Las técnicas de codificación sin pérdida reducen el tamaño de los archivos digitales.
La codificación sin pérdida, o compresión sin pérdida, se refiere al proceso de codificación de datos de manera más eficiente para que ocupe menos bits o bytes, pero de tal manera que los datos originales se puedan reconstruir, bit a bit, cuando los datos se descomprimido. La ventaja de las técnicas de codificación sin pérdida es que producen un duplicado exacto de los datos originales, pero también tienen algunas desventajas en comparación con las técnicas de codificación con pérdida.
Índice de compresión
Las técnicas de codificación sin pérdida no pueden lograr altos niveles de compresión. Pocas técnicas de codificación sin pérdida pueden lograr una relación de compresión superior a 8: 1, lo que se compara desfavorablemente con las llamadas técnicas de codificación con pérdida. Las técnicas de codificación con pérdida, que logran la compresión descartando algunos de los datos originales, pueden lograr relaciones de compresión de 10: 1 para audio y 300: 1 para video con poca o ninguna pérdida perceptible de calidad. Según el New Biggin Photography Group, una imagen en color RGB de 24 bits de 1.943 por 1.702 píxeles con un tamaño original de 9,9 megabytes solo se puede reducir a 6,5 megabytes con el formato PNG sin pérdida, pero se puede reducir a solo 1 megabyte con el formato JPEG con pérdida formato.
Video del día
Tiempo de transferencia
Cualquier aplicación que implique almacenar o distribuir imágenes digitales, o ambas, presupone que estas operaciones pueden completarse en un período de tiempo razonable. El tiempo necesario para transferir una imagen digital depende del tamaño de la imagen comprimida y de las relaciones de compresión que se pueden lograr mediante Las técnicas de codificación sin pérdidas son mucho más bajas que las técnicas de codificación con pérdidas; las técnicas de codificación sin pérdidas no son adecuadas para estas aplicaciones.
Codificación Huffman
Muchas técnicas de codificación sin pérdidas, incluido PNG, utilizan una forma de codificación conocida como codificación Huffman. En la codificación de Huffman, cuanto más a menudo aparece un símbolo en los datos originales, más corta es la cadena binaria utilizada para representarlo en los datos comprimidos. Sin embargo, la codificación de Huffman requiere dos pasadas, una para construir un modelo estadístico de los datos y una segunda para codificarlo, por lo que es un proceso relativamente lento. Esto, a su vez, significa que las técnicas de codificación sin pérdidas que utilizan la codificación Huffman son notablemente más lentas que otras técnicas al leer o escribir archivos.
Descodificación
Otra desventaja de la codificación de Huffman es que las cadenas o códigos binarios de los datos codificados tienen longitudes diferentes. Esto dificulta que el software de decodificación determine cuándo ha alcanzado el último bit de datos y si los datos codificados son corrupto - en otras palabras, contiene bits falsos o le faltan bits - se decodificará incorrectamente y la salida se disparates.
