можем иметь три варианта:
Алгоритм сжатия гораздо требовательнее к ресурсам, нежели алгоритм расжатия. Это наиболее распространённое соотношение, и оно применимо в основном в случаях, когда однократно сжатые данные будут использоваться многократно. В качетсве примера можно привести цифровые аудио и видеопроигрыватели. Алгоритмы сжатия и расжатия имеют примерно равные требования. Наиболее приемлемый вариант для линии связи, когда сжатие и расжатие происходит однократно на двух её концах. Например, это могут быть телефония. Алгоритм сжатия существенно менее требователен, чем алгоритм разжатия. Довольно экзотический случай. Может применяться в случаях, когда передатчиком является ультрапортативное устройство, где объём доступных ресурсов весьма критичен, например, космический аппарат или большая распределённая сеть датчиков, или это могут быть данные распаковка которых требуется в очень малом проценте случаев, например запись камер видеонаблюдения.
Wikimedia Foundation . 2010 .
сжатие информации - уплотнение информации — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом Синонимы уплотнение информации EN information reduction …
СЖАТИЕ ИНФОРМАЦИИ - (сжатие данных) представление информации (данных) меньшим числом битов по сравнению с первоначальным. Основано на устранении избыточности. Различают С. и. без потери информации и с потерей части информации, несущественной для решаемых задач. К… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике
адаптивное сжатие информации без потерь - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN adaptive lossless data compressionALDC … Справочник технического переводчика
уплотнение/сжатие информации - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN compaction … Справочник технического переводчика
цифровое сжатие информации - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN compression … Справочник технического переводчика
Звук является простой волной, а цифровой сигнал является представлением этой волны. Это достигается запоминанием амплитуды аналогового сигнала множество раз в течение одной секунды. Например, в обыкновенном CD сигнал запоминается 44100 раз за… … Википедия
Процесс, обеспечивающий уменьшение объема данных путем сокращения их избыточности. Сжатие данных связано с компактным расположением порций данных стандартного размера. Различают сжатия с потерей и без потери информации. По английски: Data… … Финансовый словарь
сжатие цифровой картографической информации - Обработка цифровой картографической информации в целях уменьшения ее объема, в том числе исключения избыточности в пределах требуемой точности ее представления. [ГОСТ 28441 99] Тематики картография цифровая Обобщающие термины методы и технологии… … Справочник технического переводчика
