Algoritmo de compresión con pérdida

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Algoritmo de compresión con pérdida se refiere a cualquier procedimiento de codificación que tenga como objetivo representar cierta cantidad de información utilizando una menor cantidad de la misma, siendo imposible una reconstrucción exacta de los datos originales.

En el primer caso, en lugar de guardar dos copias inexactas, sólo se guarda una aproximación. Esta aproximación se aprovecha de las limitaciones del sistema visual humano para esconder la distorsión introducida. Estos algoritmos son de gran utilidad para guardar imágenes fotográficas que de otra manera ocuparían mucho espacio dificultando su transmisión y almacenamiento. Un ejemplo de algoritmo con pérdida de calidad es JPEG.

Visión general[editar]

La compresión con pérdida sólo es útil cuando la reconstrucción exacta no es indispensable para que la información tenga sentido. La información reconstruida es solo una aproximación de la información original. Suele restringirse a información analógica que ha sido digitalizada (imágenes, audio, video, etc.), donde la información puede ser "parecida" y, al mismo tiempo, ser subjetivamente la misma. Su mayor ventaja reside en las altas razones de compresión que ofrece en contraposición a un algoritmo de compresión sin pérdida.

La compresión con pérdida acepta una pérdida de datos para poder mejorar el factor de compresión. Se aplica generalmente al almacenamiento digital de datos analógicos como ficheros de gráficos y de sonidos. La gran ventaja de comprensión con pérdida es alcanzar una tasa de compresión más elevadas a costa de sufrir una pérdida de información sobre la imagen original.

Técnicas comunes de compresión con pérdida[editar]

Existen dos técnicas comunes de compresión con pérdida. En algunos casos se utilizan ambas, aplicando la transformación al resultado de la codificación predictiva.

Por códecs de transformación[editar]

Los datos originales son transformados de tal forma que se simplifican (sin posibilidad de regreso a los datos originales). Creando un nuevo conjunto de datos proclives a altas razones de compresión sin pérdida. En imágenes, es el caso del intra-frame.

Por códecs predictivos[editar]

Los datos originales son analizados para predecir el comportamiento de los mismos. Después se compara esta predicción con la realidad, codificando el error y la información necesaria para la reconstrucción. Nuevamente, el error es proclive a altas razones de compresión sin pérdida. En imágenes, es el caso del inter-frame.

Visión detallada[editar]

Métodos de compresión con pérdida[editar]

Compresión de imagen con pérdida[editar]

  • Un método consiste en reducir el espacio de color de la imagen a los colores más comunes dentro de la misma imagen. Esto se utiliza a menudo en imágenes con formato GIF y, a veces en imágenes PNG para dar lugar a archivos más pequeños. Cuando se utiliza en el tipo correcto de imágenes y es combinado con tramado, puede dar lugar a imágenes casi idénticas a los originales
  • Compresión fractal
  • JPEG
  • Compresión Wavelet

Compresión de vídeo con pérdida[editar]

Compresión de audio con pérdida[editar]

Música[editar]
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Véase también[editar]

Enlaces externos[editar]

Referencias[editar]