दोषरहित एन्कोडिंग तकनीकों के नुकसान

दोषरहित एन्कोडिंग, या दोषरहित संपीड़न, डेटा को अधिक कुशलता से एन्कोड करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है ताकि यह कब्जा कर सके कम बिट्स या बाइट्स लेकिन इस तरह से कि मूल डेटा को फिर से बनाया जा सके, बिट-फॉर-बिट, जब डेटा हो विघटित। दोषरहित एन्कोडिंग तकनीकों का लाभ यह है कि वे मूल डेटा का सटीक डुप्लिकेट तैयार करती हैं लेकिन हानिपूर्ण एन्कोडिंग तकनीकों की तुलना में उनके कुछ नुकसान भी हैं।

दोषरहित एन्कोडिंग तकनीक उच्च स्तर के संपीड़न को प्राप्त नहीं कर सकती है। कुछ दोषरहित एन्कोडिंग तकनीकें 8:1 से अधिक संपीड़न अनुपात प्राप्त कर सकती हैं जो तथाकथित हानिपूर्ण एन्कोडिंग तकनीकों के साथ प्रतिकूल रूप से तुलना करता है। हानिपूर्ण एन्कोडिंग तकनीक -- जो कुछ मूल डेटा को हटाकर संपीड़न प्राप्त करती हैं -- कर सकती हैं ऑडियो के लिए 10:1 और वीडियो के लिए 300:1 का कंप्रेशन अनुपात प्राप्त करें जिसमें की कम या कोई प्रत्यक्ष हानि न हो गुणवत्ता। न्यू बिगिन फोटोग्राफी ग्रुप के अनुसार 1,943 गुणा 1,702 पिक्सेल 24-बिट आरजीबी रंग छवि 9.9 मेगाबाइट के मूल आकार के साथ दोषरहित पीएनजी प्रारूप का उपयोग करके केवल 6.5 मेगाबाइट तक कम किया जा सकता है लेकिन हानिपूर्ण जेपीईजी का उपयोग करके केवल 1 मेगाबाइट तक कम किया जा सकता है प्रारूप।

कोई भी एप्लिकेशन जिसमें डिजिटल छवियों को संग्रहीत या वितरित करना शामिल है, या दोनों, यह मानता है कि इन कार्यों को उचित समय में पूरा किया जा सकता है। एक डिजिटल छवि को स्थानांतरित करने के लिए आवश्यक समय संपीड़ित छवि के आकार और संपीड़न अनुपात के रूप में निर्भर करता है जिसे प्राप्त किया जा सकता है दोषरहित एन्कोडिंग तकनीक हानिपूर्ण एन्कोडिंग तकनीकों की तुलना में बहुत कम हैं, दोषरहित एन्कोडिंग तकनीक इन अनुप्रयोगों के लिए अनुपयुक्त हैं।

पीएनजी सहित कई दोषरहित एन्कोडिंग तकनीकें हफ़मैन कोडिंग के रूप में ज्ञात कोडिंग के एक रूप का उपयोग करती हैं। हफ़मैन कोडिंग में मूल डेटा में एक प्रतीक जितनी अधिक बार होता है, बाइनरी स्ट्रिंग को संपीड़ित डेटा में इसका प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किया जाता है। हालाँकि, हफ़मैन कोडिंग के लिए दो पास की आवश्यकता होती है, एक डेटा का सांख्यिकीय मॉडल बनाने के लिए और दूसरा इसे एन्कोड करने के लिए, इसलिए यह अपेक्षाकृत धीमी प्रक्रिया है। बदले में इसका मतलब है कि हफ़मैन कोडिंग का उपयोग करने वाली दोषरहित एन्कोडिंग तकनीक फ़ाइलों को पढ़ने या लिखने के दौरान अन्य तकनीकों की तुलना में विशेष रूप से धीमी हैं।

हफ़मैन कोडिंग का एक और नुकसान यह है कि एन्कोडेड डेटा में बाइनरी स्ट्रिंग्स या कोड सभी अलग-अलग लंबाई के होते हैं। इससे सॉफ़्टवेयर को डिकोड करना मुश्किल हो जाता है यह निर्धारित करना कि यह डेटा के अंतिम बिट तक कब पहुँच गया है और यदि एन्कोडेड डेटा है दूषित - दूसरे शब्दों में इसमें नकली बिट्स हैं या बिट्स गायब हैं - इसे गलत तरीके से डीकोड किया जाएगा और आउटपुट होगा बकवास।