常见的多媒体数据压缩方法

目前，多媒体设计与制作有许多数据压缩方法。根据还原后的数据与压缩前的原始数据是否相同，可以把数据压缩方法分为有损压缩方法和无损压缩方法两种。 无损压缩方法(lossless compression)是指还原后的数据与压缩前的原始数据是完全相同的，压缩过程中没有丢失原始数据的信息。无损压缩算法在很多领域都是必需的，例如记载有财务数据的电子表格、合同文本、可执行程序等数据在压缩过程中都不能丢失任何数据。常见的无损压缩算法包括：行程编码算法(run-length encoding，RLE)、LZW压缩算法(Lempel-Ziv-Welch Encoding)、BWT变换法(Burrows-Wheeler transform，BWT)、部分匹配预测法(prediction by partial matching，PPM)、动态马尔可夫压缩法(dynamic Markov compression，DMC)、Huffman编码法(Huffman coding)、算术编码法(arithmetic coding)、Golomb编码法(Golomb coding)、无损分布式信源编码压缩法(lossless distributed source coding，无损DSC)等。 有损压缩方法(lossy compression)是指还原后的数据与压缩前的原始数据不相同，数据中的部分信息在压缩过程中损失了。例如，JPEG图像是指采用JPEG编码方式进行存储的图像数据，JPEG编码方式就是一种有损压缩方法。有损压缩方法应用于那些允许信息有一定失真的领域。有损压缩方法可以达到比较高的压缩比，因此，大多数的图像、音频、视频格式为了达到高压缩比，采用了有损压缩方法。在有损压缩方法中，能够达到的压缩程度往往与初始数据的类型相关，压缩比通常在10:1至100:1之间。常见的有损压缩算法主要有离散余弦变换法(discrete cosine trsnsform，DCT)、分形压缩法(fractal compression)、小波压缩法(wavelet compression)、向量量化法(vector quantization)、线性预测编码法(linear predictive coding)、有损分布式信源编码压缩法(lossy distributed source coding，有损DSC)等。