Tipus de document
Treball de fi de grauData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/228544
File and image compression
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
[en] Data compression plays a fundamental role in modern computing systems, enabling efficient storage and transmission of digital information. Given the wide variety of available compression codecs and configurations, objective and reproducible performance evaluation is essential to understand their behavior across different types of data.
This project presents the design and implementation of a benchmarking framework for the evaluation of lossless and lossy compression techniques, with a particular focus on general-purpose file compression and digital image compression. Representative datasets were selected to cover heterogeneous data types, including mixed file collections and image datasets. Relevant performance metrics, such as compression ratio and throughput, were defined to enable consistent comparison across codecs and compression levels.
The proposed methodology was applied to a set of widely used compression codecs, and extensive experimental evaluations were conducted. For file compression, the analysis highlights how codec performance varies significantly depending on the nature of the data. For image compression, both lossless and lossy configurations were evaluated, revealing trade-offs between compression efficiency and processing performance.
The results are analyzed and visualized to identify trends, strengths, and limitations of the evaluated codecs under comparable conditions. The findings provide practical insights into the suitability of different compression approaches depending on the data characteristics and application requirements. This work contributes a systematic and extensible benchmarking approach that can be used as a basis for future comparative studies in data compression.
[es] La compresión de datos juega un papel fundamental en los sistemas informáticos modernos, permitiendo el almacenamiento y transmisión eficientes de la información digital. Dada la gran variedad de códecs y configuraciones de compresión disponibles, la evaluación objetiva y reproducible del rendimiento es esencial para entender su comportamiento en distintos tipos de datos.
Este proyecto presenta el diseño y la implementación de un marco de referencia para la evaluación de técnicas de compresión sin pérdidas y pérdidas, con un enfoque particular en la compresión de archivos de uso general y la compresión de imágenes digitales. Se seleccionan conjuntos de datos representativos para cubrir tipos de datos heterogéneos, incluyendo colecciones de archivos mixtos y conjuntos de datos de imágenes. Se definen métricas de rendimiento relevantes, como la relación de compresión y el rendimiento, para permitir una comparación coherente entre códecs y niveles de compresión.
La metodología propuesta se ha aplicado a un conjunto de códecs de compresión ampliamente utilizados y se han llevado a cabo amplias evaluaciones experimentales. Para la compresión de archivos, el análisis destaca cómo el rendimiento del códec varía significativamente según la naturaleza de los datos. Para la compresión de imágenes, se han evaluado las configuraciones sin pérdidas y pérdidas, revelando los compromisos entre la eficiencia de la compresión y el rendimiento del procesamiento.
Los resultados se han analizado y visualizado para identificar tendencias, puntos fuertes y limitaciones de los códecs evaluados en condiciones comparables. Los resultados proporcionan información práctica sobre la adecuación de distintos enfoques de compresión en función de las características de los datos y los requisitos de la aplicación. Este trabajo aporta un enfoque de benchmarking sistemático y extensible que puede utilizarse como base para futuros estudios comparativos en compresión de datos.
[ca] La compressió de dades juga un paper fonamental en els sistemes informàtics moderns, permetent l'emmagatzematge i la transmissió eficients de la informació digital. Donada la gran varietat de còdecs i configuracions de compressió disponibles, l'avaluació objectiva i reproduïble del rendiment és essencial per entendre el seu comportament en diferents tipus de dades.
Aquest projecte presenta el disseny i la implementació d'un marc de referència per a l'avaluació de tècniques de compressió sense pèrdues i amb pèrdues, amb un enfocament particular en la compressió d'arxius d'ús general i la compressió d'imatges digitals. Es seleccionen conjunts de dades representatius per cobrir tipus de dades heterogenis, incloent col·leccions d'arxius mixtes i conjunts de dades d'imatges. Es defineixen mètriques de rendiment rellevants, com ara la relació de compressió i el rendiment, per permetre una comparació coherent entre còdecs i nivells de compressió.
La metodologia proposada s’ha aplicat a un conjunt de còdecs de compressió àmpliament utilitzats i s’han dut a terme àmplies avaluacions experimentals. Per a la compressió d'arxius, l'anàlisi destaca com el rendiment del còdec varia significativament segons la naturalesa de les dades. Per a la compressió d'imatges, s’han avaluat les configuracions sense pèrdues i amb pèrdues, revelant els compromisos entre l'eficiència de la compressió i el rendiment del processament. Els resultats s'han analitzat i visualitzat per identificar tendències, punts forts i limitacions dels còdecs avaluats en condicions comparables. Els resultats proporcionen informació pràctica sobre l'adequació de diferents enfocaments de compressió en funció de les característiques de les dades i els requisits de l'aplicació. Aquest treball aporta un enfocament de benchmarking sistemàtic i extensible que es pot utilitzar com a base per a futurs estudis comparatius en compressió de dades.
Descripció
Treballs Finals de Grau d'Enginyeria Informàtica, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2026, Director: Joan Canals Gil
Citació
Citació
LAGUNAS REBOLLAR, Quim. File and image compression. [consulted: 25 of May of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/228544