De nadelen van verliesvrije coderingstechnieken

Lossless-codering, of lossless-compressie, verwijst naar het proces waarbij gegevens efficiënter worden gecodeerd, zodat ze minder bits of bytes, maar op een zodanige manier dat de oorspronkelijke gegevens bit-voor-bit kunnen worden gereconstrueerd wanneer de gegevens gedecomprimeerd. Het voordeel van coderingstechnieken zonder verlies is dat ze een exacte kopie van de originele gegevens produceren, maar ze hebben ook enkele nadelen in vergelijking met coderingstechnieken met verlies.

Lossless-coderingstechnieken kunnen geen hoge compressieniveaus bereiken. Er zijn maar weinig lossless coderingstechnieken die een compressieverhouding kunnen bereiken die hoger is dan 8:1, wat ongunstig afsteekt bij de zogenaamde lossy coderingstechnieken. Lossy coderingstechnieken -- die compressie bereiken door een deel van de originele gegevens weg te gooien -- kunnen bereik compressieverhoudingen van 10:1 voor audio en 300:1 voor video met weinig of geen merkbaar verlies van kwaliteit. Volgens de New Biggin Photography Group een 24-bits RGB-kleurenafbeelding van 1.943 bij 1.702 pixels met een oorspronkelijke grootte van 9,9 megabyte kan alleen worden teruggebracht tot 6,5 megabyte met behulp van het verliesvrije PNG-formaat, maar kan worden teruggebracht tot slechts 1 megabyte met behulp van de lossy JPEG formaat.

Elke toepassing waarbij digitale afbeeldingen worden opgeslagen of verspreid, of beide, veronderstelt dat deze bewerkingen binnen een redelijke termijn kunnen worden voltooid. De tijd die nodig is om een ​​digitale afbeelding over te brengen, hangt af van de grootte van de gecomprimeerde afbeelding en van de compressieverhoudingen die kunnen worden bereikt door: lossless coderingstechnieken zijn veel lager dan lossy coderingstechnieken, lossless coderingstechnieken zijn ongeschikt voor deze toepassingen.

Veel lossless-coderingstechnieken, waaronder PNG, gebruiken een vorm van codering die bekend staat als Huffman-codering. Bij Huffman-codering geldt dat hoe vaker een symbool voorkomt in de originele gegevens, hoe korter de binaire reeks die wordt gebruikt om het in de gecomprimeerde gegevens weer te geven. Huffman-codering vereist echter twee passages, één om een ​​statistisch model van de gegevens te bouwen en een tweede om het te coderen, dus het is een relatief langzaam proces. Dit betekent op zijn beurt dat verliesvrije coderingstechnieken die Huffman-codering gebruiken, aanzienlijk langzamer zijn dan andere technieken bij het lezen of schrijven van bestanden.

Een ander nadeel van de Huffman-codering is dat de binaire strings of codes in de gecodeerde gegevens allemaal verschillende lengtes hebben. Dit maakt het moeilijk voor decodeersoftware om te bepalen wanneer het het laatste beetje gegevens heeft bereikt en of de gecodeerde gegevens zijn beschadigd -- met andere woorden het bevat valse bits of er ontbreken bits -- het zal onjuist worden gedecodeerd en de uitvoer zal onzin.