跳转到内容

无损数据压缩

本页使用了标题或全文手工转换
维基百科,自由的百科全书
(重定向自无损压缩
有损无损数据压缩

非破壞性資料壓縮(Lossless Compression),是指資料經過壓縮後,資訊不被破壞,還能完全恢復到壓縮前的原樣。相比之下,破壞性資料壓縮只允許一個近似原始資料進行重建,以換取更好的壓縮率。

非破壞性壓縮在許多應用程式中使用。例如,ZIPgzip

非破壞性壓縮通常用於嚴格要求「經過壓縮、解壓縮的資料必須與原始資料一致」的場合。典型的例子包括文字檔、程式執行檔、程式原始碼。有些圖片檔案格式,例如PNGGIF,使用的是非破壞性壓縮。其他例如TIFFMNG則可以採用非破壞性或破壞性壓縮。非破壞性音訊格式最常用於歸檔或製作用途。破壞性音訊格式則常用於攜帶型播放器或儲存空間受限制的裝置,或不要求音訊完全還原的情況。

非破壞性壓縮技術

[编辑]

多數的非破壞性壓縮程式會依序進行這兩個步驟:

  1. 產生輸入資料的統計模型
  2. 利用這個統計模型將較常出現的資料用較短的位元序列表示,較不常出現的資料用較長的位元序列表示

生成位元序列的編碼演算法主要有霍夫曼編碼(也用於DEFLATE)和算術編碼。算術編碼能使壓縮率接近資訊熵所給出的最佳可能壓縮率。而霍夫曼編碼較簡單快速,但在符號的出現機率接近1的時候效果不彰。

有兩種建構統計模型的主要方法:

  • 靜態 模型中,會分析資料並建立一個模型,然後將這個模型儲存在壓縮資料中。這個方法較簡單且模組化,但缺點是模型本身可能耗費龐大的空間來儲存。而且這個方法對單次的全部壓縮資料都使用同一個統計模型,所以如果各個檔案之間差異甚大,壓縮效果並不好。
  • 自適應 模型中,壓縮資料的同時模型會不斷的更新。雖然會導致壓縮初期的壓縮率不理想,但隨著讀取的資料增加,壓縮效果也會提升。目前最熱門的壓縮方法都採用自適應編碼方法。

霍夫曼編碼與算術編碼比較

[编辑]
  • 霍夫曼編碼是將每一筆資料分開編碼
  • 算術編碼則是將多筆資料一起編碼,因此壓縮效率比霍夫曼編碼更高,近年來的資料壓縮技術大多使用算術編碼

常見的非破壞性壓縮格式

[编辑]

通用格式

[编辑]

圖片格式

[编辑]

3D圖片格式

[编辑]
  • OpenCTM英语OpenCTM – 用於3D三角網格的非破壞性壓縮

音訊格式

[编辑]
  • WAV(無壓縮)

視訊格式

[编辑]

常見的非破壞性壓縮演算法

[编辑]