Las desventajas de las técnicas de codificación sin pérdidas

La codificación sin pérdidas, o compresión sin pérdidas, se refiere al proceso de codificación de datos de manera más eficiente para que ocupen menos bits o bytes, pero de tal manera que los datos originales se puedan reconstruir, bit a bit, cuando se descomprimen los datos. La ventaja de las técnicas de codificación sin pérdida es que producen un duplicado exacto de los datos originales, pero también tienen algunas desventajas en comparación con las técnicas de codificación con pérdida.

Relación de compresión

Las técnicas de codificación sin pérdidas no pueden lograr altos niveles de compresión. Pocas técnicas de codificación sin pérdidas pueden lograr una relación de compresión superior a 8:1 que se compara desfavorablemente con las denominadas técnicas de codificación con pérdidas. Las técnicas de codificación con pérdida, que logran la compresión descartando algunos de los datos originales, pueden lograr relaciones de compresión de 10:1 para audio y 300:1 para video con poca o ninguna pérdida perceptible de calidad. Según New Biggin Photography Group, una imagen en color RGB de 24 bits de 1943 x 1702 píxeles con un tamaño original de 9,9 megabytes solo se puede reducir a 6,5 ​​megabytes con el formato PNG sin pérdidas, pero se puede reducir a solo 1 megabyte con el formato JPEG con pérdidas. .

Hora de Transferencia

Cualquier aplicación que involucre almacenar o distribuir imágenes digitales, o ambas, presupone que estas operaciones pueden completarse en un tiempo razonable. El tiempo necesario para transferir una imagen digital depende del tamaño de la imagen comprimida y, dado que las relaciones de compresión que se pueden lograr con las técnicas de codificación sin pérdida son mucho más bajas que las técnicas de codificación con pérdida, las técnicas de codificación sin pérdida no son adecuadas para estas aplicaciones.

Codificación Huffman

Muchas técnicas de codificación sin pérdidas, incluido PNG, utilizan una forma de codificación conocida como codificación Huffman. En la codificación de Huffman, cuanto más a menudo aparece un símbolo en los datos originales, más corta es la cadena binaria utilizada para representarlo en los datos comprimidos. Sin embargo, la codificación de Huffman requiere dos pases, uno para construir un modelo estadístico de los datos y un segundo para codificarlo, por lo que es un proceso relativamente lento. Esto, a su vez, significa que las técnicas de codificación sin pérdidas que utilizan la codificación Huffman son notablemente más lentas que otras técnicas al leer o escribir archivos.

Descodificación

Otra desventaja de la codificación de Huffman es que las cadenas o códigos binarios en los datos codificados tienen longitudes diferentes. Esto dificulta que el software de decodificación determine cuándo ha llegado al último bit de datos y si los datos codificados están corruptos (en otras palabras, contienen bits falsos o faltan bits), se decodificarán incorrectamente y la salida será tonterías.