什么是图像压缩？
压缩一个图像可以减少其文件大小。 图像压缩可以是有损的，也可以是无损的。
学习目标
阅读本文后，您将能够：
- 定义图像压缩
- 解释为什么压缩对图像优化很重要
- 有损与无损图像压缩的对比
- 了解常见的图像压缩方法和算法
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什么是图像压缩？
图像压缩是一个使图像文件变小的过程。 图像压缩最常见的工作方式是删除图像中的信息字节，或使用图像压缩算法，以占用较少存储空间的方式重写图像文件。 压缩图像是一种有效的方法，可以确保在用户与网站或应用程序互动时快速加载图像。 它是 图像优化的一个重要组成部分。
例如，下面是一个大小为 96 KB 的图像：
这是同一张图片，压缩至 70 KB：
此处压缩至 35 KB：
为什么图像压缩很重要？
压缩的图像比未压缩的图像加载更快。 这很重要，因为网页和应用程序的加载速度对 SEO、 转换率、用户的 数字体验，以及其他关键指标都有巨大影响。 提高 网络性能 是开发人员优化网站的主要方式之一。
图像压缩通常与 其他方法同时使用， ，以提高网络性能。 例如， CDN 缓存内容，以更快地提供给终端用户。 负载平衡 ，有助于防止网络服务器过载。 使用 lazy loading ，可以让网页中最重要的内容加载得更快。 然而，总的来说，图像压缩往往是修复缓慢的页面性能的最快速的方法之一。
什么是有损图像压缩？
考虑到一个旅行者为旅行打包衣服。 旅行者有可能把衣橱里的所有东西都装进去，从鞋子、帽子到正装。 但这样的做法导致旅客需要携带大量的行李，拖慢了他们的速度，也许还要花更多的钱来运输。 相反，旅行者选择最重要的衣物，并将其装入一个手提箱。
就像我们的旅行者不需要收拾他们的整个衣柜一样，人们很少需要以最大的分辨率和最大的尺寸观看整个图像。 (最常用的桌面屏幕尺寸是1680x1050像素，而最常用的移动屏幕尺寸甚至更小，为360x800像素）。 即使在这些尺寸下，一幅图像占据整个屏幕的情况也很罕见）。 通常情况下，一幅图像可以在质量和尺寸上有所降低，而典型的观看者却无法察觉--这种方法被称为"有损的" 图像压缩。
有损图像压缩保留了图像最重要的信息，而没有保留每一个像素。 有几种类型的有损压缩算法，下面将详细介绍。 但所有的工作都是从图像文件中删除信息，使文件由更少的字节组成。
有损的图像压缩方法
网络上托管的许多图像都是使用有损压缩的文件格式。 这确保了图像的快速加载和不使用过多的带宽。 有损压缩方法的常见例子包括：
- JPEG: 这种文件格式以联合摄影专家组的名字命名，可能是使用最广泛的图像压缩方法。 它通常可以按10:1的比例压缩文件，而对图像质量的降低却很小。 较新版本的JPEG包括JPEG 2000和JPEG XR，但许多浏览器不支持这些格式。
- WebP: 虽然WebP也支持无损压缩，但它更常用于有损图像压缩。 谷歌最初开发WebP是为了取代JPEG、PNG和GIF文件格式。
- 高效图像格式（HEIF）： 高效图像格式（HEIF）是一种用于压缩图像的容器文件。 用这种方法压缩的图像有时被称为HEIC文件。
什么是无损图像压缩？
如果我们的旅行者想要的衣服不适合放在行李箱中，他们可以尝试重新折叠和重新安排衣服，使其更适合。 同样，"无损" 图像压缩使用数学算法来重写一个图像文件，而不删除任何信息。 经过无损压缩处理的图像应该与原始图像基本相同，但文件大小应该小得多。
虽然无损压缩可以减少多达40%的图像文件大小，但在减少文件大小和为网络优化图像方面，它仍然不如有损压缩有效。 网站建设者在决定有损和无损图像压缩时，应仔细考虑其终端用户的需求，并 测试其网站的速度 。
无损压缩方法
广泛使用的无损压缩方法包括：
- 便携式网络图形 (PNG)，有时在网络上使用，而不是 JPEG 或 WebP。
- 图形交换格式 (GIF)，在网络上也经常使用。
- 位图 (BMP) 文件通常太大，无法在网络上实际使用。
- RAW 图像完全没有经过压缩。 数码相机以RAW格式拍摄照片，但在网站上使用之前，应将照片转换为其他格式并进行压缩（除非网站是专门用于显示极高质量的图像）。
有哪些常见的图像压缩算法？
有损和无损压缩方法都使用各种图像压缩算法（算法是计算机要遵循的一套规则）来实现更小的文件尺寸。 变换编码、运行长度编码、算术编码、LZW、flate/deflate和Huffman编码都是图像压缩算法的例子。
变换编码 是一种有损的图像压缩算法，通常使用一种叫做离散余弦变换（DCT）的技术，这是一种使用较少信息在数学上表示文件的方法。 JPEG依靠的是转换编码。
运行长度编码 (RLE) 是一种无损压缩算法，对重复的像素进行编码。 例如，如果一排有八个白色像素，它不是写出所有八个像素（如WWWWWW），而是记录像素的数量（如8W）。
算术编码 是另一种无损压缩算法。 像任何数字文件一样，数字图像在较低的计算层次上用一串字符表示。 算术编码对图像文件中经常使用的字符用较少的比特进行编码，对较少使用的字符用较多的比特进行编码。 其结果是与原来的字符串相比，总体上减少了比特。
哈夫曼编码 ，有点类似于算术编码，但通常不会将文件的大小减少得很好。
LZW - Lempel-Ziv-Welch 算法是一种基于 LZ77 和 LZ78 这两种较早的压缩算法的无损压缩方法。
Flate/deflate 是一种基于 Huffman 编码和 LZ77 压缩的无损压缩算法。
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