Compressione dati lossy

classe di algoritmi di compressione dati

La compressione dati lossy (dall'inglese loss: perdita), nel campo dell'informatica e delle telecomunicazioni individua una classe di algoritmi di compressione dati che porta alla perdita di parte dell'informazione originale durante la fase di compressione/decompressione dei dati che la rappresentano[1][2][3].

DescrizioneModifica

Decomprimendo un file compresso con un metodo lossy la copia ottenuta sarà peggiore dell'originale per livello di precisione delle informazioni che codifica, ma in genere comunque abbastanza simile da non comportare perdita di informazioni irrinunciabili. Ciò è possibile poiché i metodi di compressione a perdita di informazioni in genere tendono a scartare le informazioni poco rilevanti, archiviando solo quelle essenziali: per esempio comprimendo un brano audio secondo la codifica dell'MP3 non vengono memorizzati i suoni non udibili, consentendo di ridurre le dimensioni dei file senza compromettere in modo sostanziale la qualità dell'informazione[4][5].

La compressione dei dati con perdita di qualità è ampiamente usata in molti settori dell'informatica: su Internet, nell'ambito dello streaming dei media, nella telefonia, per la compressione di immagini o altri oggetti multimediali, ecc[6].

Una volta compresso un file con un metodo lossy, le informazioni perse non saranno più recuperabili. Una sua apertura e una sua ricompressione con metodi lossless o con un metodo lossy con una compressione minore non permetteranno di tornare alla quantità di informazioni iniziali ma anzi, l'ulteriore compressione lossy potrebbe far perdere ulteriori informazioni, ma ingrandendo le dimensioni del file[7][8].

EsempiModifica

Esempio di immagine compressa con l'algoritmo JPEG standard a diverse qualità:

Come si può notare il miglior rapporto qualità/dimensione si ha con valore intorno al 90%. È inoltre immediatamente osservabile come, all'aumentare del livello di compressione, compaiano artefatti sempre più visivamente evidenti, a fronte di una riduzione di dimensioni del file sempre più marginale.

AlgoritmiModifica

AudioModifica

Galleria d'immaginiModifica

Video (immagini in movimento)Modifica

NoteModifica

  1. ^ M. Abedi, B. Sun e Z. Zheng, A Sinusoidal-Hyperbolic Family of Transforms With Potential Applications in Compressive Sensing, in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 28, n. 7, luglio 2019, pp. 3571–3583, DOI:10.1109/TIP.2019.2912355, PMID 31071031.
  2. ^ European Society of Radiology, Usability of irreversible image compression in radiological imaging. A position paper by the European Society of Radiology (ESR), in Insights Imaging, vol. 2, n. 2, 2011, pp. 103–115, DOI:10.1007/s13244-011-0071-x, PMC 3259360, PMID 22347940.
  3. ^ Lossy Compression - an overview | ScienceDirect Topics, su www.sciencedirect.com. URL consultato il 30 ottobre 2021.
  4. ^ Data compression, su Encyclopedia Britannica. URL consultato il 13 agosto 2019.
  5. ^ Nasir Ahmed, T. Natarajan e K. R. Rao, Discrete Cosine Transform, in IEEE Transactions on Computers, C-23, n. 1, gennaio 1974, pp. 90–93, DOI:10.1109/T-C.1974.223784.
  6. ^ T.81 – DIGITAL COMPRESSION AND CODING OF CONTINUOUS-TONE STILL IMAGES – REQUIREMENTS AND GUIDELINES (PDF), su w3.org, CCITT, settembre 1992. URL consultato il 12 luglio 2019.
  7. ^ “Although one main goal of digital audio perceptual coders is data reduction, this is not a necessary characteristic. As we shall see, perceptual coding can be used to improve the representation of digital audio through advanced bit allocation.” Masking and Perceptual Coding, Victor Lombardi, noisebetweenstations.com
  8. ^ (EN) Lossy compression (article), su Khan Academy. URL consultato il 30 ottobre 2021.

Voci correlateModifica

Collegamenti esterniModifica