檔案壓縮的原理是什麼？一篇讀懂檔案是如何瘦身的！

第一部分：什麼是檔案壓縮？

檔案壓縮（File Compression）是把資料用更少的位元（bits）或位元組（bytes）表達的技術，目的在於節省儲存空間與加快傳輸速度。實務上我們會把一個檔案經過演算法處理後，得到尺寸更小的壓縮檔（例如 .zip、.rar、.7z、或影音壓縮格式如 .mp4、.mkv）。壓縮可以發生在文字、圖片、音訊、影片甚至可執行檔上，但不同類型資料常用不同的壓縮方法。

壓縮的好處:

節省硬碟空間、加速備份/上傳/下載、減少頻寬使用成本。

壓縮的潛在缺點:

若採用有損壓縮（lossy），會有品質損失；有時壓縮與解壓縮需要耗費 CPU 資源。

壓縮的兩大類型

無損壓縮（Lossless）：資料經壓縮後可以 100% 還原，常見於文字、程式碼、某些圖檔（PNG）與資料庫備份。
有損壓縮（Lossy）：為了更高的壓縮率，會丟棄一些「人眼/耳較不敏感」的資訊，常見於 JPEG（圖片）、MP3（音訊）、以及大部分影片編碼（如 H.264/H.265）。

第二部分：檔案壓縮的原理是什麼？

檔案壓縮本質上是運用數學與資訊理論去找出資料中的「冗餘」（重複或可預測的模式），並把這些冗餘用更有效率的方式編碼。下面用簡單語言拆解常見的幾個核心概念與演算法：

1. 去除重複（替換重複模式）

很多檔案包含重複的位元串或字串（例如大量空白、相同顏色區塊、或重複的字詞）。演算法會把長長的重複序列換成短的代碼來表示。例如 LZ77、LZ78、LZW 類家族就是利用「找到先前出現過且可參照的片段」來替換原始序列，常見於 ZIP、GIF、PNG、以及 GIF 的壓縮方式。

2. 統計編碼（根據頻率分配短碼）

如果某些符號/像素出現的頻率高，壓縮器會給它比較短的二進位碼；反之則給較長的碼。霍夫曼編碼（Huffman Coding）與算術編碼（Arithmetic Coding）就是典型的例子。這類方法在許多文字與圖片壓縮中是核心步驟。

3. 轉換域壓縮（把資料換成更好壓縮的形式）

對於影像與聲音，直接在像素或時間域上壓縮通常效率不好。常見做法是先把資料轉換到頻率域（例如使用離散餘弦轉換 DCT、或離散小波轉換 DWT），在頻率域中，能量通常集中在少數係數上，低能量的係數可以量化或捨棄，從而達到壓縮（JPEG、MP3、以及影像/影片編碼常用）。

4. 量化（縮減精度以換取更高壓縮率）

量化就是把一連串連續或高精度數值映射到較少的等級。這會造成資訊損失（因此是有損技術），但對於人類感官不敏感的細節，這樣的折衷通常能帶來非常大的壓縮比。

5. 影片專用技巧（時空冗餘利用）

影片壓縮會同時利用時間與空間上的冗餘：

1.空間編碼（Intra）：單一影格內使用 DCT/量化等方法壓縮像素。
2.時間編碼（Inter）：利用相鄰影格的相似性，只儲存影格之間的差異（motion estimation / motion compensation）。
3.參考影格類型：I-frame（完全畫面）、P-frame（向前預測）、B-frame（雙向預測）等組合出更高效的壓縮。

第三部分：影片檔案被壓縮後畫質會受影響嗎？

答案是：「視情況而定」。如果使用 無損壓縮，畫質不會改變；但大多數影音常用的是 有損壓縮，會在某種程度上影響畫質。下面把影響分成幾個面向來說明，讓你理解壓縮如何影響最終觀看經驗。

造成畫質變差的主要原因

量化失真：DCT 或其它轉換後的係數被量化，會導致細節丟失，特別是高頻細節（如細節紋理、文字邊緣）。
區塊化（blocking artifacts）：在低比特率下，常見於基於區塊（例如 8x8 DCT）的編碼方式，影格會出現方塊化的視覺瑕疵。
暈影/模糊：為了壓縮，演算法會平滑細節，使影像看起來更模糊。
色彩帶狀化（banding）：色彩漸層不連續，出現明顯階梯狀的色帶。
運動偵測錯誤：在時間壓縮（motion compensation）中，若動態估計不準確，會出現殘影或抖動。

什麼情況下肉眼幾乎察覺不到？

1.高比特率與先進編碼（像 H.265/HEVC、AV1）能在更低位元下保留更多細節。
2.內容本身不複雜（靜態畫面、少細節），壓縮後差異小。
3.播放設備與觀賞距離：小螢幕或遠距離觀看更能「掩蓋」壓縮痕跡。

檔案壓縮建議

選擇合適的編碼器與配置（例如 H.264 高階設定、或 H.265、AV1）
提升比特率或採用兩段式編碼（two-pass）以改善質量
若畫質為首要考量，使用無損或低壓縮設定保存原檔備份
針對不同平台（YouTube、手機、社群）輸出不同壓縮設定以兼顧流量與品質

第四部分：同場加映！壓縮影片畫質修復指南

當影片因為有損壓縮而出現模糊或雜訊時，可以用 AI 與專用修復工具把畫質部分提升回來。下面我會用簡單步驟跟你說明如何用 HitPaw VikPea做初步的影片畫質修復，並給出實務上的優化建議。

使用前準備

1.準備原始影片檔（or 壓縮後檔）並備份一份，以免操作錯誤覆寫原檔。
2.檢查影片格式與解析度（例如 720p、1080p、4K），與你想輸出的目標解析度。
3.確認電腦效能：AI 修復通常需要較多 CPU/GPU 與時間。

基本修復流程（步驟示範）

1.匯入影片：把要修復的影片拖進 HitPaw VikPea 的工作區。
2.選擇修復模式：通常會有「去噪（denoise）」「銳化（sharpen）」「超解析度（upscale）」等選項。若來源畫面被壓得很嚴重，可以先做去噪再做超分辨。
3.設定輸出解析度與品質：選擇你要的輸出，例如從 720p 提升到 1080p 或 4K（注意：超分辨不是還原原始細節，但能重建更多視覺細節）。
4.預覽與微調：用工具的預覽功能比較修復前後，微調去噪強度、銳化級別與去塊化。

第五部分：結語

總結來說，檔案壓縮是一項重要的資訊技術，不論是節省儲存空間還是加速資料傳輸都非常實用。透過了解壓縮原理，我們可以更智慧地選擇無損或有損壓縮方式，並在影音或圖片上兼顧品質與檔案大小。若影片因壓縮而畫質受損，也可以利用專業工具如 HitPaw VikPea 進行修復，提升觀看體驗。掌握檔案壓縮原理與相關工具，能讓我們在日常工作與生活中更有效率地管理與分享數位資料。