Топ 10 статей

Направляющий выступ Hitchhiker к галактике (игра компьютера)
Pablo Neruda
Zaara (серии TV)
Clownfish
Экстраполяция
Великобританское королевская семья
Римские цифры
Силикат натрия
Декартовая система координат
Типы незанятости

News:

Обжатие Lossy

A обжатие lossy метод одним где обжимая данные и после этого распрессовать его retrieves данные могут хлынуться отличали оригинал, но близки достаточно для того чтобы быть полезны in some way. Обжатие Lossy само общ использовано для того чтобы обжать multimedia данные (тональнозвуково, видеоий, все еще изображения), специально в применениях such as средства и телефонирование интернета. С другой стороны lossless обжатие требует для текста и архивов данных, such as показатели крена, статьи текста, cEtc.

Формы обжатия Lossy терпят от потеря поколения: повторно обжимать и распрессовать архив причинят его прогрессивно потерять качество. Это in contrast with lossless уплотнений данных.

Информаци-теоретическо учредительства для уплотнений данных lossy обеспечены мимо теория тариф-искажения. Much like польза вероятность в оптимальной теории кодирвоания, теория тариф-искажения тяжело рисует дальше Bayesian оценка и теория принятия решений моделировать perceptual искажение и выровняться астетическо суждение.

Содержание

Типы

2 основных схемы обжатия lossy:

  • В lossy преобразовывает codecs, образцы изображения или звук приняты, после того как они прерваны в малые этапы, преобразованные в новый космос основы, и quantized. Приводя к quantized значения после этого энтропия закодировала.
  • В codecs lossy предвестниковые, ранее and/or затем расшифрованные данные использованы для того чтобы предсказать в настоящее время ядровую рамку образца или изображения. Необходимо между предсказанными данными и реальными данными, совместно с любой экстренной информацией было нужно воспроизвести прогноз, после этого quantized и закодировано.

В некоторых системах 2, котор метода совмещены, с преобразуйте codecs будучи использованными для того чтобы обжать сигналы ошибок произведенные предвестниковым этапом.

Lossy против lossless

Преимущество методов lossy сверх lossless методы что in some cases метод lossy может произвести гораздо малее compressed архив чем любой известный lossless метод, пока неподвижная встреча требования применения.

Методы Lossy наиболее часто использованы для обжимать звук, изображения или videos. Это потому что эти типы данных предназначены для людского толкования где чонсервная банка разума легко «заполнить внутри пробелы» или увидеть за очень небольшими ошибками или сбивчивостями. Коэффициентом компрессии (that is, размером compressed архива сравненного к тому из uncompressed архива) codecs lossy видео- будет почти всегда далекий главный начальник к тому из эквивалентов аудиоего и все еще-изображения. Аудиоего можно часто обжимать на 10:1 с незаметной потерей качества, и видеоего можно обжать больш (например. 300:1) с меньшей видимой потерей качества. Изображения обжатые Lossily все еще часто обжаты к 1/10th их первоначально размер, как с аудиоим, но потеря качества более заметна, специально на тщательный осмотр.

Когда потребитель приобретает lossily compressed архив, (например, уменьшить download-время) retrieved архив может отличить довольно оригинал на бит выровняйте пока был indistinguishable к людским уху или глазу для большинств практически целей. Много методов фокусируют на идиосинкразиях людская физиология, учитывающ, например, что людской глаз может увидеть только некоторые длины волны света. psychoacoustic модель описывает как звук можно высоки обжать без ухудшать восприниманное качество звука. Рванины причиненные обжатием lossy заметно к людским глазу или уху известный как артефакты обжатия.

Методы

Графики

Изображение

Видеоий

Тональнозвуково

Нот

Речь

Другие данные

Исследователя имеют (половина-jokingly) выполненное обжатие lossy на тексте или использованием тезауруса заменить скоро слова для длинних одних, или генеративный текст методы [1], хотя эти иногда подразделяют на родственная категория преобразований данных lossy.

См. также

Примечания

  1. ^ I. H. WITTEN, et al. Смысловые и генеративные модели для обжатия текста Lossy (PDF). Журнал компьютера. Retrieved дальше 2007-10-13.

Внешние соединения

The original article is from Wikipedia. To view the original article please click here.
Creative Commons Licence

 
Custom Search