由於資訊丟失意味著在誤差和位元率之間進行一些權衡，我們首先考慮失真度量---例如，平方誤差。本文引入了不同的量化器，每個量化器都具有不同的失真行為。許多有損資料壓縮演算法開發的數學基礎是隨機過程的研究。
當影象直方圖相對平坦時，使用無失真壓縮技術（例如，霍夫曼編碼，算術編碼，lzw）的影象資料的壓縮比較低。對於需要更高壓縮比的多**應用中的影象壓縮，通常採用有損方法。在有失真壓縮中，壓縮影象通常與原始影象不同，但在感知上與原始影象近似。為了定量描述近似值與原始資料的接近程度，需要某種形式的失真度量。
失真度量是一種數學量，它使用一些失真標準指定近似值與其原始值的接近程度。在檢視壓縮資料時，很自然地會根據原始資料和重建資料之間的數值差異來考慮失真。 然而，當要壓縮的資料是影象時，這樣的度量可能不會產生預期的結果。
例如，如果重建的影象與原始影象相同，只是它被向右移動一條垂直掃瞄線，那麼普通的人類觀察者將難以將其與原始影象區分開，因此可以得出結論：失真很小。 然而，當以數字方式執行計算時，由於重建影象的各個畫素的大的變化，我們發現大的失真。問題是我們需要一種感知失真的測量，而不是一種更天真的數值方法。然而，對感知扭曲的研究超出了本書的範圍。
在已經定義的許多數值失真度量中，我們提出了影象壓縮中最常用的三種。如果我們對平均畫素差異感興趣，則經常使用均方誤差（mse）。 它被定義為
其中xn，yn和n分別是輸入資料序列，重建資料序列和資料序列的長度。
資料壓縮，有失真壓縮與無失真壓縮之間的主要區別
資料壓縮技術，就是用最少的數碼來表示訊號的技術。1 壓縮後的檔案質量不同 有失真壓縮是對影象本身的改變，在儲存影象時保留了較多的亮度資訊，而將色相和色純度的資訊和周圍的畫素進行合併，合併的比例不同，壓縮的比例也不同，由於資訊量減少了，所以壓縮比可以很高，影象質量也會相應的下降。無失真壓縮是對檔案本身...
FOR壓縮演算法
倒排表的壓縮演算法 for rbm 詞項索引的檢索原理 fst 如上圖，假設倒排表中最理想的一行id為1,2,3.100 w個連續數字 圖 若沒有使用for壓縮演算法，則有100w個int型別的數字，1數字 4位元組，則有400w位元組，約佔4m儲存空間。1位元組 8bit，則1int需要32bit...
整數壓縮演算法
1 0 255的整數可以只用乙個位元組表示,256 65535的資料只需2個位元組，65536 16777215需要3個位元組，16777216以上4個位元組 int uncompressed byte compressed encode integers int outpos 0,previous...