PNG图像的压缩算法
图像压缩算法及其数学原理
图像压缩算法及其数学原理在现代科技的发展下，数字图像已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，随着图像的分辨率和色彩深度的提高，图像文件的大小也越来越大，给存储和传输带来了巨大的负担。
为了解决这个问题，图像压缩算法应运而生。
图像压缩算法是一种通过减少图像文件的数据量来实现文件大小减小的技术。
它可以分为有损压缩和无损压缩两种类型。
有损压缩算法是通过牺牲一定的图像质量来实现更高的压缩比。
最常见的有损压缩算法是基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）的JPEG算法。
JPEG算法将图像分成8x8的图像块，对每个图像块进行DCT变换，然后将变换系数进行量化和编码。
在量化过程中，DCT变换系数的高频部分被量化为较小的数值，从而减小了数据量。
在编码过程中，采用了熵编码算法，如哈夫曼编码，进一步减小了数据的大小。
虽然JPEG算法可以实现较高的压缩比，但由于数据的丢失，图像质量也会有所损失。
无损压缩算法是通过保持图像质量的前提下实现文件大小减小的技术。
最常见的无损压缩算法是基于预测编码的无损压缩算法，如GIF和PNG算法。
这些算法利用图像中像素之间的相关性进行编码。
在预测编码中，每个像素的值都是通过对其周围像素值进行预测得到的。
然后，将预测误差进行编码和存储。
由于预测误差通常较小，因此无损压缩算法可以实现较小的文件大小，同时保持图像质量不变。
图像压缩算法的数学原理是其实现的基础。
在有损压缩算法中，DCT变换是其中的核心数学原理。
DCT变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学变换。
它通过将图像块中的像素值映射到一组频域系数上，从而实现对图像的压缩。
在DCT变换中，高频系数对应于图像的细节信息，而低频系数对应于图像的整体结构。
通过量化和编码高频系数，可以实现对图像细节的压缩。
在无损压缩算法中，预测编码是其中的核心数学原理。
预测编码利用了图像中像素之间的相关性。
通过对像素值进行预测，可以减小预测误差的大小。
JPGPNGGIF压缩原理与成像方式
JPGPNGGIF压缩原理与成像方式1.JPG压缩原理与成像方式：JPG（也称为JPEG）是一种有损压缩的图像文件格式，适用于存储照片和其他真实场景的图像。
JPG使用了一种称为离散余弦变换（DCT）的算法进行压缩。
JPG压缩原理分为两个主要步骤：离散余弦变换和量化。
首先，图像被分割成一系列8x8像素的小块，然后对每个小块进行离散余弦变换，将空域信息转换为频域信息。
通过离散余弦变换，JPG可以将图像中的高频细节转换为低频信息，实现数据的冗余压缩。
接下来，对频域信息进行量化，即将频域系数按照一定的量化表进行近似表示。
这个量化表由JPEG标准规定，对于高频信息进行更强烈的量化压缩，以达到更高的压缩比。
通过量化，高频信息被舍弃，从而减少了图像的数据量。
JPG的成像方式是基于颜色空间，它使用的是RGB颜色模型。
RGB颜色模型是将红、绿、蓝三个颜色分量叠加形成的彩色图像。
JPG对每个颜色通道分别进行压缩和存储，然后在显示时将三个通道进行合成，重建出彩色图像。
2.PNG压缩原理与成像方式：PNG是一种无损压缩的图像文件格式，适用于存储图标、图形和其他需要保留细节的图像。
PNG使用了一种称为差分预测编码的压缩算法。
PNG压缩原理的主要步骤包括差分编码、图像预测和霍夫曼编码。
首先，对图像进行差分编码，将每个像素的数值减去其相邻像素的数值，以便找到图像内的重复模式。
然后，对差分编码结果进行图像预测，使用不同的预测方法去估计像素的数值。
最后，使用霍夫曼编码对差分编码和图像预测结果进行编码，以进一步减小数据量。
PNG的成像方式是基于alpha通道的颜色空间，它使用的是RGBA颜色模型。
与RGB颜色模型相比，RGBA颜色模型在每个像素上增加了一个alpha通道，用于控制像素的透明度。
PNG可以支持包含半透明和全透明像素的图像，并能够在保留图像细节的同时，具有较高的图像压缩比。
3.GIF压缩原理与成像方式：GIF是一种有损和无损压缩的图像文件格式，适用于存储动画图像和简单图形。
PNG图像格式的压缩算法
PNG图像格式的压缩算法便携式网络图形（Portable Network Graphics）简称为PNG，它是一种无损压缩的位图图形格式，其含有以下几种特性：1、支持256色调色板技术以产生小体积文件2、支持最高48位真彩色图像以及16位灰度图像3、支持阿尔法通道（Alpha Channel，表示图片的透明度和半透明度）的透明/半透明性4、支持图像亮度的伽马校正（Gamma校准，用来针对影片或是影像系统里对于光线的辉度 (luminance) 或是三色刺激值 (tristimulus values)所进行非线性的运算或反运算）信息5、使用了无损压缩的算法6、使用了循环冗余校验（CRC，用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误）防止文件出错一、 PNG格式的文件结构PNG定义了两种类型的数据块：一种是PNG文件必须包含、读写软件也都必须要支持的关键块（critical chunk）；另一种叫做辅助块（ancillary chunks），PNG允许软件忽略它不认识的附加块。
这种基于数据块的设计，允许PNG格式在扩展时仍能保持与旧版本兼容。
关键数据块中有4个标准数据块：1、文件头数据块IHDR(header chunk)：包含有图像基本信息，作为第一个数据块出现并只出现一次。
2、调色板数据块PLTE(palette chunk)：必须放在图像数据块之前。
3、图像数据块IDAT(image data chunk)：存储实际图像数据。
PNG数据允许包含多个连续的图像数据块。
4、图像结束数据IEND(image trailer chunk)：放在文件尾部，表示PNG数据流结束二、PNG格式文件的压缩算法PNG格式文件采用的是从LZ77派生的一个称为DEFLATE的非专利无失真式压缩算法，这个算法对图像里的直线进行预测然后存储颜色差值，这使得PNG经常能获得比原始图像更大的压缩率。
PNG算法的压缩过程一般有以下几个步骤：1、图像信息由数据过滤器（delta filtering）进行处理，delta filtering是一个无损的数据过滤算法，它不会改变图像信息的大小，但是会让图像信息具有更高的可压缩性。
png压缩原理
png压缩原理
PNG压缩原理使用了一种基于无损压缩的算法，即对图像像素数据进行压缩而不损失图像质量。
PNG文件由图像数据块和元数据块组成。
PNG压缩首先对图像进行预处理，包括调整颜色深度、优化调色板以及执行颜色空间转换。
然后，压缩算法使用数据压缩和预测编码来进一步减少图像数据的大小。
在数据压缩阶段，PNG采用了两种主要的压缩方法：DEFLATE和发散ZLIB压缩。
DEFLATE是一种通用的无损压缩算法，它使用LZ77算法和霍夫曼编码来对数据进行压缩。
在此过程中，图像的每个扫描行被分为多个过滤器类型，以通过预测和差值来减少数据冗余。
在预测编码阶段，PNG使用可变的参数来对数据进行进一步的压缩。
此步骤根据不同的扫描行和像素值之间的关系对数据进行编码。
这种编码方式可使相邻的像素具有更小的值差异，并通过对较小的值采用更少的位数来减少数据大小。
总体而言，PNG压缩原理通过优化图像数据和使用无损压缩算法来减少图像文件的大小。
这种压缩技术可以保证图像质量不受损失，并在处理需要高质量图像的应用场景中发挥重要作用。
tinypng原理
tinypng原理
Tinypng是一种图像压缩工具，它通过使用先进的压缩算法来
减小图像的文件大小，而无需在视觉上损失太多的质量。
它的原理主要涉及以下几个步骤：
1. 压缩算法：Tinypng使用一种称为无损压缩和有损压缩的组
合方法。
对于无损压缩，它会检测并删除图像中的冗余信息，如元数据、嵌入的缩略图和其他不必要的数据。
对于有损压缩，它会降低图像的颜色深度、精确度或细节，以减小文件大小。
2. 颜色分析和量化：Tinypng会对图像的像素进行颜色分析，
并使用一种称为色彩量化的方法，将高精度的RGB颜色值转
换为更低精度的索引颜色。
这样可以减小颜色的数量，并降低图像的文件大小。
3. 图像优化：Tinypng会应用一系列优化算法来进一步减小文
件大小，例如删除冗余信息、压缩图像的特定区域、平滑像素等。
4. 文件格式转换：Tinypng还可以将图像转换为不同的文件格式，例如从PNG转换为JPEG。
这可以根据图像的内容和特定要求来选择更适合的文件格式，从而进一步减小文件大小。
总的来说，Tinypng利用先进的压缩算法和优化技术，通过减
小图像文件的大小来实现图像压缩的目的，同时尽量保持图像在视觉上的质量。
数字信号处理中的压缩算法
数字信号处理中的压缩算法数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）中的压缩算法1. 引言数字信号处理在现代通信、音频、视频等领域发挥着重要作用，然而处理庞大的数字信号数据往往需要大量的存储和传输资源。
为了克服这一问题，压缩算法应运而生，通过减少信号数据的冗余性和无关信息，实现高效的数字信号处理。
2. 压缩算法分类（1）无损压缩算法无损压缩算法通过去除信号数据的冗余性实现压缩，但压缩后能恢复到原始信号，不会丢失任何信息。
主要包括：- 赫夫曼编码（Huffman coding）：利用频率较高的信号数据使用较短的编码，频率较低的信号数据使用较长的编码，实现高效的压缩。
- 霍夫曼编码（Huffman coding）：类似于赫夫曼编码，但对多个信号数据进行编码，以进一步提高压缩效率。
- 预测编码（Predictive coding）：通过使用先前的信号数据进行预测，并将预测误差进行编码，减少信号数据的冗余。
（2）有损压缩算法有损压缩算法通过舍弃部分信号数据或者对信号数据进行近似表示，从而实现更高的压缩率，但在压缩过程中会引入信息损失。
主要包括： - 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT）：将信号从时域转换到频域，并丢弃高频成分，实现较高的压缩率。
- 小波变换（Wavelet Transform）：将信号分解为低频和高频子带，舍弃高频子带以减少数据量。
- 量化（Quantization）：将信号数据映射为离散的取值范围，以减少数据的精度和位数。
- 运动补偿（Motion Compensation）：对视频信号进行分块和运动估计，仅保留运动矢量和预测误差，削减冗余。
3. 压缩算法应用（1）音频压缩音频信号往往具有连续性和频率稳定性的特点，常用的音频压缩算法包括：- MPEG Audio Layer III（MP3）：采用MDCT、量化和熵编码等技术，实现高压缩率的音频压缩。
图像压缩算法原理：JPEG、PNG等压缩方式
图像压缩算法原理：JPEG、PNG等压缩方式图像压缩算法旨在减小图像文件的大小，同时保持尽可能多的图像质量。
JPEG（Joint Photographic Experts Group）和PNG（Portable Network Graphics）是两种常见的图像压缩方式，它们有不同的原理和适用场景。
JPEG 压缩算法原理：离散余弦变换（DCT）： JPEG 使用离散余弦变换将图像从空间域变换到频域。
DCT将图像分解为一系列频率分量，允许更多的信息被聚焦在低频分量上，这些低频分量对人眼更敏感。
量化：在DCT之后，通过量化将每个频率分量的数值映射为一个较低的精度。
高频分量被更多地量化为零，从而进一步减小数据。
哈夫曼编码：使用哈夫曼编码对量化后的数据进行熵编码。
哈夫曼编码对常见的值使用较短的编码，对不常见的值使用较长的编码，以进一步减小文件大小。
色彩空间转换： JPEG通常将RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间，其中Y表示亮度（灰度），Cb和Cr表示色度（颜色信息）。
这样可以将图像的亮度和色度分离，使得在色度上的降采样更容易。
PNG 压缩算法原理：无损压缩：与JPEG不同，PNG是一种无损压缩算法，它保留了原始图像的每一个像素的精确信息。
这使得PNG适用于需要完整性的图像，如图标、图形等。
差分预测： PNG使用差分预测（Delta Predictive Coding）来减小冗余。
通过预测每个像素值与其周围像素值之间的差异，PNG可以用较小的数据表示图像。
LZ77压缩： PNG使用LZ77算法进行数据压缩。
该算法通过查找并用指向先前出现的相似数据的指针替换当前数据，从而减小文件大小。
无调色板和透明度支持： PNG支持真彩色图像，并且可以存储图像的透明度信息。
这使得PNG在需要保留图像质量的同时支持透明背景。
总体而言，JPEG适用于需要较小文件大小，且可以容忍一些信息损失的场景，而PNG适用于需要无损压缩和透明度支持的场景。
图像压缩芯片
图像压缩芯片图像压缩芯片是一种用于压缩和解压缩图像数据的专用芯片。
它通过使用各种压缩算法和技术，能够将图像数据压缩成较小的文件大小，从而减少存储和传输所需的带宽和空间。
图像压缩芯片通常由数字信号处理器（DSP）和内存组成。
它们还可能包括专门的硬件加速器，用于执行某些压缩算法的特定任务。
这样的设计使得图像压缩芯片能够在较短的时间内处理大量的图像数据。
图像压缩芯片使用的压缩算法有很多种，包括JPEG、PNG、GIF等。
每种压缩算法都有其特定的优势和适用范围。
其中，JPEG是一种广泛使用的有损压缩算法，适用于存储和传输照片和其他彩色图像。
JPEG算法通过将图像分成小的8x8像素块，并对每个块进行离散余弦变换（DCT）。
然后，它将DCT系数进行量化并使用哈夫曼编码进行压缩。
由于JPEG是有损压缩算法，因此压缩后的图像质量可能会有所降低。
相比之下，PNG是一种无损压缩算法，适用于需要精确复原图像的应用场景。
PNG算法使用一种称为Adaptive Deflate的算法，它基于数据重复的概念，将图像数据转换为一系列的长度和距离对。
这些对在解压缩时被用来恢复原始图像数据。
由于PNG是无损压缩算法，因此压缩后的图像质量与原始图像相同。
除了JPEG和PNG之外，还有其他许多压缩算法可以用于图像压缩芯片，如GIF、TIFF等。
使用图像压缩芯片可以带来许多好处。
首先，它可以大大减少图像数据的存储空间和传输带宽的需求，从而节省成本。
其次，压缩后的图像文件可以更快地传输和加载，提高用户体验。
最后，对于某些应用，如监控摄像头和医学影像设备，使用图像压缩芯片可以减少存储和传输的时间延迟。
然而，也有一些挑战和限制与图像压缩芯片相关。
首先，压缩和解压缩过程需要花费计算资源，因此可能会增加功耗和成本。
其次，压缩算法和参数的选择对图像质量和压缩比起着重要作用，需要根据具体应用场景进行权衡和优化。
此外，有些压缩算法如JPEG是有损压缩，可能会降低图像质量。
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PNG图像格式的压缩算法
便携式网络图形（Portable Network Graphics）简称为PNG，它是一种无损压缩的位图图形格式，其含有以下几种特性：
1、支持256色调色板技术以产生小体积文件
2、支持最高48位真彩色图像以及16位灰度图像
3、支持阿尔法通道（Alpha Channel，表示图片的透明度和半透明度）的透明/半透明
性
4、支持图像亮度的伽马校正（Gamma校准，用来针对影片或是影像系统里对于光线的
辉度 (luminance) 或是三色刺激值 (tristimulus values)所进行非线性的运算或
反运算）信息
5、使用了无损压缩的算法
6、使用了循环冗余校验（CRC，用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误）
防止文件出错
一、 PNG格式的文件结构
PNG定义了两种类型的数据块：一种是PNG文件必须包含、读写软件也都必须要支持的关键块（critical chunk）；另一种叫做辅助块（ancillary chunks），PNG允许软件忽略它不认识的附加块。
这种基于数据块的设计，允许PNG格式在扩展时仍能保持与旧版本兼容。
关键数据块中有4个标准数据块：
1、文件头数据块IHDR(header chunk)：包含有图像基本信息，作为第一个数据块出现
并只出现一次。
2、调色板数据块PLTE(palette chunk)：必须放在图像数据块之前。
3、图像数据块IDAT(image data chunk)：存储实际图像数据。
PNG数据允许包含多个
连续的图像数据块。
4、图像结束数据IEND(image trailer chunk)：放在文件尾部，表示PNG数据流结束
二、PNG格式文件的压缩算法
PNG格式文件采用的是从LZ77派生的一个称为DEFLATE的非专利无失真式压缩算法，这个算法对图像里的直线进行预测然后存储颜色差值，这使得PNG经常能获得比原始图像更大的压缩率。
PNG算法的压缩过程一般有以下几个步骤：
1、图像信息由数据过滤器（delta filtering）进行处理，delta filtering是一个无损的数据过滤算法，它不会改变图像信息的大小，但是会让图像信息具有更高的可压缩性。
2、被处理过的数据将会用Ziv-Lempel（LZ77）算法进行处理，处理后的数据被Huffman 算法压缩，得到最后的PNG格式的图像数据，过程可用下图表示。
（1） LZ77压缩算法原理
为了更好地说明LZ77算法的原理，首先介绍算法中用到的几个术语：
1.输入数据流(input stream)：要被压缩的字符序列。
2.字符(character)：输入数据流中的基本单元。
3.编码位置(coding position)：输入数据流中当前要编码的字符位置，指前向缓冲存
储器中的开始字符。
4.前向缓冲存储器(Lookahead buffer)：存放从编码位置到输入数据流结束的字符序列
的存储器。
5.窗口(window)：指包含W个字符的窗口，字符是从编码位置开始向后数也就是最后处
理的字符数。
6.指针(pointer)：指向窗口中的匹配串且含长度的指针。
LZ77编码算法的核心是查找从前向缓冲存储器开始的最长的匹配串。
编码算法的具体执行步骤如下：
1.把编码位置设置到输入数据流的开始位置。
2.查找窗口中最长的匹配串。
3.以“(Pointer, Length) Characters”的格式输出，其中Pointer是指向窗口中匹配
串的指针，Length表示匹配字符的长度，Characters是前向缓冲存储器中的不匹配的第1个字符。
4.如果前向缓冲存储器不是空的，则把编码位置和窗口向前移(Length+1)个字符，然后
返回到步骤2
（2）使用LZ77算法进行压缩
如果当前处理开始字节的串在窗口中有匹配串，就先输出一个标志位，表明下面是一个（之间的距离，匹配长度）对，然后输出（之间的距离，匹配长度）对，再从刚才处理完的串之后的下一个字节继续处理。
如果当前处理字节开始的串在窗口中没有匹配串，就先输出一个标志位，表明下面是一个没有改动的字节，然后不做改动的输出当前处理字节，再继续处理下一个字节。
伪代码如下：
压缩一段字节流，src - 源数据区，srclen - 源数据区字节长度，dest - 压缩数据区，
返回值 > 0 压缩数据长度，返回值 = 0 数据无法压缩，返回值 < 0 压缩中异常错误int CCompressLZ77::Compress(BYTE* src, intsrclen, BYTE* dest)
{
CurByte<- 0
CurBit<- 0
pWnd<- src;
_InitSortTable()
初始化索引表，释放上次压缩用的空间
fori<- 0 to srclen
do if CurByte>= srclen
return 0;
do if _SeekPhase(src, srclen, i, &off, &len)
_SeekPhase(BYTE* src, intsrclen, intnSeekStart, int* offset, int* len)在滑
动窗口中查找术语,nSeekStart - 从何处开始匹配, offset, len - 用于
接收结果，表示在滑动窗口内的偏移和长度,返回值- 是否查到长度为2或
2以上的匹配字节串
_OutCode(dest, 1, 1, FALSE)
_OutCode(dest, len, 0, TRUE)
在窗口不满64k大小时，不需要16位存储偏移
_OutCode(dest, off, UpperLog2(nWndSize), FALSE)
_ScrollWindow(len)
将窗口向右滑动n个字节
i<- i+len-1;
else
_OutCode(dest, 0, 1, FALSE);
_OutCode(dest, (DWORD)(src[i]), 8, FALSE);
_ScrollWindow(1);
destlen<- CurByte + ((CurBit) ? 1 : 0);
ifdestlen>= srclen
return 0;
returndestlen;
}
(3)LZ77算法解压算法
对于LZ77压缩文本的解压很简单。
解压算法必须保存解压输出的最后N个字符。
当碰到编码字符串时，解压算法使用<指针>，和<长度>，字段将编码替换成实际的正文字符串。
三、LZ77算法优劣以及应用
（1）LZ77算法优劣
Ziv-Lempel（LZ77）算法假设需要压缩的数据中连续的序列重复的出现，如果正在处理的序列与历史滑动窗口中的一条或者朵小序列相匹配，则将该序列处理为一个LZ77 对，LZ77 对包含(距离，长度) 这两个数据，指向最近的一个匹配的序列。
如果在一定范围(例如长度在3~258 之间)内无法找到相应的匹配对，则LZ77 算法会采取一种“贪婪”策略来处理该序列。
这种“贪婪”策略在压缩文本或者很多二进制文件时效果很好，然而它在处理
过滤后的数据时效果不太理想。
过滤后数据主要由很小的随机分布的数据组成，在这种情况下，即使使用“贪婪”策略也不一定能得到很好的效果。
（2）LZ77算法应用
如今除了PNG图像格式压缩使用了LZ77算法，还有GZIP(GNU自由软件的文件压缩程)以及ZLIB（提供数据压缩用的函式库）均采用了LZ77算法进行压缩。