En ciencias de la computación, la compresión de datos es la reducción del volumen de datos tratables para representar una determinada información empleando una menor cantidad de espacio. Al acto de compresión de datos se denomina «compresión», y al contrario «descompresión».
El espacio que ocupa una información codificada (datos, señal digital, etc.) sin compresión es el producto entre la frecuencia de muestreo y la resolución. Por tanto, cuantos más bits se empleen mayor será el tamaño del archivo. No obstante, la resolución viene impuesta por el sistema digital con que se trabaja y no se puede alterar el número de bits a voluntad; por ello, se utiliza la compresión, para transmitir la misma cantidad de información que ocuparía una gran resolución en un número inferior de bits.
La compresión es un caso particular de la codificación, cuya característica principal es que el código resultante tiene menor tamaño que el original.
La compresión de datos se basa fundamentalmente en buscar repeticiones en series de datos para después almacenar solo el dato junto al número de veces que se repite. Así, por ejemplo, si en un fichero aparece una secuencia como "AAAAAA", ocupando 6 bytes se podría almacenar simplemente "6A" que ocupa solo 2 bytes, en algoritmoRLE.
En realidad, el proceso es mucho más complejo, ya que raramente se consigue encontrar patrones de repetición tan exactos (salvo en algunas imágenes). Se utilizan algoritmos de compresión:
Por un lado, algunos buscan series largas que luego codifican en formas más breves.
Por otro lado, algunos algoritmos, como el algoritmo de Huffman, examinan los caracteres más repetidos para luego codificar de forma más corta los que más se repiten.
Otros, como el LZW, construyen un diccionario con los patrones encontrados, a los cuales se hace referencia de manera posterior.
A la hora de hablar de compresión hay que tener presentes dos conceptos:
Redundancia: Datos que son repetitivos o previsibles.
Entropía: La información nueva o esencial que se define como la diferencia entre la cantidad total de datos de un mensaje y su redundancia.
La información que transmiten los datos puede ser de tres tipos:
Redundante: información repetitiva o predecible.
Irrelevante: información que no podemos apreciar y cuya eliminación por tanto no afecta al contenido del mensaje. Por ejemplo, si las frecuencias que es capaz de captar el oído humano están entre 16/20 Hz y 16 000/20 000 Hz, serían irrelevantes aquellas frecuencias que estuvieran por debajo o por encima de estos valores.
Básica: la relevante. La que no es ni redundante ni irrelevante. La que debe ser transmitida para que se pueda reconstruir la señal.
Teniendo en cuenta estos tres tipos de información, se establecen tres tipologías de compresión de la información:
Sin pérdidas reales: es decir, transmitiendo toda la entropía del mensaje (toda la información básica e irrelevante, pero eliminando la redundante).
Subjetivamente sin pérdidas: es decir, además de eliminar la información redundante se elimina también la irrelevante.
Subjetivamente con pérdidas: se elimina cierta cantidad de información básica, por lo que el mensaje se reconstruirá con errores perceptibles pero tolerables (por ejemplo: la videoconferencia).
Diferencias entre compresión con pérdida y sin ella
El objetivo de la compresión es siempre reducir el tamaño de la información, intentando que esta reducción de tamaño no afecte al contenido. No obstante, la reducción de datos puede afectar o no a la calidad de la información:
Compresión sin pérdida: los datos antes y después de comprimirlos son exactos en la compresión sin pérdida. En el caso de la compresión sin pérdida una mayor compresión solo implica más tiempo de proceso. La tasa de bits siempre es variable en la compresión sin pérdida. Se utiliza principalmente en la compresión de texto.
Un algoritmo de compresión con pérdida puede eliminar datos para disminuir aún más el tamaño, con lo que reduce la calidad. En la compresión con pérdida, la tasa de bits puede ser constante o variable. Una vez realizada la compresión, no se puede obtener la señal original, aunque sí una aproximación cuya semejanza con la original dependerá del tipo de compresión. Este tipo de compresión se da principalmente en imágenes, vídeos y sonidos. Además de estas funciones la compresión permite que los algoritmos usados para reducir las cadenas del código desechen información redundante de la imagen. Uno de los formatos que permite compensar esta perdida es el JPG, que emplea técnicas que suavizan los bordes y áreas que tienen un color similar permitiendo que la falta de información sea invisible a simple vista. Este método permite un alto grado de compresión con pérdidas en la imagen que, muchas veces, solo es visible mediante el zoom.
Lista de manuales de algoritmos de compresión sin pérdida
Compresión de archivos: formas, tipos y métodos
Datos:Q2493
Multimedia:Data compression
Enero 25, 2022
compresión, datos, ciencias, computación, compresión, datos, reducción, volumen, datos, tratables, para, representar, determinada, información, empleando, menor, cantidad, espacio, acto, compresión, datos, denomina, compresión, contrario, descompresión, espaci. En ciencias de la computacion la compresion de datos es la reduccion del volumen de datos tratables para representar una determinada informacion empleando una menor cantidad de espacio Al acto de compresion de datos se denomina compresion y al contrario descompresion El espacio que ocupa una informacion codificada datos senal digital etc sin compresion es el producto entre la frecuencia de muestreo y la resolucion Por tanto cuantos mas bits se empleen mayor sera el tamano del archivo No obstante la resolucion viene impuesta por el sistema digital con que se trabaja y no se puede alterar el numero de bits a voluntad por ello se utiliza la compresion para transmitir la misma cantidad de informacion que ocuparia una gran resolucion en un numero inferior de bits La compresion es un caso particular de la codificacion cuya caracteristica principal es que el codigo resultante tiene menor tamano que el original La compresion de datos se basa fundamentalmente en buscar repeticiones en series de datos para despues almacenar solo el dato junto al numero de veces que se repite Asi por ejemplo si en un fichero aparece una secuencia como AAAAAA ocupando 6 bytes se podria almacenar simplemente 6A que ocupa solo 2 bytes en algoritmo RLE En realidad el proceso es mucho mas complejo ya que raramente se consigue encontrar patrones de repeticion tan exactos salvo en algunas imagenes Se utilizan algoritmos de compresion Por un lado algunos buscan series largas que luego codifican en formas mas breves Por otro lado algunos algoritmos como el algoritmo de Huffman examinan los caracteres mas repetidos para luego codificar de forma mas corta los que mas se repiten Otros como el LZW construyen un diccionario con los patrones encontrados a los cuales se hace referencia de manera posterior La codificacion de bytes pares es otro sencillo algoritmo de compresion muy facil de entender A la hora de hablar de compresion hay que tener presentes dos conceptos Redundancia Datos que son repetitivos o previsibles Entropia La informacion nueva o esencial que se define como la diferencia entre la cantidad total de datos de un mensaje y su redundancia La informacion que transmiten los datos puede ser de tres tipos Redundante informacion repetitiva o predecible Irrelevante informacion que no podemos apreciar y cuya eliminacion por tanto no afecta al contenido del mensaje Por ejemplo si las frecuencias que es capaz de captar el oido humano estan entre 16 20 Hz y 16 000 20 000 Hz serian irrelevantes aquellas frecuencias que estuvieran por debajo o por encima de estos valores Basica la relevante La que no es ni redundante ni irrelevante La que debe ser transmitida para que se pueda reconstruir la senal Teniendo en cuenta estos tres tipos de informacion se establecen tres tipologias de compresion de la informacion Sin perdidas reales es decir transmitiendo toda la entropia del mensaje toda la informacion basica e irrelevante pero eliminando la redundante Subjetivamente sin perdidas es decir ademas de eliminar la informacion redundante se elimina tambien la irrelevante Subjetivamente con perdidas se elimina cierta cantidad de informacion basica por lo que el mensaje se reconstruira con errores perceptibles pero tolerables por ejemplo la videoconferencia Diferencias entre compresion con perdida y sin ella EditarEl objetivo de la compresion es siempre reducir el tamano de la informacion intentando que esta reduccion de tamano no afecte al contenido No obstante la reduccion de datos puede afectar o no a la calidad de la informacion Compresion sin perdida los datos antes y despues de comprimirlos son exactos en la compresion sin perdida En el caso de la compresion sin perdida una mayor compresion solo implica mas tiempo de proceso La tasa de bits siempre es variable en la compresion sin perdida Se utiliza principalmente en la compresion de texto Un algoritmo de compresion con perdida puede eliminar datos para disminuir aun mas el tamano con lo que reduce la calidad En la compresion con perdida la tasa de bits puede ser constante o variable Una vez realizada la compresion no se puede obtener la senal original aunque si una aproximacion cuya semejanza con la original dependera del tipo de compresion Este tipo de compresion se da principalmente en imagenes videos y sonidos Ademas de estas funciones la compresion permite que los algoritmos usados para reducir las cadenas del codigo desechen informacion redundante de la imagen Uno de los formatos que permite compensar esta perdida es el JPG que emplea tecnicas que suavizan los bordes y areas que tienen un color similar permitiendo que la falta de informacion sea invisible a simple vista Este metodo permite un alto grado de compresion con perdidas en la imagen que muchas veces solo es visible mediante el zoom Vease tambien EditarAnexo Formatos de compresion multimedia 7z Algoritmo de compresion con perdida Bzip2 CAB archivo DGCA Formato de compresion AFA Formato de compresion ZIP GCA formato de archivos gzip 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