破壞性資料壓縮


破壞性資料壓縮 （简体）

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破壞性資料壓縮方法是經過壓縮、解壓的資料與原始資料不同但是非常接近的壓縮方法。破壞性資料壓縮又稱有損數據壓縮，即將次要的資訊捨棄，犧牲一些品質來減少資料量，使壓縮比提高。這種方法經常用於網際網路尤其是流媒體以及電話領域。在這篇文章中經常成為編解碼。它是與非破壞性資料壓縮對應的壓縮方法。根據各種格式設計的不同，破壞性資料壓縮都會有 generation loss：壓縮與解壓檔案都會帶來漸進的品質下降。

目錄

破壞性壓縮的類型

有兩種基本的破壞性壓縮機制：

  • 一種是破壞性變換編解碼，首先對圖像或者聲音進行採樣、切成小塊、變換到一個新的空間、量化，然後對量化值進行熵編碼。
  • 另外一種是預測編解碼，先前的資料以及隨後解碼資料用來預測當前的聲音採樣或者或者圖像幀，預測資料與實際資料之間的誤差以及其它一些重現預測的資訊進行量化與編碼。

有些系統中同時使用這兩種技術，變換編解碼用於壓縮預測步驟產生的誤差信號。

破壞性與非破壞性壓縮比較

破壞性方法的一個優點就是在有些情況下能夠獲得比任何已知非破壞性方法小得多的檔案大小，同時又能滿足系統的需要。

破壞性方法經常用於壓縮聲音、圖像以及視頻。破壞性視頻編解碼幾乎總能達到比音頻或者靜態圖像好得多的壓縮率（壓縮率是壓縮檔案與未壓縮檔案的比值）。音頻能夠在沒有察覺的品質下降情況下實現 10:1 的壓縮比，視頻能夠在稍微觀察品質下降的情況下實現如 300:1 這樣非常大的壓縮比。破壞性靜態圖像壓縮經常如音頻那樣能夠得到原始大小的 1/10，但是品質下降更加明顯，尤其是在仔細觀察的時候。

當用戶得到破壞性壓縮檔案的時候，譬如為了節省下載時間，解壓檔案與原始檔案在資料位的層面上看可能會大相徑庭，但是對於多數實用目的來說，人耳或者人眼並不能分辨出二者之間的區別。

一些方法將人體解剖方面的特質考慮進去，例如人眼只能看到一定頻率的光線。心理聲學模型描述的是聲音如何能夠在不降低聲音感知品質的前提下實現最大的壓縮。

人眼或人耳能夠察覺的破壞性壓縮帶來的缺陷稱為壓縮失真（en:compression artifact）。

破壞性壓縮實例

Image:Lena.jpg
原始 Lenna 圖像 (12KB size)
Image:Lena30.jpg
壓縮的 Lenna 圖像 (減少了 85% 的資訊, 1.8KB)
Image:Lena5.jpg
高度壓縮的 Lenna 圖像(減少了96% 的資訊, 0.56KB)

上面的圖像展示了用不同的破壞性壓縮方法壓縮同一幅圖像得到的檔案大小。這幅圖像選自事實上的測試圖像工業標準 蓮娜圖。

  • 第一幅圖像是 12,249 位元組。
  • 第二幅圖像按照 JPEG 品質 30 進行壓縮，大小減少了 85% 得到 1,869 位元組。注意細節的損失。
  • 第三幅圖像按照 JPEG 品質 5 進行大幅壓縮，大小減少了 96% 得到 559 位元組。壓縮失真變得非常明顯。

儘管第三幅圖像的失真很厲害，我們仍然可以分辨出面部。好的破壞性壓縮演算法能夠扔掉「不重要」的資訊並且能夠保留「關鍵」的資訊。

破壞性壓縮方法

圖形壓縮

圖像壓縮

視頻壓縮

音頻壓縮

音樂壓縮

語音壓縮

  • CELP
  • G.711
  • G.726
  • HILN
  • AMR (GSM 單元載波使用，如 T-Mobile)
  • Speex (由於沒有專利限制而知名)

其他類型資料

從技術的角度來講，去除文字母音字母也可以看作是破壞性資料壓縮的一種方法，只有子音的情況下根據上下文通常也仍然可以閱讀。研究人員也曾經半開玩笑地用字典中的短單詞替換長單詞或者使用生成文本技術（en:generative text techniques）[1]進行文本壓縮，儘管這種方法有時是屬於相關的破壞性資料轉換（en:Lossy data conversion）領域。

參見

外部連結







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