1. Matematyczna modelowanie informacji

1.6. Kodowanie danych

Współczesne kodeki bazują na podstawach teorii informacji w zakresie stosowanych metod binarnego kodowania oraz probabilistycznego modelowania źródeł informacji (zobacz punkt 1.1). Wśród wspomagających zasobów efektywnych rozwiązań warto wymienić teorię aproksymacji, przetwarzania sygnałów, klasyfikacji, percepcji wraz z modelami ludzkiego systemu widzenia czy słyszenia.

Wyróżnić można przede wszystkim metody odwracalne i nieodwarcalne, entropijne lub słownikowe, kody symboli lub strumieniowe, transformacyjnego kodowania z opcją podziału na bloki, skalowaniem, osadzaniem, progresją i hierarchicznością lub bez. Inteligencją tych metod jest modelowanie źródła informacji z pełną adaptacją, przy zadawalajacej wiarygodności modelu probabilistycznego w określonym kontekście lub przy maksymalnym dopasowaniu mechanizmu deterministycznego. Przy selekcji informacji ważne jest porządkowanie, maksymalny przyrost ilości kodowanej informacji w początkowej fazie kształtowania reprezentacji kodowej, z zachowaniem monotoniczności tego przyrostu. 

Metody proste, sprawdzone, użyteczne niemal w każdym zastosowaniu uzupełniane są przez rozwiązania błyskotliwe, specyficzne, dopasowane do współczesnych wymagań aplikacji multimedialnych oraz rosnących zapotrzebowań w obszarze wymiany informacji. Pomysły sprawdzone, jak przykładowo estymacja i kompensacja ruchu bazująca na blokach i predykcji z ramek sąsiednich, doskonalone są poprzez rozszerzanie obszaru przeszukiwań zlaeżności pomiędzy danymi, zmienną wielkość bloku, elastyczny dobór przekształcenia blokowego itp., wykorzystując rosnącą moc obliczeniową współczesnych procesorów.