June 22
Senza perdita di codifica o di compressione senza perdita, si riferisce al processo di codifica di dati più efficiente in modo da occupare meno bit o byte, ma in modo tale che i dati originali possono essere ricostruiti, bit per bit, quando i dati vengono decompressi. Il vantaggio di tecniche di codifica senza perdita è che essi producono un esatto duplicato dei dati originali, ma hanno anche alcuni svantaggi rispetto alle tecniche di codifica lossy.
tecniche di codifica Lossless non possono raggiungere alti livelli di compressione. Pochi tecniche di codifica senza perdita può raggiungere un rapporto di compressione di 8: 1 che regge il confronto con le cosiddette tecniche di codifica lossy. Lossy tecniche di codifica - che conseguono compressione scartando alcuni dei dati originali - possono ottenere rapporti di compressione di 10: 1 per audio e 300: 1 per video con poca o nessuna perdita percepibile di qualità. Secondo il gruppo di Fotografia di New Biggin un 1.943 da 1.702 pixel di un'immagine a colori RGB a 24 bit con una dimensione originale di 9,9 megabyte può essere ridotta solo a 6,5 megabyte utilizzando il formato PNG senza perdita di dati, ma può essere ridotto a solo 1 megabyte utilizzando il formato lossy JPEG .
Qualsiasi applicazione che prevede la memorizzazione o distribuzione di immagini digitali, o entrambi, presuppone che queste operazioni possono essere completate in un periodo di tempo ragionevole. Il tempo necessario per trasferire un'immagine digitale dipende dalla dimensione dell'immagine compressa e come i rapporti di compressione che possono essere ottenuti con tecniche di codifica senza perdita sono di gran lunga inferiori rispetto alle tecniche di codifica lossy, tecniche di codifica lossless non sono adatti per queste applicazioni.
Molte tecniche di codifica lossless, tra cui PNG, usano una forma di codifica nota come codifica di Huffman. Nella codifica di Huffman più spesso un simbolo si verifica nei dati originali minore della stringa binaria utilizzato per rappresentarlo nei dati compressi. Tuttavia, codifica Huffman richiede due passaggi uno per costruire un modello statistico dei dati e un secondo per codificare in modo è un processo relativamente lento. Ciò a sua volta significa che le tecniche di codifica senza perdita di dati che utilizzano la codifica di Huffman sono notevolmente più lenti rispetto ad altre tecniche durante la lettura o la scrittura di file.
Un altro svantaggio della codifica Huffman è che le stringhe binarie o codici nei dati codificati sono tutte le lunghezze differenti. Ciò rende difficile per la decodifica software per determinare quando ha raggiunto l'ultimo bit di dati e se i dati codificati è danneggiato - in altre parole che contiene bit spuri o ha bit mancanti - sarà decodificato correttamente e l'uscita sarà senza senso.