Veszteséges tömörítés

A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából

A veszteséges tömörítés az adattömörítési algoritmusok egy osztálya, ami a veszteségmentes tömörítéssel ellentétben nem teszi lehetővé a tömörített adatból az eredeti adatok pontos rekonstrukcióját, ám egy „elég jó” rekonstrukciót igen. Az interneten használják leginkább, a telefóniás és streamelési alkalmazásokban. A veszteséges tömörítési módszerekre általában codec néven hivatkoznak.

A veszteséges tömörítés fajtái[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Két alapkoncepció létezik veszteséges tömörítésre:

  • a veszteséges transzformációs kodekekben a forrásból (hang, kép stb.) mintavétel történik, ezt új bázistérbe transzformálják, majd kvantálják. A végeredményt entrópia-kódolásnak (például Huffman-kódolás) vetik alá.
  • a veszteséges prediktív kodekekben az adott mintát megelőző és/vagy követő minták segítségével próbálják megjósolni az aktuális hangmintát vagy képkockát. A megjósolt adat és a valós adat közti eltérést (a jóslás reprodukálásához szükséges egyéb információkkal együtt) kvantálják és kódolják.

Egyes rendszerekben a két technikát kombinálják, és transzformációs kodekkel tömörítik a prediktív kodek hibajelét.

Veszteséges és veszteségmentes tömörítés[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

A veszteséges módszerek használatának az az előnye a veszteségmentes módszerekhez képest, hogy sok esetben a veszteséges tömörítés sokkal kisebb fájlt képes előállítani, mint bármely veszteségmentes, és még így is kellően jó minőséget ér el.

A veszteséges módszereket általában a hang-, kép- és videotömörítés során használják. A tömörítési arány (tehát a tömörített fájl mérete a tömörítetlenhez képest) általában a videók esetében a legjobb (akár 300:1 is lehet látható minőségromlás nélkül), hanganyagnál ez az érték 10:1 körül mozog. A veszteségesen tömörített képeknél is gyakori a 10:1-es tömörítési arány, de a minőségromlás itt vehető észre talán a legkönnyebben.

A veszteségesen tömörített fájl bitszinten teljesen különböző lehet az eredetitől, ugyanakkor az emberi szem vagy fül számára nehéz lehet megkülönböztetni őket. A legtöbb veszteséges tömörítő figyelembe veszi az emberi test anatómiai felépítését: például, hogy az emberi szem bizonyos frekvenciájú fényt lát csak. A hangtömörítés során pedig felhasználják az emberi hallás pszichoakusztikus modelljét, ami tartalmazza, hogy az emberi fül milyen hangmagasságokra érzékenyebb, vagy hogy az egyszerre megszólaló frekvenciák hogyan maszkolják egymást.

Példa veszteséges tömörítésre[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Az eredeti kép 100%-os minőséggel (méret: 38,9 KB)
Ugyanaz a kép tömörítve (csaknem 97%-kal kevesebb információ, 1,2 KB)
Ugyanaz, erős tömörítés után (csaknem 98,5%-kal kevesebb információ, 662 bájt)

A fenti képek demonstrálják, hogyan csökkenti a fájlméretet a veszteséges tömörítés. A kép egy levelibékáról készült kép 128×128 képpontnyi részlete.

  • Az első kép 39 798 bájt méretű.
  • A második kép tömörítve lett (JPEG quality 15) és csaknem 97%-kal kisebb, 1250 bájtos. Jól észrevehetően egyes részletek elvesztek.
  • A harmadik kép, erős tömörítés után (JPEG quality 5) 98,5%-kal kisebb, mindössze 662 bájtos. A tömörítési hibák (compression artifacts), a JPEG-tömörítés blokkjai sokkal észrevehetőbbek.

Bár a harmadik kép minősége nagyon rossz, a béka még mindig felismerhető. A jó veszteséges tömörítési algoritmusok képesek arra, hogy a „kevésbé fontos” információkat kidobják, a „lényeges” információkat pedig meghagyják az eredeti fájlból.

Veszteséges tömörítési módszerek[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Képi adatok tömörítése[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Képtömörítés[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Videotömörítés[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Hangtömörítés[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Zene[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Beszédtömörítés[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Egyéb adattípusok[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Technikai értelemben, egy szöveg méretének csökkentése a magánhangzók eltávolításával szintén veszteséges tömörítésnek tekinthető. A szöveg általában még így is értelmezhető marad, a mássalhangzók nyújtatta kontextus segítségével. A kutatók félig-meddig viccesen veszteséges tömörítést végeztek akkor is, amikor a hosszú szavakat a szövegben közel azonos jelentésű rövidebb szavakra cserélték [1], bár ez már inkább a veszteséges adatkonverzió kategóriájába tartozik.

Kapcsolódó szócikkek[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]

Források[szerkesztés | forrásszöveg szerkesztése]