quinta-feira, 12 de novembro de 2015

Compressão/técnicas de compressão com perdas e sem perdas


Compressão com perda de dados


Um método de compressão de dados é dito com perda quando a informação obtida após a descompressão é diferente da original (antes da compressão), mas suficientemente "parecida" para que seja de alguma forma útil. Este tipo de compressão é frequentemente utilizado para compactar áudio e vídeo para a internet. Opõe-se à compressão sem perda de dados.

Tipos de compressão com perda de dados:

Existem dois esquemas básicos de compressão com perda de dados:
  • Em codecs de transformação, amostras de imagem ou som são tomadas, cortadas em segmentos pequenos, transformadas em um novo espaço de base, e quantizadas. Os valores quantizados resultantes são então codificados.
  • Em codecs de previsão, dados codificados anteriores ou subsequentes são usados para prever a atual amostra de som ou quadro de imagem. A diferença entre os dados previstos e os reais, junto com qualquer informação extra necessária para reproduzir a previsão, é então quantizada e codificada.
Em alguns sistemas as duas técnicas são combinadas, com codecs de transformação sendo usados para comprimir os sinais diferenciais gerados pelo estágio de previsão.



Compressão sem perda de dados


O termo compressão sem perda de dados refere-se a métodos de compressão de dados aplicados por algoritmos em que a informação obtida após a descompressão é idêntica à informação original (antes de ser comprimida), em oposição à compressão com perda de dados.

Tipos de compressão sem perda de dados:

  • som/áudio
    • Apple Lossless - ALAC (Apple Lossless Audio Codec)
    • Direct Stream Transfer - DST
    • Free Lossless Audio Codec - FLAC
  • imagens fixas
    • ABO (Adaptive Binary Optimization)
    • GIF - graphic Interchange Format
    • PNG - Portable Network Graphics
    • JPEG-LS - lossless/near-lossless compression standard
  • vídeo/animação
    • Huffyuv
    • SheerVideo
    • CorePNG 
  • arquivos
    • ZIP
    • 7z
    • RAR




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