本文主要是介绍图像压缩算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
图像压缩
图像压缩算法是对图像在资源空间上的压缩，每一个色块的颜色可以粗略的由红、绿、蓝的各自三个不同的深度合成得来。
那么，如果我们每一个颜色的程度用8位的二进制码来表示，最终需要24m2大小的空间（这里的m2不是表示平方米，是一种空间大小的计量单位）；而如果我们用5位来表示，需要15m2大小的空间。
选用的位数多，图像色彩更加丰富图像会更清晰，可空间上占用太多资源；而位数少，可以节省空间，可图片就会不够清晰。
我们目前的磁盘空间一般都比较大了，空间不再是特别昂贵的资源。可我们需要考虑一些其他的情况，比如我们的一些特殊的原件，内存空间十分有限，那么我们就需要在空间上有所拮据；亦或者我们网页应用，如果图片较大，那么在加载时需要的时间就会增长，体验感上难免不舒服；再者我们的用户量多的服务器，空间总是有限的，如果数量级达到一定程度也是十分恐怖的。
那么总而言之，算法对于程序来说，是十分重要的。也是一个程序品质的真正内核所在！
那么我们接下来就以8位为例，来体会一下这个图像压缩算法。图像压缩的本质实质上来自于动态规划，大家可以在我们之后的过程中慢慢体会。
为了减少空间的消耗，我们尝试一种变长的模式来存储，不同像素采用不同的位数。
1.图像线性化
那么，我们首先要做的是将数据线性化，就是将矩阵式的数字变成线性。
变完之后的效果就是这样：
2.分段
接下来，我们对上面整理好的线性数据进行分段。
分段规则如下：
1.每一段中的像素位数设置相同。
2.每段是相邻的几个元素的集合。
3.每段最多含256个元素，若超过就需要增加段来表示。（由于最高位数设置为8）
3.分配空间
我们将数据分好段了，就可以按照之前的这个表查找，这一个段的所有元素，最大需要的存储位数了。那么我们说，只要给这段的每个元素以最大需要的位数空间，那么我们每个元素就都能存的下了。
我们再举一个例子：
将这一个集合如图分成三段，然后按照表格记录每一段所需要的存储位数。那么除此之外，我们还需要记录每一段包含了几个元素。
而这两个变量，我们也需要一定的空间存储，每增加一段，就需要一份这样的开销：
段数3+段数8，化简得：段数*11。
3表示：我们每个段所需要的存储位数，最大为8位，那么8这个十进制数，我们需要3位的二进制来表示。
8表示：我们每段包含的元素个数，最大不能超过256（超过就需要两个段了），那么这个十进制的256，需要8位的二进制进行表示。
所以，我们每多分一个段，就会多一个11的开销，这个十一是固定不能变的，而某种意义上，这部分空间就属于被浪费了，因为他没有起到存储图像内容的作用。因此，我们明白了，合理的分段可以节省空间，可盲目对图像分段细化，只会造成过多的11无用开销。
所以，图像压缩算法就是找到一个平衡点，找出最优的分段方案！
这篇关于图像压缩算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
