图像压缩是一种数据处理技术，旨在减小图像文件的大小，从而提高存储效率和加快传输速度。它主要分为两大类：无损压缩和有损压缩。
无损图像压缩
特点：压缩后的图像可以完全恢复到原始状态，没有信息损失。
应用：适用于对图像质量要求极高的场景，如医学影像、专业设计领域，确保数据的精确性。
有损图像压缩
特点：通过牺牲一定图像质量来换取更高的压缩比。
应用：广泛用于网络图片、视频流媒体等，因为人眼对某些细节的损失不太敏感。
数字图像的表示
图像通常被看作是一个2D函数f(x,y)，其中x和y是空间坐标，f的值代表亮度或颜色强度。
对于彩色图像，使用如RGB（红绿蓝）模型，每个像素由三个8位整数组成，总共24位。
压缩原理
1. 空间冗余：相邻像素间颜色相似，可以利用这种相关性进行压缩。
2. 视觉冗余：利用人眼对某些频率的细节不敏感的特性，去除这些信息。
图像压缩系统
压缩阶段：
预处理：可能包括灰度量化、去噪。
变换：将图像转换到另一个空间，如DCT（离散余弦变换）、DWT（离散小波变换）或YUV空间，以发现并去除冗余。
量化：将连续的变换系数变为离散值，减少数据量。
编码：使用熵编码（如Huffman编码、算术编码）进一步压缩。
解压缩阶段：
反过程进行，包括解码、反量化、反变换，*后是后处理，以减少压缩过程中引入的视觉失真。
高比例压缩算法
利用图像的稀疏表达，即图像在特定基上的系数大部分接近零。
例如，JPEG和JPEG 2000通过DCT或小波变换，找到图像的稀疏表示，忽略小系数，高效编码非零系数。
变长编码（如JPEG中的熵编码）对于提高压缩比至关重要。
实际应用方法
在线工具：如“i压缩”，提供便捷的图片压缩服务，支持多种格式，用户只需上传图片，选择压缩选项即可。
图像编辑软件：如Photoshop，允许精细控制，包括尺寸调整、像素密度改变和格式转换，适合追求高质量的用户。
系统内置功能：Windows等操作系统提供了基本的压缩功能，通过右键菜单即可快速压缩图片文件。
通过这些方法，图像压缩有效地平衡了图像质量和文件大小，适应了不同场景下的需求。
