压缩图片

以最佳质量和压缩率压缩 JPG、PNG 或 GIF。
立即减小图像的文件大小。

或拖放图片在这里

压缩图片...

压缩选项

图像压缩原理

1.图像压缩的概念
减少表示数字图像所需的数据量
《2.图像压缩的基本原理》
图像数据之所以可以压缩,是因为数据中存在冗余。图像数据的冗余主要表现为:图像中相邻像素之间的相关性引起的空间冗余;图像序列中不同帧之间的相关性引起的时间冗余;不同颜色平面或光谱带引起的频谱冗余。数据压缩的目的是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的位数。由于图像数据量巨大,存储、传输和处理都非常困难,因此图像数据压缩非常重要。
信息时代带来了‘信息爆炸’,使得数据量大大增加。因此,数据无论是传输还是存储都需要进行有效的压缩。在遥感技术中,各种空间探测器利用压缩编码技术将其获取的巨大信息发送回地面。
图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用。其目的是减少图像数据中的冗余信息,以便以更有效的格式存储和传输数据。
《3.图像压缩的基本方法》
图像压缩可以是有损数据压缩,也可以是无损数据压缩。绘制技术图纸、图表或漫画时首选无损压缩,因为有损压缩方法,尤其是在低比特率下,会造成压缩伪影。有价值的内容(例如医学图像或用于归档的扫描图像)的压缩也应尽可能选择无损压缩方法。有损方法非常适合自然图像,例如一些可以接受少量图像损失(有时难以察觉)的应用,这样可以大大降低比特率。
无损图像压缩方法有:
游程长度编码
熵编码
自适应字典算法,如 LZW
有损压缩方法是:
将颜色空间缩减为图像中常用的颜色。所选颜色在压缩图像标头的调色板中定义,图像中的每个像素都由调色板中的颜色索引表示。此方法可以与抖动 (en:dithering) 一起使用以模糊颜色边界。
色度采样,利用人眼对亮度变化的敏感度远大于颜色变化,从而使图像中的颜色信息减少一半甚至更多。
变换编码,这是最常见的方法。首先使用傅里叶相关变换,例如离散余弦变换(DCT)或小波变换,然后用熵编码进行量化和压缩。
分形压缩

无损图像压缩

原理
无损压缩的基本原理是相同的颜色信息只需要保存一次。压缩图像的软件首先判断图像中哪些区域相同、哪些区域不同。对于包含重复数据的图像(例如蓝天)可以进行压缩,只需要记录蓝天的起点和终点。但蓝色也可能有不同的深浅,天空有时可能被树木、山脉或其他物体遮挡,需要单独记录。本质上,无损压缩方法是去除一些重复数据,大大减小了要保存在磁盘上的图像的大小。但是,无损压缩不会减少图像的内存占用量,因为从磁盘读取图像时,软件会用适当的颜色信息填充丢失的像素。如果要减少图像占用的内存量,则必须使用有损压缩方法。
优势
无损压缩方法的优点是可以更好地保留图像的质量,但相对而言,这种方法的压缩率比较低。不过,如果需要用高分辨率打印机打印图像,最好采用无损压缩。几乎所有的图像文件都使用其各自的规格。