Tihendamisalgoritmid

Tihendamisalgoritmid on meetodid andmete suuruse vähendamiseks, kasutades ära korduvate mustrite ja statistiliste omaduste olemasolu. Nende eesmärk on vähendada salvestus- või edastusmahtu ning samal ajal säilitada eesmärkandmete vajalik kvaliteet. Tihendamine jaguneb peamiselt kaheks: kaotusteta tihendamine ja kaotusega tihendamine.

Kaotusteta tihendamine säilitab täpse algse sisu ning kasutab näiteks Huffmani koodimist, Lempel–Ziv perekonda (LZ77, LZ78, LZW) ja teisi entropia koodimise meetodeid. Deflate on levinud tehnika, mis ühendab LZ77 korduste leidmise Huffmani koodidega. Kaotusteta tihendamist kasutatakse peamiselt tekstifailide, arhivide ja muude mittekaotavate andmete jaoks.

Kaotusega tihendamine kasutab tavaliselt transformatsiooni ja kvantiseerimist, mis kaotab väiksemaid, inimesele ebaolulisi detaile, et saavutada suurem tihendus. Näited hõlmavad pilditihendust JPEG-iga, mis kasutab DCT-transformatsiooni ja kvantiseerimist; heli tihendamist MP3 ja AAC, mis kasutavad MDCT-põhist tihendamist ja entropia koodimist; ning videokoodekite H.264/AVC, HEVC ja AV1, mis kombineerivad transformatsiooni, kvantiseerimise ja entropia koodimise mooduleid.

Valik tihendamist sõltub kasutuskontekstist: kaotusteta tihendamine säilitab algse kvaliteedi, kuid failid võivad olla suuremad; kaotusega tihendamine võimaldab suuremat tihendusastet, kuid kvaliteet sõltub kasutusvaldkonnast ja tajumisest. Olulised kriteeriumid on tihendusaste, kiirus kodeerimisel ja dekompressioonil, mälu- ja energiakasutus ning sobivus konkreetse andmetüübi jaoks.

Rakendused ja standardid hõlmavad Deflate'i (ZIP, GZIP), PNG pildid, JPEG pildist, MP3 ja AAC heli, Opus, ning videokoodekeid H.264/AVC, HEVC ja AV1. Tihendamisalgoritme uuritakse jätkuvalt nii teoreetiliselt kui ka rakendustes, et parandada efektiivsust erinevates valdkondades.