Dunia digital saat ini menghubungkan semua orang menggunakan perangkat genggam seperti ponsel dan tablet. Ini juga menyebabkan peningkatan berbagi data yang selanjutnya membutuhkan manajemen penyimpanan disk yang efisien. Selain itu, berbagi data yang cepat dan efektif melalui internet mengharuskan ukuran file sekecil mungkin. Format File Kompresi menawarkan algoritma kompresi lossy dan lossless untuk mengompres data. Ini membantu dalam mengurangi pemanfaatan penyimpanan disk dan transfer data cepat melalui internet. Dalam artikel ini, mari kita coba mendapatkan pengetahuan tentang algoritma kompresi yang paling banyak digunakan dan tipe mereka.

Algoritma kompresi lossless

Karena namanya menyiratkan algoritma kompresi lossless termasuk dalam kategori algoritma kompresi data yang mengompres file tanpa kehilangan kontennya. Ini berarti bahwa algoritma kompresi lossless dapat secara akurat merekonstruksi data asli dari data terkompresi. Banyak algoritma yang berbeda dirancang baik dengan jenis data input yang khas dalam pikiran atau dengan mengasumsikan tentang jenis redundansi apa yang cenderung mengandung data yang tidak terkompresi. Berikut ini adalah penjelasan singkat tentang beberapa algoritma kompresi lossless yang paling banyak digunakan:

bzip2

Algoritma ini menggunakan algoritma Burrows-Wheeler dengan pengkodean RLE dan Huffman untuk mengompres data. Ini digunakan untuk mengompres file hanya tanpa mengarsipkannya. File terkompresi biasanya disimpan dengan ekstensi .bz2.

Huffman encoding

Algoritma ini didasarkan pada metode tertentu untuk memilih identitas untuk setiap simbol, menghasilkan kode awalan. Huffman Coding adalah metode yang luas untuk membuat kode awalan. File kompresi dengan ekstensi seperti. MPQ ,. ACE ,. jpeg ,. png,. Zip didukung oleh Huffman Pengkodean.

Kompresi Lempel-Ziv

Algoritma kompresi ini juga dikenal sebagai LZ77 dan LZ78 adalah dua algoritma kompresi data lossless. Kombinasi algoritma ini didasarkan pada banyak variasi termasuk LZW, LZSS, LZMA dan lainnya. Keduanya secara teori adalah pembuat kode kamus. Selama kompresi, LZ77 mempertahankan jendela geser. Kemudian atau kemudian terbukti setara dengan kamus eksplisit yang dibangun oleh LZ78. Oleh karena itu, mereka menjadi setara dengan dekompresi seluruh data. File dengan. LZMA ,. LZO ,. LZ ,. LZH Ekstensi didukung oleh kompresi Lempel-Ziv.

Prediksi dengan pencocokan parsial (ppm)

** Prediksi dengan pencocokan parsial**yang juga dikenal sebagai PPM adalah algoritma kompresi berdasarkan prediksi dan pemodelan konteks. Untuk memprediksi simbol berikutnya dalam aliran, model PPM menggunakan satu set simbol sebelumnya dalam aliran simbol yang tidak terkompresi. Algoritma PPM mendukung file zip dan 7z.

Run-length encoding (RLE)

Algoritma ini juga dikenal sebagai RLE Lossless Compression Algorithm berdasarkan urutan yang mengandung nilai data yang sama yang terjadi pada banyak elemen data yang berdekatan. Urutan ini disebut berjalan. RLE menyimpan setiap menjalankan sebagai nilai dan penghitungan data tunggal. Ini bermanfaat pada data yang berisi banyak proses, seperti gambar grafis sederhana, mis. Gambar, ikon, garis, dan animasi. File dengan. Psd ,. psb ,. TGA Ekstensi didukung oleh RLE

Algoritma kompresi lossy

Algoritma kompresi lossy selangkah lebih maju untuk mengurangi ukuran penyimpanan file. Sedangkan, kehilangan beberapa informasi diterima sebagai menjatuhkan detail yang tidak penting. Algoritma kompresi data lossy dibentuk oleh penelitian tentang bagaimana orang memahami data. Sebagian besar algoritma kompresi lossy didasarkan pada transformasi pengkodean. Beberapa algoritma kompresi lossy terkenal dijelaskan secara singkat di bawah ini:

Discrete Cosine Transform (DCT)

Discrete Cosine Transform (DCT) adalah urutan terbatas titik data dalam hal jumlah fungsi cosinus yang berfluktuasi pada frekuensi yang berbeda. Ini digunakan di sebagian besar media digital, termasuk gambar digital seperti jpeg, heif, j2k, exif dan dng.

Kompresi Wavelet

Kompresi Wavelet adalah algoritma kompresi yang lossy yang paling umum digunakan dalam kompresi gambar. Algoritma ini menggunakan prinsip yang disebut pengkodean transformasi di mana transformasi wavelet pada awalnya diterapkan. Ini menciptakan koefisien sebanyak mungkin piksel dalam gambar. Karena informasinya secara statistik terkonsentrasi hanya dalam beberapa koefisien, koefisien ini dapat dikompresi dengan lebih mudah. Implementasi penting adalah JPEG 2000, DJVU, dan ECW untuk gambar diam.

Kompresi Perseptual Cartesian (CPC)

Kompresi lossy ini juga dikenal sebagai CPC dibuat untuk kompresi tinggi pencitraan raster hitam-putih dari pemindaian arsip. Algoritma ini biasanya digunakan dalam distribusi web dokumen hukum, peta plot geografis, dan rencana desain.

Kompresi fraktal

Kompresi fraktal adalah algoritma kompresi lossy untuk gambar digital berbasis fraktal. Algoritma ini cocok untuk gambar dan tekstur alami, mengandalkan bagian -bagian gambar yang mirip dengan bagian lain dari gambar yang sama. Algoritma fraktal mengubah bagian -bagian ini menjadi kode fraktal yang digunakan untuk membuat ulang gambar yang dikodekan.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, Anda telah belajar tentang algoritma kompresi, tipe utamanya, dan algoritma kompresi yang umum digunakan. Tidak perlu menjaga pengetahuan dalam pikiran Anda tentang semua algoritma kompresi. Tetapi jika Anda perlu membuat presentasi cerdas tentang topik berbagai kompresi lossy atau lossless, Anda bisa mendapatkan bantuan dari sini. Karenanya, bookmark halaman blog ini sebagai referensi.