空间压缩器如何减少图形的文件大小？答案

【问题标题】：How do spatial compressors reduce file sizes for graphics?空间压缩器如何减少图形的文件大小？
【发布时间】：2011-08-18 16:29:11
【问题描述】：

空间压缩器究竟是如何减小图形文件大小的？是否与像素、帧或元数据有关？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

一般来说，它的工作方式与对人类的工作方式相同。

你看着一张房子的照片说“我看到一栋白色的房子，三扇窗户，一扇门，外面的草和一个白色的尖桩篱笆”。每片草叶的数量、位置和方向，房屋油漆的精确纹理等细节对我们来说并不重要。

同样，当您压缩图像时，您会丢弃细节，直到达到您需要的文件大小。至少，图像可以用一个值来描述，平均图像中的每个像素颜色。你从那里上去。

与我的房屋示例类似的一种常见技术是创建“单词”来描述图像的较大特征，这些特征会被重复很多次。这在一般意义上称为游程编码 (RLE)，但它可能不仅仅是特定的重复模式。例如，您可以使用 ID 0 描述类似于 4 个垂直绿色像素的东西，并将其粘贴到您的图片上以指定草。

用于压缩图像的技术是无限的，如果您对此感兴趣，我建议您学习几门大学课程，因为即使是最不有效的方法，您也需要非常强大的微积分和模式识别背景。

【讨论】：

谢谢！！话虽如此，压缩器是否会缩小冗余像素或将它们分组？
您不能“缩小”像素，它们是图像的最小单位。您可以说它们被分组，但更准确的说法是完全避免它们。大多数压缩技术将图像转换到不同的空间 (FFT)，然后在最不重要的像素消失的地方应用压缩算法。
好的，哈！所以它更像是从图像中丢弃元数据。整洁的！谢谢！
元数据是作者姓名和 DPI 之类的东西，我们谈论的是实际的图像像素。

【解决方案2】：

基本上有两种不同的方式来压缩图像数据，寻找重复的模式，以及丢弃不太相关的数据。

重复模式的最简单形式用于运行长度编码 (RLE)，它可以找到彼此相邻且颜色相同的像素。 GIF 图像中使用了一种更复杂的形式，它可以找到图像中出现多次的像素组。

在 JPEG 压缩中广泛使用丢弃数据，例如，它首先将图像划分为颜色和亮度信息，然后将每个 2x2 像素组的颜色信息减少为四个像素的平均颜色，从而丢弃大约一半的图像信息，视觉冲击力小。

【讨论】：