Z Wikipedii

Kompresja danych (ang. data compression) - polega na zmianie sposobu zapisu informacji tak, aby zmniejszyć redundancję i tym samym objętość zbioru, nie zmieniając przenoszonych informacji. Innymi słowy chodzi o wyrażenie tego samego zestawu informacji, lecz za pomocą mniejszej liczby bitów. Działaniem przeciwnym do kompresji jest dekompresja.

Kompresja dzieli się na bezstratną - w której z postaci skompresowanej można odzyskać identyczną postać pierwotną, oraz stratną - w której takie odzyskanie jest niemożliwe, jednak główne właściwości które nas interesują zostają zachowane, np. jeśli kompresowany jest obrazek, nie występują w postaci odtworzonej widoczne różnice w stosunku do oryginału. Pomimo to może się już nie nadawać zbyt dobrze np. do dalszej przeróbki czy do wydruku, gdyż w tych zastosowaniach wymaga się zachowania innych właściwości.

Algorytmy kompresji dzieli się na algorytmy zastosowania ogólnego oraz algorytmy do danego typu danych. Z definicji nie istnieją algorytmy kompresji stratnej zastosowania ogólnego, ponieważ dla różnych typów danych konieczne jest zachowanie różnych właściwości. Na przykład kompresja dźwięku używa specjalnego modelu psychoakustycznego, który nie ma sensu w zastosowaniu do obrazu, poza bardzo ogólnymi przesłankami dotyczącymi sposobu postrzegania rzeczywistości przez człowieka.

Większość algorytmów bezstratnych to algorytmy zastosowania ogólnego oraz ich drobne przeróbki, dzięki którym lepiej działają z określonymi typami danych. Nawet drobne poprawki mogą znacząco polepszyć wyniki dla pewnych typów danych.

Algorytmy kompresji stratnej często jako ostatniej fazy używają kompresji bezstratnej. W takim przypadku poprzednie fazy mają za zadanie nie tyle kompresować ile przygotować dane do łatwiejszej kompresji.

Algorytmy kompresji używają pewnych modeli prawdopodobieństwa. Są generalnie 2 systemy: modele statyczne i modele adaptywne.

Modele statyczne, jeśli nie są znane z góry, są przesyłane przed właściwymi danymi. Koszt przesłania takiego modelu jest bardzo duży i wymusza stosowanie wyłącznie bardzo prostych modeli. To powoduje, że modele statyczne rzadko są stosowane. Kompresory są tutaj zwykle znacznie bardziej złożone niż dekompresory.

Modele adaptywne są tworzone w miarę przetwarzania danych. Kompresor i dekompresor używają tego samego algorytmu do nanoszenia zmian na model w miarę napływania danych. W tym przypadku złożoność kompresorów i dekompresorów jest zwykle, choć nie zawsze, podobna. Wadą modeli adaptywnych jest to, że na początku model ten znacznie odbiega od optymalnego. Jednak możliwość stosowania modeli o dowolnej złożoności, możliwość używania różnych modeli do różnych obszarów kompresowanych danych oraz brak potrzeby przesyłania modelu sprawia, że właściwie całkowicie wyparły one modele statyczne.

Czasami, np. w algorytmie PNG, stosowane są modele pośrednie.

[edytuj] Algorytmy kompresji bezstratnej

• BZIP2
• Deflate
• Huffman
• Kodowanie arytmetyczne
• LZ77, LZ78, LZSS, LZW
• LZMA
• Move To Front
• PNG
• RLE
• Transformata Burrowsa-Wheelera
• PPM

[edytuj] Algorytmy kompresji stratnej

• DCT
• Falki
• Kompresja fraktalna
• MDCT
• Transformata Karhunena Loeve

[edytuj] Systemy kompresji stratnej obrazu

• JPEG
• MPEG
• Windows Media Video (wmv)
• AVI

[edytuj] Systemy kompresji stratnej dźwięku

• Vorbis (Ogg)
• A/52 (AC3)
• MP1, MP2, MP3
• Musepack (mpc)
• Windows Media Audio (wma)
• ATRAC (używany w Minidisc)

[edytuj] Standardowe zestawy danych do testowania algorytmów kompresji

• Calgary Corpus
• Lenna

[edytuj] Zobacz też

• Dekompresja
• Kompresja bezstratna
• Kompresja stratna
• Program do kompresji plików