无损数据压缩

秦陵跪射俑千年无损的秘密,中国考古       秦陵中有很多兵马俑，他们造型各异，职能不同。但是因为年代久

400年古墓尸身依然完好无损惊似活人！,自前世的广川王开启了盗墓先河之后，盗墓的人也渐渐与日俱增。然而盗墓的事情往往

无损压缩技术多数的无损压缩程序会依序进行这两个步骤：产生输入数据的统计模型利用这个统计模型将较常出现的数据用较短的比特序列表示，较不常出现的数据用较长的比特序列表示生成比特序列的编码算法主要有霍夫曼编码（也用于DEFLATE）和算术编码。算术编码能使压缩率接近信息熵所给出的最佳可能压缩率。而霍夫曼编码较简单快速，但在符号的出现概率接近1的时候效果不彰。有两种建构统计模型的主要方法：在静态模型中，会分析数据并创建一个模型，然后将这个模型存储在压缩数据中。这个方法较简单且模块化，但缺点是模型本身可能耗费庞大的空间来存储。而且这个方法对单次的全部压缩数据都使用同一个统计模型，所以如果各个文件之间差异甚大，压缩效果并不好。在自适应模型中，压缩数据的同时模型会不断的更新。虽然会导致压缩初期的压缩率不理想，但随着读取的数据增加，压缩效果也会提升。目前最热门的压缩方法都采用自适应编码方法。常见的无损压缩...

无损与有损压缩简介我们可以借由无损压缩，在不失去任何信息的条件下，将数据压缩得更小。例如，当一张图片存储成数字文件时，我们会将它转换成一连串的点，再分别存储每个点的颜色信息。如果某张图片由200个红点构成，我们会以类似“红点、红点、...（重复197次）...、红点”的格式来存储它。在这个例子中，我们可以改成用“200个红点”这样的格式来存储这张图片，就能不失去任何信息的完成压缩。然而，若要保留源文件案的所有信息，信息论说明了，无论使用任何压缩方法，文件大小都无法低于一个下界。一个直观的例子：压缩后得到的zip文件会比源文件案更小，但一直重复压缩同一个文件并不会让文件大小变成0，因为源文件案终究含有一定量的信息。有损压缩却可以突破这个限制。在很多情况下，数据会包含比必要的还多的信息。例如，一张分辨率过高的照片，其中的细节肉眼可能已无法辨识；同理，在一个音量很高的音频片段中，一些细节可能是人...

概要对于任何形式的通信来说，只有当信息的发送方和接受方都能够理解编码机制的时候压缩数据通信才能够工作。例如，只有当接受方知道这篇文章需要用汉语字符解释的时候这篇文章才有意义。同样，只有当接受方知道编码方法的时候他才能够理解压缩数据。数据压缩能够实现是因为多数现实世界的数据都有统计冗余。例如，字母“e”在英语中比字母“z”更加常用，字母“q”后面是“z”的可能性非常小。无损数据压缩通常利用了统计冗余，这样就能更加简练地、但仍然是完整地表示发送方的数据。如果允许一定程度的保真度损失，那么还可以实现进一步的压缩。例如，人们看图画或者电视画面的时候可能并不会注意到一些细节并不完善。同样，两个音频录音采样序列可能听起来一样，但实际上并不完全一样。有损数据压缩在带来微小差别的情况下使用较少的位数表示图像、视频或者音频。然而，经常有一些文件不能被有损数据压缩压缩，实际上对于不含可以辨别样式的数据任何压缩...