Veszteséges tömörítés

A veszteséges tömörítés az adattömörítési algoritmusok egy osztálya, ami a veszteségmentes tömörítéssel ellentétben nem teszi lehetővé a tömörített adatból az eredeti adatok pontos rekonstrukcióját, ám egy „elég jó” rekonstrukciót igen. Az interneten használják leginkább, a telefóniás és streamelési alkalmazásokban. A veszteséges tömörítési módszerekre általában codec néven hivatkoznak.

A veszteséges tömörítés fajtái

Két alapkoncepció létezik veszteséges tömörítésre:

a veszteséges transzformációs kodekekben a forrásból (hang, kép stb.) mintavétel történik, ezt új bázistérbe transzformálják, majd kvantálják. A végeredményt entrópia-kódolásnak (például Huffman-kódolás) vetik alá.
a veszteséges prediktív kodekekben az adott mintát megelőző és/vagy követő minták segítségével próbálják megjósolni az aktuális hangmintát vagy képkockát. A megjósolt adat és a valós adat közti eltérést (a jóslás reprodukálásához szükséges egyéb információkkal együtt) kvantálják és kódolják.

Egyes rendszerekben a két technikát kombinálják, és transzformációs kodekkel tömörítik a prediktív kodek hibajelét.

Veszteséges és veszteségmentes tömörítés

A veszteséges módszerek használatának az az előnye a veszteségmentes módszerekhez képest, hogy sok esetben a veszteséges tömörítés sokkal kisebb fájlt képes előállítani, mint bármely veszteségmentes, és még így is kellően jó minőséget ér el.

A veszteséges módszereket általában a hang-, kép- és videotömörítés során használják. A tömörítési arány (tehát a tömörített fájl mérete a tömörítetlenhez képest) általában a videók esetében a legjobb (akár 300:1 is lehet látható minőségromlás nélkül), hanganyagnál ez az érték 10:1 körül mozog. A veszteségesen tömörített képeknél is gyakori a 10:1-es tömörítési arány, de a minőségromlás itt vehető észre talán a legkönnyebben.

A veszteségesen tömörített fájl bitszinten teljesen különböző lehet az eredetitől, ugyanakkor az emberi szem vagy fül számára nehéz lehet megkülönböztetni őket. A legtöbb veszteséges tömörítő figyelembe veszi az emberi test anatómiai felépítését: például, hogy az emberi szem bizonyos frekvenciájú fényt lát csak. A hangtömörítés során pedig felhasználják az emberi hallás pszichoakusztikus modelljét, ami tartalmazza, hogy az emberi fül milyen hangmagasságokra érzékenyebb, vagy hogy az egyszerre megszólaló frekvenciák hogyan maszkolják egymást.

Példa veszteséges tömörítésre

Az eredeti kép 100%-os minőséggel (méret: 38,9 KB)

Ugyanaz a kép tömörítve (csaknem 97%-kal kevesebb információ, 1,2 KB)

Ugyanaz, erős tömörítés után (csaknem 98,5%-kal kevesebb információ, 662 bájt)

A fenti képek demonstrálják, hogyan csökkenti a fájlméretet a veszteséges tömörítés. A kép egy levelibékáról készült kép 128×128 képpontnyi részlete.

Az első kép 39 798 bájt méretű.
A második kép tömörítve lett (JPEG quality 15) és csaknem 97%-kal kisebb, 1250 bájtos. Jól észrevehetően egyes részletek elvesztek.
A harmadik kép, erős tömörítés után (JPEG quality 5) 98,5%-kal kisebb, mindössze 662 bájtos. A tömörítési hibák (compression artifacts), a JPEG-tömörítés blokkjai sokkal észrevehetőbbek.

Bár a harmadik kép minősége nagyon rossz, a béka még mindig felismerhető. A jó veszteséges tömörítési algoritmusok képesek arra, hogy a „kevésbé fontos” információkat kidobják, a „lényeges” információkat pedig meghagyják az eredeti fájlból.

Veszteséges tömörítési módszerek

Képi adatok tömörítése

Képtömörítés

Fraktáltömörítés
JPEG
JPEG2000, a JPEG utódja, ami waveleteket használ.
Wavelet tömörítés
Cartesian Perceptual Compression: CPC-ként is ismert
DjVu
ICER, amit a Marsjáró is használt: a JPEG2000 rokona, wavelet-alapú

Videotömörítés

Flash (JPEG sprite-okat is támogat)
H.261
H.263
H.264/MPEG-4 AVC
MNG (JPEG sprite-okat is támogat)
Motion JPEG
MPEG-1 Part 2
MPEG-2 Part 2
MPEG-4 Part 2
Ogg Theora (nincsenek vele szabadalmi problémák)
Sorenson video codec
VC-1

Hangtömörítés

Zene

AAC – például az Apple Computer használja, .mp4 fájlok hangsávjának tipikus tömörítése
ADPCM
ATRAC
Dolby AC-3
MP2
MP3
Musepack
Ogg Vorbis (nincsenek vele szabadalmi problémák)
WMA – a Microsoft fejlesztése

Beszédtömörítés

CELP
G.711
G.726
HILN
AMR (GSM cellákban használják, például a T-Mobile)
Speex (nincsenek vele szabadalmi problémák)

Egyéb adattípusok

Technikai értelemben, egy szöveg méretének csökkentése a magánhangzók eltávolításával szintén veszteséges tömörítésnek tekinthető. A szöveg általában még így is értelmezhető marad, a mássalhangzók nyújtatta kontextus segítségével. A kutatók félig-meddig viccesen veszteséges tömörítést végeztek akkor is, amikor a hosszú szavakat a szövegben közel azonos jelentésű rövidebb szavakra cserélték [1], bár ez már inkább a veszteséges adatkonverzió kategóriájába tartozik.

Kapcsolódó szócikkek

Források

Lossy audio formats, comparing the speed and compression strength of five lossy audio formats.
lossy PNG image compression (research)
using lossy GIF/PNG compression for the web (article)