大家好，今天来介绍数据压缩技术的三个主要指标(数据压缩算法)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

数据压缩的三个指标

多媒体数据压缩技术的三个主要指标是指：一是压缩前后所需的信息存储量之比要大；二是实现压缩的算法要简单[url等于75/]，压缩、解压缩速度快，尽可能地做到实时压缩拆冲和解压缩；三是恢复效果要好，要尽可能地完全恢复原始数据。
多媒体（Multimedia）是多种媒体的综合，旅腔歼一般包括文本，声音和图像等多种媒体形式。在计算机系统中，多媒体指组合两种或两种以上媒体的一种人机交互式信息交流和传播媒体。使用的媒体包括文字、图片、照片、声音、动画和影片，以及程式所提供的互动功能。
多媒体是超媒体（Hypermedia）系统中的圆首一个子集，而超媒体系统是使用超链接（Hyperlink）构成的全球信息系统，全球信息系统是因特网上使用TCP/IP协议和UDP/IP协议的应用系统。二维的多媒体网页使用HTML、XML等语言编写，三维的多媒体网页使用VRML等语言编写。许多多媒体作品使用光盘发行，以后将更多地使用网络发行。

数据压缩

数据压缩技术主要研究数据的表示、传输和转换方法，目的是减少数据所占据的存储空间和缩短数据传输时所需要的时间。

衡量数据压缩的3个主要指标：一是压缩前后所需的信息存储量之比要大；二是实现压缩的算法要简单，压缩、解压缩速度快，要尽可能做到实时压缩和解压缩；三是恢复效果要好，要尽可能完全恢复原始数据。

数据压缩主要应用于两个方面。一是传输：通过压缩发送端的原始数据，并在接收端进行解压恢复，可以有效地减少传输时间和增加信道带宽。二是存储：在存储时压缩原始数据，在使用时进行解压，可大大提高存储介质的存储量。

数据压缩按照压缩的失真度分成两种类型：一种叫作无损压缩，另一种叫作有损压缩。

无损压缩是指使用压缩后的数据进行重构（或者叫作还原、解压缩），重构后的数据与原来的数据完全相同；无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。一个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平，无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1/4～1/2。一些常用的无损压缩算法有霍夫曼（Huffman）算法、算术算法、游程算法和LZW（Lenpel-Ziv ＆ Welch）压缩算法。

1）霍夫曼算法属于统计式压缩方法，其原理是根据原始数据符号发生的概率进行编码。在原始数据中出现概率越高的符合，相应的码长越短，出现概率越少的符合，其码长越长。从而达到用尽可能少的符号来表示原始数据，实现对数据的压缩。

2）算术算法是基于统计原理，无损压缩效率最高的算法。即将整段要压缩的数据映射到一段实数半封闭的范围［0，1）内的某一区段。该区段的范围或宽度等于该段信息概率。即是所有使用在该信息内的符号出现概率全部相乘后的概率值。当要被编码的信息越来越长时，用来代表该信息的区段就会越来越窄，用来表示这个区段的位就会增加。

3）游程算法是针对一些文本数据特点所设计的压缩方法。主要是去除文本中的冗余字符或字节中的冗余位，从而达到减少数据文件所占的存储空间。压缩处理流程类似于空白压缩，区别是在压缩指示字符之后加上一个字符，用于表明压缩对象，随后是该字符的重复次数。本算法具有局限性，很少单独使用，戚庆乎多与其他算法配合使用。

4）LZW算法的原理是用字典词条的编码代替在压缩数据中的字符串。因此字典中的词条越多，压缩率越高，加大字典的容量可以提高压缩率。字典的容量受计算机的内存高悉限制。

有损压缩是指使用压缩后的数据进行重构，重构后的数据与原来的数据有所不同，但不影响人对原始资料表达的信息造成误解。有损压缩适用于重构信号不一定非要和原始信号完全相同的场合。例如，图差李像和声音的压缩就可以采用有损压缩，因为其中包含的数据往往多于我们的视觉系统和听觉系统所能接收的信息，丢掉一些数据而不至于对声音或者图像所表达的意思产生误解，但可大大提高压缩比。

衡量数据压缩方法的指标有哪些

衡量数据压缩方法的指标：压缩比、速度、效果。
数据压缩是指在不丢失信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间。数据压缩包括有损压缩和无损压缩。
数据压缩分为两类，有三种晌颂分法：
1、即时压缩和非即时压缩
即时压缩是将语音信号转化为数字信号，同时进行压缩，然后即时通过Internet传送出去。即时压缩一般应用在影像、声音数据的传送中。
非即时压缩是在需要的情况下才进行，没有即时性。非即时压缩一般不需要专门的设备，直接在计算机中安装并使用相应的压缩软件即可。
2、数字压缩和文件压缩
数字压缩是专指一些具有时间性的数据，这些数据常常是即时采集、即时处理或传输的。
文件压缩是专指对将要保存在磁盘等物理介质的数据进行压缩，如一篇文章数据、一段音乐数据、一段程序编码数据等的压缩。
3、无损压缩与有损压缩
无损压缩利用数据的统计冗余进行压缩，所以无损压缩的压缩比一般比较低。这类方法广泛应用于文本数据、程序和特殊应用场合的图像数据等需要精确存储数据的压缩。
有损压缩方法利用了人类视觉、听觉对图像、声音中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩的过程中损失一定的信息。有损压缩广泛应用于语音、图像和视频数据的压缩。
拓展资料：数据压缩的应用：
一种非常简单的压缩方法是行程长度编码，这种方法使用数据及数据长度这样简单的编码代替同样的连续数据，这是无损数据压缩的一个实例。这种方法经常用于办公计算机以更好地利用磁盘空间、或者更好地利用计算机网络中的带宽。对于电子表格、文本、可执行文件等这样的符号数据来说，无损是一个非常关键的要求，因为除了一些有限的情况，大多数情况下即使是一个数据位的变化都是无法接受的。
对于视频和音频数据，只要不损失数据的重要部分一定程度的质量下降是可以接受的。通过利用人类感知系统的局限，能够大幅度地节约存储空间并且得到的结果质量与原始数据质量相比并没有明显的差别。这些有损数据压缩方法通常需要在压缩速度、压缩数据大小以及质量损失这三者之间进行折中。
有损图像压缩用于数码相机中，大幅度地提高了存储能力，同时图像质量几乎没有降低。用于DVD的有损MPEG-2编解码视频压缩也实现了类似的功能。
在有损音频压缩中，心理声学的方法用来去除信号中听不见或者很难听见的成分。人类语音的压缩经常使用更加专业的技术，因此人们有时也将“语音压缩”或者“语音编码”作为一个独立的研究领域与“音频压缩”区分开来。伍谨镇不同的音频和语音腔粗压缩标准都属于音频编解码范畴。例如语音压缩用于因特网电话，而音频压缩被用于CD翻录并且使用MP3播放器解码。
理论压缩的理论基础是信息论（它与算法信息论密切相关）以及率失真理论，这个领域的研究工作主要是由Claude Shannon奠定的，他在二十世纪四十年代末期及五十年代早期发表了这方面的基础性的论文。Doyle和Carlson在2000年写道数据压缩“有所有的工程领域最简单、最优美的设计理论之一”。密码学与编码理论也是密切相关的学科，数据压缩的思想与统计推断也有很深的渊源。
许多无损数据压缩系统都可以看作是四步模型，有损数据压缩系统通常包含更多的步骤，例如它包括预测、频率变换以及量化。

衡量压缩技术性能的重要指标

衡量压缩技术性能的重要指标是压缩比、速度、恢复效果。

数据压缩比：

数据压缩比（英文名称：data compression ratio）为衡量数据压缩器压缩效率的质量指标。是指数据被压缩的比例。

速度：

实现压缩的算法要简单，就是数据压缩速度快。

恢复效果：雀腊

数据恢复效果要好，要尽可能地完全恢复原始数据。数据压缩是指在不丢失信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间。

数据压缩的应用：

一种非常简单的压缩方法是行程长度编码，这种方法使用数据及数据长度这样简单的编码代替同样的连续数据，这是无损数据压缩的一个实例。这种方法经常用于办公颂型计算机以更好地利用磁盘顷樱滑空间、或者更好地利用计算机网络中的带宽。

对于电子表格、文本、可执行文件等这样的符号数据来说，无损是一个非常关键的要求，因为除了一些有限的情况，大多数情况下即使是一个数据位的变化都是无法接受的。对于视频和音频数据，只要不损失数据的重要部分一定程度的质量下降是可以接受的。

衡量压缩技术好坏的标准不包括

衡量压缩技术好坏的标准不包括：去除噪声。

评价一种数据压缩技袜枣尺术的性能好坏主要有3个关键的指标：压缩比、图像质量、压缩和解压的速度。希望压缩比要大，即压缩前后所需的信息存储量之比要大；

恢复效果要好，尽可能地恢复原始数据；实现压缩的算法要简单，压缩、解压速度快，尽可能地做到实时压缩解压。除此之外还要考虑压缩算法所需要的软件和硬件。
一般而言，多媒体数据中存在的数据冗余类型主要有以下几种。

（1）空间冗余
在同一幅图像中告高，规则物体和规则背景的表面物理特性具有相关性，这些相关性的光成像结果在数字化图像中就表现为数据冗余。

（2）时间冗余
时间冗余反映在图像序列中就是相邻帧图像之间有较大的相关性，一帧图像中的某物体或场景可以由其他帧图像中的物体或场景重构出来。音频的前后样值之间也同样有时间冗余。

（3）信息熵冗余
信源编码时，当分配给第i个码元类的比特数b（yi）=.lgpi时，才能使编码后单位数据量等于其信源熵，即达到其压缩极限。但实岩败际中各码元类的先验概率很难预知，比特分配不能达到最佳。实际单位数据量d>H（S），即存在信息冗余熵。

（4）视觉冗余
人眼对于图像场的注意是非均匀的，人眼并不能察觉图像场的所有变化。事实上人类视觉的一般分辨能力为26灰度等级，而一般图像的量化采用的是28灰度等级，即存在着视觉冗余。

（5）听觉冗余
人耳对不同频率的声音的敏感性是不同的，并不能察觉所有频率的变化，对某些频率不必特别关注，因此存在听觉冗余。

（6）其他冗余
包括结构冗余、知识冗余等。