Недостатки методов кодирования без потерь

Кодирование без потерь или сжатие без потерь относится к процессу более эффективного кодирования данных, чтобы они занимали меньше битов или байтов, но таким образом, чтобы исходные данные могли быть восстановлены бит за битом при распаковке данных. Преимущество методов кодирования без потерь заключается в том, что они создают точную копию исходных данных, но они также имеют некоторые недостатки по сравнению с методами кодирования с потерями.

Степень сжатия

Методы кодирования без потерь не могут обеспечить высокий уровень сжатия. Немногие методы кодирования без потерь могут обеспечить коэффициент сжатия выше 8:1, что невыгодно по сравнению с так называемыми методами кодирования с потерями. Технологии кодирования с потерями, которые обеспечивают сжатие путем отбрасывания части исходных данных, могут обеспечить степень сжатия 10:1 для аудио и 300:1 для видео практически без заметной потери качества. По данным New Biggin Photography Group, 24-битное цветное RGB-изображение размером 1943 на 1702 пикселя с исходным размером 9,9 мегабайта может быть уменьшено только до 6,5 мегабайт с использованием формата PNG без потерь, но может быть уменьшено всего до 1 мегабайта с использованием формата JPEG с потерями. .

Время передачи

Любое приложение, которое включает в себя хранение или распространение цифровых изображений или и то, и другое, предполагает, что эти операции могут быть выполнены в разумные сроки. Время, необходимое для передачи цифрового изображения, зависит от размера сжатого изображения, а поскольку степени сжатия, которые могут быть достигнуты с помощью методов кодирования без потерь, намного ниже, чем методы кодирования с потерями, методы кодирования без потерь не подходят для этих приложений.

Кодирование Хаффмана

Многие методы кодирования без потерь, включая PNG, используют форму кодирования, известную как кодирование Хаффмана. В кодировании Хаффмана чем чаще символ встречается в исходных данных, тем короче двоичная строка, используемая для его представления в сжатых данных. Однако кодирование Хаффмана требует двух проходов:один для построения статистической модели данных, а второй для ее кодирования, поэтому это относительно медленный процесс. Это, в свою очередь, означает, что методы кодирования без потерь, использующие кодирование Хаффмана, заметно медленнее других методов при чтении или записи файлов.

Декодирование

Еще одним недостатком кодирования Хаффмана является то, что все двоичные строки или коды в закодированных данных имеют разную длину. Это затрудняет для программного обеспечения декодирования определение того, когда оно достигло последнего бита данных, и если закодированные данные повреждены — другими словами, они содержат ложные биты или в них отсутствуют биты — они будут декодированы неправильно, и вывод будет неверным. ерунда.