Algoritmo de compresión con pérdida

Un algoritmo de compresión con pérdida es un procedimiento de codificación que tiene como fin la representación de cierta cantidad de información pero utilizando la menor cantidad de la misma, no pudiendo reconstruir de forma exacta los datos originales.

La compresión con pérdida sólo es útil si la reconstrucción exacta no es indispensable para que la información tenga sentido. La información reconstruida es solo una aproximación de la información original.

Suele restringirse a información analógica que ha sido digitalizada (imágenes, audio, video, etc…), donde la información puede ser parecida, y al mismo tiempo, ser subjetivamente la misma. Su mayor ventaja reside en las altas razones de compresión que ofrece en contraposición a un algoritmo de compresión sin pérdida.

Hay dos técnicas muy comunes de compresión con pérdida:

Por códecs de transformación: Los datos originales son transformados de tal forma que se simplifican (sin posibilidad de regreso a los datos originales). Creando un nuevo conjunto de datos proclives a altas razones de compresión sin pérdida.

Por códecs predictivos: Los datos originales son analizados para predecir el comportamiento de los mismos. Después se compara esta predicción con la realidad, codificando el error y la información necesaria para la reconstrucción. Nuevamente, el error es proclive a altas razones de compresión sin pérdida.

más información en wikipedia

Información relacionada: La compresión de imágenes.

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