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Data Compression and Its Need, Video Compression Technique

Data Compression

Data Compression, Network अथवा Internet पर Physical Storage Resource को Optmize करने में Data Object (File) को तेज़ी से Send करने में Capable बनाता है। Computing Services और Solution विशेष रूप से Data Communication में Data Compression का ज्यादातर Implementation होता है। Data Compression कई Compression Technique और Software Solution के माध्यम से काम करता है, जो Data Size को कम करने के लिए Data Compression Algorithm का use करते हैं।

Data Compression

एक सामान्य Data Compression Technique, Data Size को कम करने के लिए Repeat किये जाने वाले Data Element और Symbol को हटा देती है, और बदल देती है। Graphical Data के लिए Data Compression, Ossless Compression अथवा Lossy Compression हो सकता है|

Types of Data Compression

Lossless Compression

Lossless Compression एक प्रकार का Data Compression होता है, जो कि 2:1 के Ratio में Data को Compress करता है| जब कोई भी Data, Lossless Data Compression Algorithm के द्वारा Compress होता है| और फिर जब उसे Decompress किया जाता है, तो वह पूरी तरह से Original Data Recover होता है। यह Data Compression, Text और Data Files को Compress करने के लिए use किया जाता है| Example – Bank Record, WhatsApp Text Message, Text Articles आदि| इस Technique से कोई Data Loss नहीं करता है|

Lossy Compression

वह Compression जिसमें Data का Loss होता है, उसे Lossy Compression कहते हैं। जिसमें हम Data को Decompressed करते Time पर कुछ ना कुछ Data Delete हो जाता है| Lossy Compression एक High Compression Ration होता है, जो कि किसी भी Data को 50:1 के Form में Compress करता है| Lossy Compression में Data को Compress करने के बाद जब Decompress करते है| Original Form में Convert करते है, तो कुछ Data Loss हो जाता है| Completely Original Data Recover नहीं हो पाता है| Lossy Data Compression, Audio, Video और Image को Compress करने के लिए use किया जाता है|

Need for Data Compression

High-Resolution Images, Video और Audio File काफी मात्रा में Storage Space लेती हैं ,और Transmission करने के लिए बड़ी मात्रा में Bandwidth की आवश्यकता होती है। इसलिए Multimedia Data को Efficiently Store और Transmit करने के लिए Data Compression आवश्यक है। Multimedia में Data Compression आवश्यक होने के कई कारण निम्नलिखित हैं-

Storage Space

Multimedia Files जैसे Video और Image बहुत अधिक Storage Space ले सकती हैं। Compression के बिना ऐसी File को Store करने के लिए अधिक मात्रा में Storage Space की आवश्यकता होती है, जो Costly और Impractical हो सकता है। Data Compression, Multimedia File के Size को कम कर देता है| जिससे एक Storage Space पर बड़ी संख्या में File को Store करना Possible हो जाता है।

Bandwidth

High-Resolution वाली Multimedia File को Internet पर Transmit करने के लिए बड़ी मात्रा में Bandwidth की आवश्यकता होती है। Data Compression, Multimedia File के Size को कम कर देता है, जिससे उन्हें Quality में Loss के बिना और बहुत अधिक Bandwidth लिए बिना Internet पर Transmit करना Possible हो जाता है।

Streaming

Media Content को Online Access करने के लिए Multimedia File को Stream करना एक Popular तरीका है। Streaming Service को Multimedia Data को Quickly और Efficiently से Transmit करने की आवश्यकता होती है। Transmitted Data की मात्रा को Reduce करने के लिए Data Compression आवश्यक है, जिससे बिना Buffering या Lag के Multimedia File को Stream करना Possible हो जाता है।

Video Compression Technique

Video Compression Techniques, Video Data में Redundancy को कम करने और हटाने के लिए Technology का एक Set है। Compressed Video का Size Uncompressed Video की तुलना में बहुत छोटा होना चाहिए। इससे Video को एक छोटी File में Save किया जा सकता है, अथवा Network पर अधिक तेज़ी से Send किया जा सकता है। Video Compression Efficiency किसी दिए गए Resolution और Framerate के लिए Video Bitrate से संबंधित है। Compression अधिक Reliable होता है, यदि इसका Result Low Bitrate में होता है।

Video Compression, Lossy हो सकता है, इस स्थिति में Original Image की तुलना में Image Quality Reduce हो जाती है। Video Data को Still Frame की एक Series अथवा Interlaced Video के लिए Field के रूप में दर्शाया जा सकता है। Frame के Series में लगभग निश्चित रूप से Spatial and Temporal Redundancy दोनों शामिल होंगे| जो कि Video Compression Algorithm का use कर सकते हैं।

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