图片压缩算法_有损图像压缩算法_anghlq的博客-程序员秘密

有损算法：

JPEG，我们最为常用的算法。他是通过离散余弦变换，对图片质量尽量小的时候进行有损压缩，改算法对高中波特率下效果很好，但是对低波特率下，就会出现方格之类的，比如100多MB的MPEG电影，会发现稍微一暗就很多格子。为了解决这个问题，提出了JPEG2000标准。

JPEG2000使用了小波变换算法，自称压缩率比JPEG高30%，同时对局部支持不压缩。同时支持先轮廓、模糊逐步清晰的编码（PNG,GIF和JPEG均支持interlace编码）,但是目前推广比较差，还没看到支持的浏览器。该算法压缩速度比较慢也是限制其发展的原因。

混合：

Webp，google在推的一种压缩算法，初衷是用于视频压缩。算法原理是预测编码，只有在发生变化（转折）时插入新的数据。同时支持有损和无损压缩。压缩率号称比JPEG高40%但是计算开销也达到8倍。

TIFF，标记型，支持多个图层，每个图层可以是JPEG有损的也可以是PNG等无损的。

无损压缩：

仅仅是对数据进行重复数据的短码方式的压缩。PNG和GIF本质没啥区别，GIF早期本分算法被专利了，所以发展了PNG，但是PNG支持更多的颜色，如果是PNG8基本跟GIF一样了。透明度的支持，PNG8和GIF只支持布尔透明度，PNG16,32支持8位也就是256级的透明程度。理论上PNG24不支持透明，但是目前还是发现有些库支持部分不支持。PNG24，24位色彩，也成为真色彩，相当1600W颜色，已经是人眼能分辨的最高级了。

不压缩：

矢量图，缩放或者放大都不会影响其平滑度，不是所有的字体都是TrueType之类的矢量图的。

BMP，bitmap，每个像素8bit，从下往上扫描。

另外，视频编码，有时间和空间（图像）方面的压缩：

解码流程主要包括5个部分：帧间和帧内预测（Estimation）、变换（Transform）和反变换、量化（Quantization）和反量化、环路滤波（Loop Filter）、熵编码（Entropy Coding）。

本文链接：https://blog.csdn.net/anghlq/article/details/18443753

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