图片压缩算法
来源:互联网 发布:java获取对象内存地址 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 02:25
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)。
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