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As técnicas de codificação sem perdas reduzem o tamanho dos arquivos digitais.
Codificação sem perdas, ou compressão sem perdas, refere-se ao processo de codificação de dados de forma mais eficiente para que ocupem menos bits ou bytes, mas de forma que os dados originais possam ser reconstruídos, bit a bit, quando os dados forem descomprimido. A vantagem das técnicas de codificação sem perdas é que elas produzem uma duplicata exata dos dados originais, mas também apresentam algumas desvantagens quando comparadas às técnicas de codificação com perdas.
Taxa de compressão
As técnicas de codificação sem perdas não podem atingir altos níveis de compactação. Poucas técnicas de codificação sem perdas podem atingir uma taxa de compressão superior a 8: 1 que se compara desfavoravelmente com as chamadas técnicas de codificação com perdas. Técnicas de codificação com perdas - que alcançam a compactação descartando alguns dos dados originais - podem atingir taxas de compressão de 10: 1 para áudio e 300: 1 para vídeo com pouca ou nenhuma perda perceptível de qualidade. De acordo com o New Biggin Photography Group, uma imagem colorida RGB de 24 bits de 1.943 por 1.702 pixels com um tamanho original de 9,9 megabytes só pode ser reduzido para 6,5 megabytes usando o formato PNG sem perdas, mas pode ser reduzido para apenas 1 megabyte usando o formato JPEG com perdas formato.
Vídeo do dia
Tempo de transferência
Qualquer aplicativo que envolva armazenamento ou distribuição de imagens digitais, ou ambos, pressupõe que essas operações possam ser concluídas em um período de tempo razoável. O tempo necessário para transferir uma imagem digital depende do tamanho da imagem compactada e das taxas de compactação que podem ser alcançadas por As técnicas de codificação sem perdas são muito inferiores às técnicas de codificação com perdas; as técnicas de codificação sem perdas são inadequadas para essas aplicações.
Codificação Huffman
Muitas técnicas de codificação sem perdas, incluindo PNG, usam uma forma de codificação conhecida como codificação de Huffman. Na codificação de Huffman, quanto mais freqüentemente um símbolo ocorre nos dados originais, mais curta é a string binária usada para representá-lo nos dados compactados. No entanto, a codificação de Huffman requer duas passagens, uma para construir um modelo estatístico dos dados e uma segunda para codificá-lo, portanto, é um processo relativamente lento. Isso, por sua vez, significa que as técnicas de codificação sem perdas que usam a codificação Huffman são notavelmente mais lentas do que outras técnicas ao ler ou gravar arquivos.
Decodificação
Outra desvantagem da codificação de Huffman é que as cadeias binárias ou códigos nos dados codificados têm comprimentos diferentes. Isso torna difícil para o software de decodificação determinar quando atingiu o último bit de dados e se os dados codificados estão corrompido - em outras palavras, contém bits espúrios ou faltam bits - será decodificado incorretamente e a saída será Absurdo.