La codificación adaptativa se refiere a variantes de los métodos de codificación de entropía para la compresión de datos sin pérdida . Son especialmente adecuados para la transmisión de datos , ya que se adaptan a cambios localizados en las características de los datos y no requieren una primera pasada sobre los datos para calcular un modelo de probabilidad. El costo que se paga por estas ventajas es que el codificador y el decodificador deben ser más complejos para mantener sus estados sincronizados y se necesita más potencia computacional para seguir adaptando el estado del codificador/decodificador.
Casi todos los métodos de compresión de datos implican el uso de un modelo , una predicción de la composición de los datos. Cuando los datos coinciden con la predicción realizada por el modelo, el codificador normalmente puede transmitir el contenido de los datos a un menor coste de información, haciendo referencia al modelo. Esta afirmación general es un poco engañosa, ya que los algoritmos generales de compresión de datos incluirían los populares algoritmos LZW y LZ77 , que difícilmente son comparables a las técnicas de compresión normalmente llamadas adaptativas . La codificación por longitud de ejecución y la típica compresión JPEG con codificación por longitud de ejecución y códigos Huffman predefinidos no transmiten un modelo. Muchos otros métodos adaptan su modelo al archivo actual y necesitan transmitirlo además de los datos codificados, porque tanto el codificador como el decodificador necesitan utilizar el modelo.
En la codificación adaptativa, el codificador y el decodificador están equipados con un metamodelo predefinido que indica cómo modificarán sus modelos en respuesta al contenido real de los datos y, de lo contrario, comienzan desde cero, lo que significa que no es necesario transmitir ningún modelo inicial. A medida que se transmiten los datos, tanto el codificador como el decodificador adaptan sus modelos, de modo que, a menos que el carácter de los datos cambie radicalmente, el modelo se adapta mejor a los datos que está manejando y los comprime de manera más eficiente, acercándose a la eficiencia de la codificación estática.
Cualquier método de codificación adaptativa tiene un método de modelo estático correspondiente , en el que el modelo de datos se precalcula y luego se transmite con los datos.
La sonda Cassini-Huygens utilizó un sistema de codificación de imágenes adaptativo para transmitir imágenes de Saturno . Solo alrededor del 5 % de las imágenes muestran signos visuales de daño. Como la sonda tiene una unidad flash que corrige errores y transcurren largos períodos de tiempo entre la toma de imágenes, es posible que se presenten imágenes dañadas como esta. Se supone que la cantidad de imágenes dañadas, pero irrecuperables, de la misión Cassini es de alrededor del 0,01 % o menos. [ necesita actualización ]
