Сd ff f0 00 1f c3 ff f1 ff 1f c3 ff f1 ff 1f c3 ff f0 00 1f ce ff

С4 00 0F 80 08 80 08 80 0F 80 С4 00

Сжатие данных

Внутреннее представление данных характеризуется избыточностью. Например, при кодировании символов русского алфавита можно учесть частоту, с которой эти символы встречаются в предложениях русского языка. Тогда для цифрового представления текста потребуется меньшее количество информации. Объём данных имеет большое значение не только для хранения, но также непосредственно влияет на скорость передачи данных по каналам вычислительных сетей. Поэтому были разработаны специальные методы (алгоритмы сжатия данных [data compression]), с помощью которых можно существенно уменьшить объём данных. Существуют как универсальные алгоритмы, которые рассматривают данные как простую последовательность битов, так и специализированные, которые предназначены для сжатия данных определённого типа (изображений, текста, звука и видео). Эффективность сжатия характеризуется коэффициентом сжатия [compression ratio], который определяется как отношение размера исходных данных к размеру сжатых. В некоторых случаях этот коэффициент достигает значения 10.

Пример

Рассмотрим принцип сжатия простейшего универсального RLE-метода. Для этого рассмотрим представление изображения, полученного в примере выше.

Особенность данного представления заключается в том, что в нём содержатся длинные последовательности подряд идущих нулей или единиц. В RLE-методе предлагается ставить сначала значение числа повторений, а затем повторяющегося числа. Тогда сжатое закодированное изображение получит вид:

Здесь число С используется как признак последовательности одинаковых символов. То есть С4 означает, что далее идёт последовательность из 4 символов. Размер хранимого изображения уменьшился с 16 до 12 байт. Коэффициент сжатия равен 1,33. Эффективность сжатия будет зависеть от размера и содержания изображения. Если то же самое изображение преобразовать в цветовую RGB-модель, то в сжатой форме оно получит вид:

То есть вместо 48 байт сжатое изображение занимает 22 байта, а коэффициент сжатия равен 2,18.

g

Алгоритмы сжатия широко применяются для более компактного хранения изображений. Для этого было разработано большое число графических форматов растровых изображений.

Пример

Наиболее популярными являются графические форматы: BMP [Bit MaP], PCX, GIF [Graphics Interchange Format], TIFF [Tagged Image File Format], JPEG [Joint Photographic Experts Group], которые по существу различаются между собой используемыми методами сжатия. Форматы BMP и PCX используют RLE-алгоритм, форматы GIF и TIFF – LZW-алгоритм, JPEG использует одноимённый алгоритм сжатия.

g

Звук и видео также требуют для своего цифрового представления очень большого объёма памяти, поэтому без алгоритмов сжатия работа с видео и звуковыми данными была бы невозможной. Фактическим стандартом для представления звука стал формат MP3, а для представления видеоданных – формат MPEG.

Дата добавления: 2014-11-06