Compresion De Datos

Tema 1: Introducción a la compresión de datos
Rafael Molina Depto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad de Granada
Rafael Molina Tema 1: Introducción 1

Contenidos
• Compresión ¿por qué?. Algunos modelos. • Técnicas de compresión
– Compresión sin pérdida – Compresión con pérdida – Medidas de calidad

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Modelización y codificación ResumenBibliografía Material sobre compresión
– – – – – Libros Cursos Referencia histórica Material didáctico Sitios en Internet
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Rafael Molina

0. Compresión ¿por qué?. Algunos modelos.
En los últimos años hemos visto una transformación (o revolución) en la forma que utilizamos para comunicarnos. Esta transformación incluye: Internet, móviles y sin lugar a duda vídeo. comunicacionesLa compresión de datos es una de las llamadas tecnologías posibilitadoras (enabling technologies) para estos tres elementos que son parte de la revolución multimedia. Sin compresión no tendría sentido poner imágenes, audio o vídeo en Internet, la calidad de las comunicaciones celulares no sería la misma y desde luego la TV digital no sería posible.
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Podríadecirse que la compresión de datos es “El arte o la ciencia de representar información de una forma compacta” [Sayood, 2000 página 1]. ¿Por qué no nos centramos en el desarrollo de mejores técnicas de transmisión y almacenamiento?. Mientras que podemos afirmar que la capacidad de transmisión y almacenamiento crece constantemente un corolario de la Primera Ley de Parkinson es que lasnecesidades de transmisión y almacemamiento crecen a una velocidad que es el doble de la mejora en capacidad de transmisión y almacenamiento.
Primera Ley de Parkinson: “el trabajo crece para llenar todo el tiempo disponible” [Sayood, 2000, página 2]
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Un poco de Historia: Uno de los primeros ejemplos de compresión de datos es el desarrollado por Samuel Morse amediados del sigo XIX, (ver también el código Braille) en el que las letras enviadas por el telégrafo son codificadas utilizando puntos (.) y rayas (-) siendo la secuencia de símbolos más corta para las letras más frecuentes. Este tipo de modelos para la compresión son llamados modelos estadísticos.

Existen además modelos que tienen en cuenta el proceso físico de formación del dato (voz) o modelosque analizan la capacidad de percepción del receptor (imágenes).
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I. Técnicas de compresión
Cualquier algoritmo o técnica de compresión tiene dos partes: • Un algoritmo de compresión que toma una entrada X y genera una representación Xc que necesita menos bits. • Un algoritmo de reconstrucción que trabaja en la representación comprimida Xc y genera lareconstrucción Y.
Representación comprimida

Original

Xc

Reconstrucción

X
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Y
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Un esquema de compresión consta tanto de la parte de compresión como de la de reconstrucción. Normalmente se utiliza el término algoritmo de compresión para denotar el esquema completo de compresión. Los algoritmos de compresión se dividen en dos grandes clases:™Algoritmos sin pérdida, en los que la entrada al codificador, X, y la salida del decodificador, Y, coinciden. ™Algoritmos con pérdida, que suelen proporcionar mayor compresión que los sin pérdida, pero en los que X e Y no coinciden, aunque se parecen (concepto a definir).
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I.1. Compresión sin pérdida
Como indica su nombre, no hay pérdida de información. Se utiliza enaplicaciones donde no se permite ninguna diferencia entre los datos originales y los reconstruidos. Son campos de aplicación, entre muchos otros: Compresión Compresión Compresión Compresión Compresión de de de de de texto datos bancarios datos empresariales/financieros binarios/ejecutables imágenes médicas

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Técnicas estadísticas 1. Código de...