Codificação sem perdas, ou compressão sem perdas, refere-se ao processo de codificar dados de forma mais eficiente para que ocupem menos bits ou bytes, mas de forma que os dados originais possam ser reconstruídos, bit a bit, quando os dados são descomprimidos. A vantagem das técnicas de codificação sem perdas é que elas produzem uma cópia exata dos dados originais, mas também têm algumas desvantagens quando comparadas às técnicas de codificação com perdas.
Técnicas de codificação sem perdas não conseguem alcançar altos níveis de compressão. Poucas técnicas de codificação sem perdas podem atingir uma taxa de compressão maior que 8:1, o que se compara desfavoravelmente com as chamadas técnicas de codificação com perdas. Técnicas de codificação com perdas — que alcançam compressão descartando alguns dos dados originais — podem atingir taxas de compressão de 10:1 para áudio e 300:1 para vídeo com pouca ou nenhuma perda perceptível de qualidade. Segundo o New Biggin Photography Group, uma imagem RGB colorida de 24 bits de 1.943 por 1.702 pixels com tamanho original de 9,9 megabytes só pode ser reduzida a 6,5 megabytes usando o formato PNG sem perdas, mas pode ser reduzida a apenas 1 megabyte usando o formato JPEG com perdas.
Qualquer aplicação que envolva armazenar ou distribuir imagens digitais, ou ambas, pressupõe que essas operações podem ser concluídas em um tempo razoável. O tempo necessário para transferir uma imagem digital depende do tamanho da imagem comprimida e, como as taxas de compressão alcançáveis por técnicas de codificação sem perdas são muito menores que as de técnicas com perdas, as técnicas sem perdas são inadequadas para essas aplicações.
Muitas técnicas de codificação sem perdas, incluindo PNG, usam uma forma de codificação conhecida como codificação de Huffman. Na codificação de Huffman, quanto mais frequentemente um símbolo ocorre nos dados originais, menor a string binária usada para representá-lo nos dados comprimidos. No entanto, a codificação de Huffman requer duas passagens — uma para construir um modelo estatístico dos dados e uma segunda para codificá-los — então é um processo relativamente lento. Isso, por sua vez, significa que técnicas de codificação sem perdas que usam codificação de Huffman são notavelmente mais lentas que outras técnicas ao ler ou gravar arquivos.
Outra desvantagem da codificação de Huffman é que as strings binárias ou códigos nos dados codificados têm todos comprimentos diferentes. Isso dificulta para o software de decodificação determinar quando atingiu o último bit de dados e, se os dados codificados estiverem corrompidos — ou seja, contêm bits espúrios ou têm bits faltando — eles serão decodificados incorretamente e a saída será sem sentido.
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