Revista de Divulgación Científico-Tecnológica del Gobierno del Estado de Morelos

Ciencia Global

Comprimir los Datos, hasta que se asfixien.


M. C. Osslan Osiris Vergara Villegas
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Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (CENIDET)

¿Cuántas veces le ha sucedido que quiere guardar un libro en su biblioteca y ya no tiene espacio suficiente, o quiere guardar un disco compacto en una torre y tampoco tiene espacio? En esos momentos, usted desearía poder encontrar un nuevo lugar para colocar el objeto o trataría de encontrar una forma de acomodarlos de modo que hubiera espacio para todos. Imagine que esos objetos se redujeran de tamaño para tener más espacio.

Un caso similar, sucede al empacar cosas en una maleta. Por ejemplo, cuando usted va de vacaciones a la playa con sus hijos pequeños, algo que es indispensable de llevar es un salvavidas, el cual va desinflado para que pueda caber en la maleta y cuando es necesario utilizarlo simplemente lo infla. ¿Qué sucedería si usted no pudiera sacar el aire al salvavidas? La respuesta es que sería muy difícil de transportar. Lo importante, es que usted puede guardar el salvavidas en su maleta de la manera más compacta posible y en cualquier momento usted puede inflarlo para que pueda ser usado.

Ahora imagine que usted va a una tienda departamental a comprar un televisor pero, al momento de que lo quiere subir a su vehículo para llevarlo a casa se da cuenta que no cabe por la puerta debido a la caja tan bromosa. Por lo que para subirlo, usted deberá de prescindir de la caja y tal vez del unisel que protege su televisor; en esos momentos usted se está deshaciendo de partes que no son tan importantes pero conserva la esencia, que es el televisor mismo.

Problemas similares a los planteados hasta ahora existen también en el mundo de la informática, debido a la gran cantidad de información que se genera diariamente, la cual se necesita almacenar en una computadora o transmitir por medio de Internet. Por esto es necesario buscar una forma eficiente de hacerlo y un manera es comprimiendo los datos. El objetivo es reducir el volumen de datos necesarios para representar la información aprovechando las redundancias presentes en los mismos. El esquema general de compresión se muestra en la figura 1.

El problema principal es tratar de compactar la información lo más que se pueda y eso se logra buscando una representación diferente de los datos suficientemente clara para que cuando sea necesario utilizarlos se pueda regresar a su representación original. El proceso de compresión se divide en dos grandes ramas: con pérdidas y sin pérdidas. La primera, se refiere a que los datos descomprimidos obtenidos, son una aproximación de los datos originales mientras que en la segunda se obtienen exactamente los datos originales.


Figura 1. Proceso general de compresión y descompresión de datos.

Un ejemplo de compresión sin pérdidas, es lo que sucede con un salvavidas, usted puede doblarlo lo más que se pueda y después simplemente inflarlo y obtiene la forma original. La compresión con pérdidas sucede con el ejemplo de la televisión indicado arriba, en el cual usted prescindió de algunas cosas (empaque) pero la esencia se conserva (aparato de televisión). El problema de compresión es muy importante y estudiado en la actualidad dado que sus modelos se encuentran en diferentes dispositivos de uso común como el DVD, cámaras de video y de fotografía, transmisión de datos vía Internet, telefonía celular y reproductores MP3, entre otros.

Como ejemplo más apegado a la informática considere que se tiene el mensaje: AAAAAAbbbXXXXXt, usando la compresión RLE (del inglés Run Length Encoding que significa “Codificación por longitud de recorridos”) se podría representar como: 4A3B5X1T. Para descomprimir se comienza por tomar el número y después se escribe el respectivo caracter el número de veces especificado por el número, por ejemplo cuatro veces “A” tres veces “B” y así sucesivamente.

Hoy en día, la búsqueda de mejores modelos de compresión continúa y la tendencia es encontrar transformaciones de los datos utilizando modelos matemáticos para poder lograr niveles de compresión impresionantes.
Referencias
1. J. R. Clarke, “Image and video compression: A survey”, Departamento de computación, Universidad Heriot-Watt , Riccarton Escocia 1999.
2. A. K Jain, “Image Data Compression: A Review”, Proceedings of the IEEE, vol. 69, No.3, marzo 1981.


El M. C. Osslan Osiris Vergara Villegas, realizó sus estudios de licenciatura en el Instituto Tecnológico de Zacatepec en el área de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Posteriormente, su maestría en el Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (CENIDET) en Ciencias Computacionales con especialidad en Inteligencia Artificial. Actualmente, realiza sus estudios de doctorado en el CENIDET en Ciencias Computacionales con especialidad en Inteligencia Artificial, donde desarrolla el proyecto “Compresión de imágenes con preservación de características para aplicaciones de visión artificial”. Cabe señlar, que el M.C. Vergara, imparte la materia de “Introducción a la Inteligencia artificial” en la Facultad de Ciencias de la UAEM.