图像压缩技术简介
人眼和相机的成像原理
初中时我们都学过凸透镜成像，人眼和相机本质上都是凸透镜成像原理。人眼的晶状体和相机的镜头焦距，都可以调节焦距，从而看到远近不同的物体。有一点需要注意，凸透镜成像形成的是倒立的像，人的大脑会将其纠正为正立的像，而相机则需要通过特殊的元器件进行翻转，例如五棱镜等。
早期的相机都是使用胶片作为成像设备，光线打在胶片上，发生化学反应，形成底片，之后再洗出照片。而现在的相机一般都是感光元件将光信号转为电信号，然后电信号转为数字信号，图像的原始数据可直接写入存储设备，方便计算机进行处理。
当然，实际上相机的原理远比这要复杂的多，那是另一个领域，这里不再做过多的介绍。
RAW 格式图片
计算机中的图片是从哪来的？计算机中的图片来源，本质上只有两个：照相机/摄像机拍摄到图片，或者计算机内部使用图形图像代码库生成的图片（如游戏画面）。这里我们不讨论后者，主要介绍照相机拍摄到的图片。
前面我们讲过，现在的相机可将光信号转为数字信号写入存储设备，这就是最原始的图像数据。这种图像数据一般被称为 RAW 格式图片。RAW 格式图片中包含原始图像的RGB信息，以及快门速度、光圈值、白平衡等相机元数据。可以说，图像领域的 RAW 格式的图片就相当于声音领域的 PCM 数据。PS. 不同相机导出的 RAW 格式图片，其文件的后缀名可能不同。
图片中的每个像素的信息是RGB三色光信息混合而成。RGB三色光有时被称为三个通道，三个通道各有自己的值。而比特深度则用来描述每个通道的所有级别的值的数量，256 是 2 的 8 次方，那么我们可以说，比特深度为 8。这点和声音采样量化中的比特深度类似。
我们知道 PCM 数据体积是很大的，RAW 格式图片也是如此。假设相机拍出来的照片分辨率为 3264 * 2448，约800万像素（稀松平常的分辨率），每个像素RGB通道的比特深度均为8bit（实际上可能是16bit），则一个像素的大小为 24bit 即 3Byte，这张图片的大小为：8000000*3 = 24000000Byte，约为 23MB。这个大小如果只是存在硬盘上，还能接受，但是如果进行网络传输，那么这个数据量就太大了，必须进行压缩。
JPEG 可以说是最常见，最流行的图片压缩技术，它由联合图像专家组（Joint Photographic Experts Group）开发。使用 JPEG 压缩的图片，其后缀名大都为 .jpg 或 .jpeg。JPEG 是一种有损压缩技术，压缩过程中会将原始图像数据中不重要的部分去掉，以便可以用更小的体积保存。2000 年时推出了新的 JPEG 2000 技术，支持无损压缩，但是常用的还是 JPEG 有损压缩算法。
下面就来讲讲 JPEG 压缩原理。
YUV 色彩模式
科学实验证明，人眼对亮度更敏感，对颜色的敏感程度不如对亮度的敏感程度，例如在昏暗的光线下，人只能看到物体的明暗，却分辨不出颜色。另外，人眼对色彩的位置信息也不如对亮度信息敏感。YUV 色彩模式就利用了这些原理。
YUV 模式最早是用在彩色电视领域，是为了解决当时彩色电视信号带宽的问题（这个我们后面还会再说）。后来称为彩色视频领域的通用标准，在彩色电视，计算机图像，数字视频领域都有着非常广泛的应用，并从中衍生出各种子模式，例如用在彩色电视模拟信号中的 YPbPr/YIQ，用在计算机图像和视频领域的 YCbCr 等等。
YUV 中的 Y 表示像素的亮度，也就是灰度值，而 U、V 表示像素的色度，二者共同决定色相和饱和度（有点像HSB色彩模式，不过准确来说U和V分别表示蓝色和红色的“色差值”）。对于 YUV 所表示的图像，Y 和 UV 分量是分离的。如果只有 Y 分量而没有 UV 分量，那么就是黑白图像。彩色电视机采用的就是 YUV 信号，解决与和黑白电视机的兼容问题，使黑白电视机也能接受彩色电视信号。
YUV 颜色空间是从RGB颜色空间推导而来。二者可相互转换，即可以从 RGB 计算出 YUV 的值，也可以将 YUV 还原为 RGB 值。
计算机图像和视频领域使用的 YCbCr 模式，这是 YUV 的一种缩放和偏移模式，它与 RGB的转换如下：
Y = 0.298R + 0.612G + 0.117B;
U = -0.168R - 0.330G + 0.498B + 128;
V = 0.449R - 0.435G - 0.083B + 128;
R = Y + 1.4075( V - 128);
G = Y - 0.3455( U - 128) - 0.7169( V - 128);
B = Y + 1.779( U - 128);
这些公式倒是不用背，用到时查即可。
JPEG 压缩原理
我们前面说过，人眼对亮度更敏感，对颜色的敏感度不如亮度。JPEG 压缩的第一步就是将RGB图像分解为 Y，Cb，Cr 三个分量。比如下面这张图：
分解之后就成了：
第二步，将 Y 分量的数据完全保留下来，对 Cb，Cr 两个分量进行降采样，意思就是，将多个像素的颜色变为一个像素的颜色，这样一来，数据量就减少了很多。至于到底降低到什么程度，后面讲视频原理是会继续分析。
第三步，将图像分为若干个 8*8 的小块，方便后续的算法处理。
第四步，离散余弦变换（DCT Discrete Cosine Transform），这是 JPEG 中的核心算法，大致原理是，将人眼敏感的部分（例如颜色的边界，轮廓）和不敏感的部分（例如大色块）进行分离，最终得到的结果是对每个 88 的小块得到 88 的系数矩阵。这个算法非常复杂，这里不做过多介绍。
第五步，量化，将DCT后得到的每个系数都除以量化矩阵中对应的值，然后进行取整。JPEG中压缩率的调整就是在这一步中体现的。
第六步，使用 Huffman 编码，将上一步得到的矩阵进行进一步地压缩，可以理解为使用数学方法重新组织数据，减小数据量。
上面这些步骤完成之后，再加上一些必要的其他信息（量化矩阵和Huffman的信息，这两个信息需要写入到文件中），就得到了最终的JPEG数据。
整个过程十分复杂，涉及到很多数学和算法知识，并没有详细解释，毕竟这系列文章只是为了入门（我也不会）。
其他图片格式
BMP
BMP是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种 Windows 应用程序所支持。这种格式的特点是包含的图像信息较丰富，几乎不进行压缩，但由此导致了它与生俱生来的缺点：占用磁盘空间过大。所以，目前BMP在只在单机上比较流行，很少用于网络。
GIF
GIF的全称是 Graphics Interchange Format，可译为图形交换格式，采用的是Lempel-Zev-Welch（LZW）压缩算法，最高支持256种颜色。由于这种特性，GIF比较适用于色彩较少的图片。如果碰到需要用复杂彩色的场合，那么GIF的表现力就有限了。但其实GIF最大的优点是支持动态图像，GIF可以包含多张图片，按照时间顺序切换，形成动图。
TIFF
TIFF（Tag Image File Format）图像文件是图像处理中常用的格式之一，其图像格式很复杂，但由于它对图像信息的存放灵活多变，可以支持很多色彩系统，而且独立于操作系统，因此得到了广泛应用。很多专业图片处理软件都支持到处 TIFF 图片格式，并且经常作为不同软件的图像交换中间格式。
PNG
PNG（Portable Network Frame 便携式网络图形）是一种无损压缩的位图片形格式，其设计目的是试图替代 GIF 和 TIFF 文件格式，同时增加一些 GIF 文件格式所不具备的特性。PNG 图片最大的两个优点是：
- 无损压缩：PNG文件采用LZ77算法的派生算法进行压缩，其结果是获得高的压缩比，不损失数据。它利用特殊的编码方法标记重复出现的数据，因而对图像的颜色没有影响，也不产生颜色的损失，这样就可以重复保存而不降低图像质量。
- 支持透明效果：PNG可以为图像定义256个透明层次，使得彩色图像的边缘能与任何背景平滑地融合，从而彻底地消除锯齿边缘。这种功能是JPEG，GIF 和 JPEG 没有的。为了描述这种透明效果，PNG 原有的 RGB 三通道上，增加了 8 bit 的 Alpha 通道（透明通道）。支持透明会增大图片体积，不过这是个可选的选项。
由于 PNG 的优秀特性，它在网络中以及各种操作系统中都十分常用。
