Definición de Compresión sin pérdida de datos
(Lossless data compression). Tipo de
algoritmos de
compresión de datos que permite que la información original sea perfectamente recuperada a partir de datos comprimidos. Esto contrasta con los algoritmos con
pérdida de datos, donde parte de los datos comprimidos se pierden. Cuando se comprimen imágenes, videos o sonidos sin pérdida, suele referirse como "compresión sin pérdida de calidad".
La compresión sin pérdida de datos, es utilizada para comprimir archivos o información que contienen datos que no pueden ser degradados o perdidos, como pueden ser documentos de texto, archivos ejecutables, etc.
Los métodos de compresión sin pérdida de datos pueden ser categorizados de acuerdo a los tipos de datos para los que fueron diseñados. Los tres tipos principales de datos para comprimir son: texto, imágenes y sonido.
En principio, los algoritmos de compresión sin pérdida de datos pueden ser usados para comprimir cualquier tipo de dato. Algunos tipos de datos no permitirán demasiada compresión (logrando que la compresión sea similar en tamaño en
bytes que el archivo original) y otros lograrán una muy buena compresión. Por lo general, los archivos de texto pueden ser muy comprimidos, en cambio archivos de audio, no logran una significativa compresión.
Algunos algoritmos para la compresión sin pérdida de datos son:
• Burrows-Wheeler transform.
• LZ77
•
LZW
•
Huffman
• Codificación Aritmética
Algunos algoritmos son libres y otros están patentados.
Métodos de compresión sin pérdida de datos
Propósito general
•
RLE
•
LZW
• Deflate
Compresión de audio sin pérdida de calidad
• Apple Lossless - ALAC
• Direct Stream Transfer - DST
• Free Lossless Audio Codec -
FLAC
• Meridian Lossless Packing - MLP
• Monkeys Audio - Monkeys Audio APE
• RealPlayer -
RealAudio Lossless
• Shorten - SHN
• TTA - True Audio Lossless
• WavPack - WavPack lossless
•
WMA Sin pérdida - Windows Media Lossless
Compresión gráfica sin pérdida de calidad
• ABO - Adaptive Binary Optimization
•
GIF - (sin pérdida de calidad, pero su paleta de colores es limitada)
•
PNG - Portable Network Graphics
• JPEG-LS - (versión JPEG sin pérdida de calidad)
•
JPEG 2000 - (incluye un método sin pérdida de calidad)
• JBIG2 - (posee tanto con pérdida y sin pérdida)
•
TIFF
• WMPhoto - (incluye compresión sin pérdida)
Compresión de video sin pérdida de calidad
• Huffyuv
• SheerVideo
• CorePNG
• MSU Lossless Video Codec
• Animation codec
• Lagarith
• H.264/MPEG-4 AVC
Además de los diferentes algoritmos de compresión sin pérdida de datos mencionados anteriormente, existen otros métodos y técnicas utilizados para comprimir información de manera eficiente.
Uno de estos métodos es la codificación delta, que se utiliza principalmente para comprimir datos numéricos. Este método aprovecha la relación entre los valores adyacentes en una secuencia, almacenando solo la diferencia entre ellos en lugar de los valores absolutos. Esto resulta en una reducción significativa del tamaño del archivo comprimido.
Otro enfoque es la compresión basada en diccionario, donde se utiliza un diccionario o tabla de referencia para reemplazar secuencias repetitivas de datos por códigos más cortos. Esto se logra asignando a cada secuencia única un código único, y luego reemplazando las ocurrencias posteriores de esa secuencia con su correspondiente código. Este método es especialmente útil para comprimir archivos de texto donde pueden haber palabras o frases repetitivas.
Además de estos métodos generales, existen técnicas específicas para diferentes tipos de datos. Por ejemplo, en la compresión de imágenes, se pueden utilizar técnicas de compresión basadas en transformaciones matemáticas como la Transformada de Fourier, que descompone la imagen en sus componentes de frecuencia y permite comprimir las frecuencias más altas con mayor eficiencia.
En el caso de la compresión de audio, se pueden utilizar algoritmos de predicción para predecir el valor de una muestra de sonido en función de sus muestras anteriores, y luego almacenar solo la diferencia entre la muestra real y la predicha. Esto permite una reducción significativa del tamaño del archivo sin pérdida perceptible de calidad de sonido.
En resumen, la compresión sin pérdida de datos es una técnica esencial para reducir el tamaño de los archivos sin perder información. Existen diferentes algoritmos y métodos que se adaptan a diferentes tipos de datos y necesidades. Estos métodos aprovechan patrones y repeticiones en los datos para lograr una compresión eficiente y una posterior descompresión precisa de la información original.
Resumen: Compresión sin pérdida de datos
La compresión sin pérdida de datos permite recuperar la información original, a diferencia de la compresión con pérdida. Se utiliza para comprimir archivos que no pueden perder datos. Los métodos varían según el tipo de dato a comprimir: texto, imágenes o sonido. Algunos algoritmos son Burrows-Wheeler, LZ77, LZW, Huffman y Codificación Aritmética. También existen métodos específicos para compresión de audio, como ALAC y FLAC, compresión gráfica como PNG y JPEG-LS, y compresión de video como Huffyuv y Lagarith.
¿Qué es la compresión sin pérdida de datos?
La compresión sin pérdida de datos es un tipo de algoritmo de compresión que permite reducir el tamaño de archivos, como imágenes, videos o sonidos, sin perder información. Esto significa que la información original se puede recuperar de manera perfecta a partir de los datos comprimidos.
¿Cuál es la diferencia entre la compresión sin pérdida y la compresión con pérdida?
La principal diferencia entre la compresión sin pérdida y la compresión con pérdida es que en la primera no se pierde información durante el proceso de compresión, mientras que en la segunda sí se pierden parte de los datos comprimidos. La compresión sin pérdida es ideal para casos en los que es importante conservar toda la información original.
¿Cuándo se utiliza la compresión sin pérdida de calidad?
La compresión sin pérdida de calidad suele utilizarse cuando se trabajan con archivos multimedia, como imágenes, videos o sonidos, y se quiere reducir su tamaño sin comprometer la calidad de la información. Esto es especialmente útil en casos donde la calidad visual o auditiva es crucial, como en producciones audiovisuales o archivos médicos.
¿Cuáles son los algoritmos de compresión sin pérdida más utilizados?
Algunos de los algoritmos de compresión sin pérdida más utilizados son ZIP, RAR, 7-Zip y GZIP. Estos algoritmos funcionan mediante la eliminación de redundancias y la optimización de la codificación de los datos, lo que permite reducir su tamaño sin perder información.
¿Qué ventajas tiene la compresión sin pérdida de datos?
Una de las principales ventajas de la compresión sin pérdida de datos es que la información original se puede recuperar de manera exacta, sin ninguna pérdida de calidad. Además, permite reducir considerablemente el tamaño de los archivos, lo que facilita su almacenamiento y transferencia.
¿Existen situaciones en las que la compresión sin pérdida no es recomendable?
Si bien la compresión sin pérdida de datos es ampliamente utilizada y ofrece muchas ventajas, existen algunas situaciones en las que puede no ser recomendable. Por ejemplo, en casos donde el objetivo principal es reducir al máximo el tamaño de un archivo, aunque esto implique cierta pérdida de calidad, la compresión con pérdida puede ser más adecuada. Además, en algunos casos la compresión sin pérdida puede requerir más tiempo y recursos computacionales.
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• Compresión con pérdida de datos.
Autor: Leandro Alegsa
Actualizado:
09-07-2023
¿Cómo citar este artículo?
Alegsa, Leandro. (2023). Definición de Compresión sin pérdida de datos. Recuperado de https://www.alegsa.com.ar/Dic/compresion_sin_perdida_de_datos.php
