有损数据压缩（英语：lossy compression）是一种数据压缩方法，经过此方法压缩、解压的数据会与原始数据不同但是非常接近。它是与无损数据压缩相对的压缩方法。有损数据压缩又称破坏性资料压缩、有损压缩、失真压缩、不可逆压缩。
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| “有损数据压缩”的各地常用名称 | |
|---|---|
| 中国大陆 | 有损数据压缩 |
| 台湾 | 破坏性资料压缩 |
有损数据压缩借由将次要的数据舍弃，牺牲一些质量来减少数据量、提高压缩比。这种方法经常用于压缩多媒体数据（音频、视频、图片），尤其常用于流媒体以及互联网电话领域。根据各种格式设计的不同，有损数据压缩都会有代间损失——每次压缩与解压文件都会带来渐进的质量下降。
无损与有损压缩简介
无损压缩可以在不失去任何资讯的条件下，将资料压缩得更小。例如，当一张图片储存成数位档案时，图片会转换成一连串的点，再分别储存每个点的颜色资讯。如果某张图片由200个红点构成，它将会以类似“红点、红点、...（重复197次）...、红点”的格式储存起来。在这个例子中，无损压缩会改成用“200个红点”这样的格式来储存这张图片，就能不失去任何资讯的完成压缩。
然而，若要保留原始档案的所有资讯，资讯理论说明了，无论使用任何压缩方法，档案大小都无法低于一个下界。一个直观的例子：压缩后得到的zip档案会比原始档案更小，但一直重复压缩同一个档案并不会让档案大小变成0，因为原始档案终究含有一定量的资讯。
有损压缩却可以突破这个限制。在很多情况下，资料会包含比必要的还多的资讯。例如，一张解析度过高的照片，其中的细节肉眼可能已无法辨识；同理，在一个音量很高的音讯片段中，一些细节可能是人耳难以察觉的。舍弃这些人类无法察觉的细节，就可以用更小的资料量，提供与原始资料相差无几的感官体验。有时也允许失去一部分可以察觉的细节，来达到更好的压缩率。
有损压缩的类型
有两种基本的有损压缩机制：
- 一种是有损变换编解码，首先对图像或者声音进行采样、切成小块、变换到一个新的空间、量化，然后对量化值进行熵编码。
- 另外一种是预测编解码，先前的数据以及随后解码数据用来预测当前的声音采样或者图像帧，预测数据与实际数据之间的误差以及其它一些重现预测的信息进行量化与编码。
有些系统中同时使用这两种技术，变换编解码用于压缩预测步骤产生的误差信号。
有损与无损压缩比较
有损方法的一个优点就是在有些情况下能够获得比任何已知无损方法小得多的文件大小，同时又能满足系统的需要。
有损方法经常用于压缩声音、图像以及视频。有损视频编解码几乎总能达到比音频或者静态图像好得多的压缩率（压缩率是压缩文件与未压缩文件的比值）。音频能够在没有察觉的质量下降情况下实现10:1的压缩比，视频能够在稍微观察质量下降的情况下实现如300:1这样非常大的压缩比。有损静态图像压缩经常如音频那样能够得到原始大小的1/10，但是质量下降更加明显，尤其是在仔细观察的时候。
当用户得到有损压缩文件的时候，譬如为了节省下载时间，解压文件与原始文件在数据位的层面上看可能会大相径庭，但是对于多数实用目的来说，人耳或者人眼并不能分辨出二者之间的区别。
一些方法将人体解剖方面的特质考虑进去，例如人眼只能看到一定频率的光线。心理声学模型描述的是声音如何能够在不降低声音感知质量的前提下，实现最大压缩。
人眼或人耳能够察觉的有损压缩带来的缺陷称为压缩失真。
有损压缩实例
上面的图像展示了用不同的有损压缩方法压缩同一幅图像得到的文件大小。这幅图像选自事实上的测试图像工业标准莲娜图。
好的有损压缩算法能够扔掉“不重要”的信息并且能够保留“关键”的信息。
有损压缩方法
从技术的角度来讲，去除文字母音字母也可以看作是有损数据压缩的一种方法，只有子音的情况下根据上下文通常也仍然可以阅读。研究人员也曾经半开玩笑地用字典中的短单词替换长单词或者使用生成文本技术（generative text techniques）[1] （页面存档备份，存于互联网档案馆） 进行文本压缩，尽管这种方法有时是属于相关的（有损数据转换领域。
参见
外部链接
- 有损音频压缩 （页面存档备份，存于互联网档案馆），五种有损音频格式压缩速度与能力的比较。
- PNG image compression (research)有损PNG图像压缩
- using lossy GIF/PNG compression for the web (article) （页面存档备份，存于互联网档案馆）用于网络的有损GIF/PNG压缩
参考文献
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