La compresión sin pérdidas de imágenes digitales se refiere a
Porque la compresión sin pérdidas se utiliza cuando la señal reconstruida es exactamente igual a la señal original. En otras palabras, la información no se pierde después de la compresión de datos y se puede restaurar completamente a su estado original antes de la compresión. Es lo opuesto a la compresión de datos con pérdida. La relación de compresión de este tipo de compresión suele ser menor que la de la compresión de datos con pérdida.
Un ejemplo muy común es la compresión de archivos de disco. Según el nivel técnico actual, los algoritmos de compresión sin pérdidas generalmente pueden comprimir los datos de archivos normales a 1/2 ~ 1/4 del tamaño original. Algunos algoritmos de compresión sin pérdidas comúnmente utilizados son el algoritmo de Huffman y el algoritmo de compresión LZW (Lempert-Ziff & Welch).
Datos ampliados:
La diferencia entre compresión con pérdida y compresión sin pérdida
1. La compresión con pérdida aprovecha la sensibilidad de los seres humanos a ciertos componentes de frecuencia en imágenes o ondas sonoras. Insensible, lo que permite que se pierda cierta información durante la compresión.
Aunque los datos originales no se pueden restaurar por completo, lo que reduce el impacto de la parte perdida en la comprensión de la imagen original, la relación de compresión es mucho mayor, es decir, los datos reconstruidos son diferentes de los datos originales. pero no afecta la expresión de los datos originales por parte de las personas. Malentendido de la información. La compresión con pérdida se utiliza cuando la señal reconstruida no tiene que ser exactamente igual a la señal original.
Compresión de imagen y sonido (debido a que a menudo contiene más datos de los que nuestros sistemas visuales y auditivos pueden recibir, perder algunos datos puede mejorar en gran medida la relación de compresión sin malinterpretar el sonido o el significado expresado por la imagen). La compresión con pérdida se utiliza ampliamente para la compresión de datos de voz, imágenes y vídeo.
2. El formato de compresión sin pérdidas utiliza la redundancia estadística de datos para la compresión, lo que puede restaurar completamente los datos originales sin causar ninguna distorsión. Sin embargo, la tasa de compresión está limitada por la redundancia teórica de los datos. es generalmente de 2:1 a 5:1.
Este método se utiliza ampliamente para comprimir datos de texto, datos de imágenes en programas y aplicaciones especiales (como imágenes de huellas dactilares, imágenes médicas, etc.). En otras palabras, los datos comprimidos se utilizan para la reconstrucción (o restauración y descompresión), y los datos reconstruidos son exactamente los mismos que los datos originales cuando se requiere que la señal reconstruida sea exactamente la misma que la señal original, sin pérdidas; Se utiliza compresión.
Materiales de referencia:
Enciclopedia Baidu: compresión de datos sin pérdida