Content

• Gràfic de comparació
• Definició de compressió amb pèrdues
• Tècnica de compressió de pèrdues
• Definició de compressió sense pèrdues
• Tècnica de compressió sense pèrdues
• Conclusió:

La compressió sense pèrdues i la compressió sense pèrdues són els dos termes àmpliament categoritzats en mètodes de compressió de dades. La diferència principal entre la compressió sense pèrdues i la compressió sense pèrdues és que la compressió amb pèrdues produeix una coincidència estreta de les dades després de la descompressió, mentre que sense pèrdues es generen dades originals exactes. La compressió de dades és un mètode per disminuir la mida de les dades sense una pèrdua important d'informació.

1. Gràfic de comparació
2. Definició
3. Diferències claus
4. Conclusió

Gràfic de comparació

Bases per a la comparació	Compressió amb pèrdues	Compressió sense pèrdues
Bàsic	La compressió amb pèrdues és la família de mètodes de codificació de dades que utilitzen estimacions precises per representar el contingut.	La compressió sense pèrdues és un grup d'algorismes de compressió de dades que permet reconstruir amb precisió les dades originals a partir de les dades comprimides.
Algoritme	Codificació de transformació, DCT, DWT, compressió fractal, RSSMS.	RLW, LZW, codificació aritmètica, codificació Huffman, codificació Shannon Fano.
Utilitzat en	Imatges, àudio i vídeo.	o programa, imatges i so.
Aplicació	JPEG, GUI, MP3, MP4, OGG, H-264, MKV, etc.	RAW, BMP, PNG, WAV, FLAC, ALAC etc.
Capacitat de retenció de dades del canal	Més	Menys en comparació amb el mètode amb pèrdues

Definició de compressió amb pèrdues

El Compressió amb pèrdues el mètode elimina una quantitat de dades que no es nota. Aquesta tècnica no permet que un fitxer es restableixi en la seva forma original, sinó que redueix significativament la mida. La tècnica de compressió amb pèrdues és beneficiosa si la qualitat de les dades no és la vostra prioritat. Degrada lleugerament la qualitat del fitxer o de les dades, però és convenient quan es vulgui o emmagatzemi les dades. Aquest tipus de compressió de dades s’utilitza per a dades orgàniques com a senyals i imatges d’àudio.

Tècnica de compressió de pèrdues

• Codificació de transformacions- Aquest mètode transforma els píxels que es correlacionen en una representació en píxels desvinculats. La nova mida normalment és menor que la mida original i redueix la redundància de la representació.
• Transformada discreta del cosinus (DCT)- Aquesta és la tècnica de compressió d’imatges més àmpliament utilitzada. El procés JPEG es centra al voltant del DCT. El procés DCT divideix les imatges en diferents parts de les freqüències. Al pas de quantització, on es produeixen compressions bàsicament, es rebutgen freqüències menys importants. I es mantenen les freqüències crítiques per obtenir la imatge en el procés de descompressió. La imatge reconstruïda podria contenir alguna distorsió.
• Transformada Wavelet Discreta (DWT)- Proporciona una ubicació del temps i de les freqüències simultàniament i es pot utilitzar per descompondre un senyal en ondeletes components.

Definició de compressió sense pèrdues

El Compressió sense pèrdues El mètode és capaç de reconstituir la forma original de les dades. La qualitat de les dades no està compromesa. Aquesta tècnica permet a un fitxer restaurar la seva forma original. La compressió sense pèrdues es pot aplicar a qualsevol format de fitxer que pot millorar el rendiment de la relació de compressió.

Tècnica de compressió sense pèrdues

• Codificació de longitud d'execució (RLE)- Aquesta tècnica redueix la freqüència de repetició de símbols en una cadena mitjançant un marcador especial al començament del símbol.
• Lempel-Ziv-Welch (LZW)- Aquesta tècnica també funciona similar a la tècnica RLE i cerca les cadenes o paraules que es repeteixen i les emmagatzema en variables. A continuació, utilitza un punter al lloc de la cadena i el punter apunta la variable en què es guarda la cadena.
• Codificació Huffman- Aquesta tècnica gestiona la compressió de dades de caràcters ASCII. Construeix un arbre binari complet per a diversos símbols després de calcular la probabilitat de cada símbol i situar-lo en ordre descendent.

1. La compressió amb pèrdues elimina part no útil de les dades, que no es pot detectar mentre que la compressió sense pèrdues reconstrueix les dades exactes.
2. La compressió sense pèrdues pot reduir la mida de les dades en poca mesura. D'altra banda, la compressió amb pèrdues pot disminuir en gran mesura la mida del fitxer.
3. La qualitat de les dades es degrada en cas de compressió amb pèrdues, mentre que sense pèrdues no degrada la qualitat de les dades.
4. En la tècnica amb pèrdues, el canal allotja més dades. Per contra, el canal té una quantitat menor de dades en cas de tècnica sense pèrdues.

Conclusió:

La compressió amb pèrdues pot aconseguir un alt nivell de compressió de dades en comparació amb la compressió sense pèrdues. La compressió sense pèrdues no degrada la qualitat de les dades, en canvi, la pèrdua degrada la qualitat de les dades. La tècnica amb pèrdues no es pot implementar en tots els tipus del fitxer, ja que funciona eliminant una part de les dades (redundants) que no és possible en el cas de.