Las desventajas de las técnicas de codificación sin pérdidas

Codificación sin pérdida, o la compresión sin pérdida, se refiere al proceso de codificación de datos de forma más eficiente para que ocupe menos bits o bytes pero de una manera tal que los datos originales pueden reconstruirse, bit a bit, cuando se descomprime los datos. La ventaja de las técnicas de codificación sin pérdidas es que se producirá una copia exacta de los datos originales, pero también tienen algunas desventajas en comparación con las técnicas de codificación con pérdidas.

Índice de compresión

técnicas de codificación sin pérdidas no pueden lograr altos niveles de compresión. Algunas técnicas de codificación sin pérdidas pueden alcanzar una relación de compresión mayor que 8: 1, que se compara desfavorablemente con los llamados técnicas de codificación con pérdida. técnicas de codificación con pérdidas - que consiguen compresión descartando algunos de los datos originales - se pueden lograr relaciones de compresión de 10: 1 para audio y 300: 1 para el vídeo con poca o ninguna pérdida perceptible de calidad. Según el Grupo de Fotografía de Nueva Biggin un píxel de la imagen de color RGB de 24 bits 1.943 por 1.702, con un tamaño original de 9.9 megabytes sólo puede reducirse a 6,5 ​​megabytes utilizando el formato PNG sin pérdida, pero puede reducirse a sólo 1 megabyte utilizando el formato JPEG con pérdidas .

Tiempo de transferencia

Cualquier aplicación que implica almacenaje o distribución de imágenes digitales, o ambos, presupone que estas operaciones pueden ser completadas en un periodo de tiempo razonable. El tiempo necesario para transferir una imagen digital depende del tamaño de la imagen comprimida y como las relaciones de compresión que se pueden lograr por técnicas de codificación sin pérdida son muy inferiores a las técnicas de codificación con pérdida, las técnicas de codificación sin pérdidas no son adecuados para estas aplicaciones.

La codificación Huffman

Muchas técnicas de codificación sin pérdidas, incluyendo PNG, utilizan una forma de codificación conocida como codificación de Huffman. En la codificación de Huffman cuanto más a menudo se produce un símbolo en los datos originales más corta es la cadena binaria utilizadas para representarla en los datos comprimidos. Sin embargo, la codificación Huffman requiere dos pasadas uno para construir un modelo estadístico de los datos y un segundo para codificar que también lo es un proceso relativamente lento. Esto a su vez significa que las técnicas de codificación sin pérdidas que utilizan la codificación de Huffman son notablemente más lento que otras técnicas al leer o escribir archivos.

Descodificación

Otra desventaja de la codificación de Huffman es que las cadenas binarias o códigos en los datos codificados son todas las longitudes diferentes. Esto hace que sea difícil para la decodificación de software para determinar cuando se ha alcanzado el último bit de datos y si se corrompe los datos codificados - en otras palabras que contiene bits de espurias o tiene partes que faltan - que será decodificado incorrectamente y la salida será disparates.