PNG图片压缩原理解析--屌丝的眼泪

开发 前端
png的图片我们每天都在用,可是png到底是什么,它的压缩原理是什么?很好,接下来我将会给大家一一阐述。

 png??png的图片我们每天都在用,可是png到底是什么,它的压缩原理是什么?

很好,接下来我将会给大家一一阐述。

什么是PNG

PNG的全称叫便携式网络图型(Portable Network Graphics)是目前流行的网络传输和展示的图片格式,原因有如下几点:

  •  无损压缩:PNG图片采取了基于LZ77派生算法对文件进行压缩,使得它压缩比率更高,生成的文件体积更小,并且不损失数据。
  •  体积小:它利用特殊的编码方法标记重复出现的数据,使得同样格式的图片,PNG图片文件的体积更小。网络通讯中因受带宽制约,在保证图片清晰、逼真的前提下,优先选择PNG格式的图片。
  •  支持透明效果:PNG支持对原图像定义256个透明层次,使得图像的边缘能与任何背景平滑融合,这种功能是GIF和JPEG没有的。

PNG类型

PNG图片主要有三个类型,分别为 PNG 8/ PNG 24 / PNG 32。

  •  PNG 8:PNG 8中的8,其实指的是8bits,相当于用2^8(2的8次方)大小来存储一张图片的颜色种类,2^8等于256,也就是说PNG 8能存储256种颜色,一张图片如果颜色种类很少,将它设置成PNG 8得图片类型是非常适合的。
  •  PNG 24:PNG 24中的24,相当于3乘以8 等于 24,就是用三个8bits分别去表示 R(红)、G(绿)、B(蓝)。R(0~255),G(0~255),B(0~255),可以表达256乘以256乘以256=16777216种颜色的图片,这样PNG 24就能比PNG 8表示色彩更丰富的图片。但是所占用的空间相对就更大了。
  •  PNG 32:PNG 32中的32,相当于PNG 24 加上 8bits的透明颜色通道,就相当于R(红)、G(绿)、B(蓝)、A(透明)。R(0~255),G(0~255),B(0~255),A(0~255)。比PNG 24多了一个A(透明),也就是说PNG 32能表示跟PNG 24一样多的色彩,并且还支持256种透明的颜色,能表示更加丰富的图片颜色类型。

怎么说呢,总的来说,PNG 8/ PNG 24 / PNG 32就相当于我们屌丝心中,把女神分为三类:

  •  一类女神 = PNG 8:屌丝舔狗们见到这一类女神,顿时会觉得心情愉悦、笑逐颜开,屌丝发黑的印堂逐渐舒展,确认过眼神,是心动的感觉。
  •  二类女神 = PNG 24:第二类女神开始厉害了,会给屌丝们一种菊花一紧、振聋发聩的心弦震撼,接触多了第二类女神能让屌丝每天精神抖擞,延年益寿。
  •  三类女神 = PNG 32:在第三类女神面前,所有的语言都显得苍白无力。超凡脱俗、天神下凡都不足以描摹她美色的二分之一。我曾经只有在梦里才见到过。

哎。。。我的初恋,看着她现在的照片,应该是触及PNG 24这一等级了。

PNG图片数据结构

PNG图片的数据结构其实跟http请求的结构很像,都是一个数据头,后面跟着很多的数据块,如下图所示:

[[260034]]

如果你用vim的查看编码模式打开一张png图片,会是下面这个样子:

看到这一坨坨十六进制编码是不是感觉和女神的心思一样晦涩难懂?

老弟 莫慌,讲实话,如果撩妹纸有那一坨坨乱码那么简单,哥哥我早就妻妾成群啦。

接下来我就一一讲解这一堆十六进制编码的含义。

8950 4e47 0d0a 1a0a:这个是PNG图片的头,所有的PNG图片的头都是这一串编码,图片软件通过这串编码判定这个文件是不是PNG格式的图片。

0000 000d:是iHDR数据块的长度,为13。

4948 4452:是数据块的type,为IHDR,之后紧跟着是data。

0000 02bc:是图片的宽度。

0000 03a5:是高度。

以此类推,每一段十六进制编码就代表着一个特定的含义。下面其他的就不一一分析了,太多了,小伙伴们自己去查吧。

什么样的PNG图片更适合压缩

常规的png图片,颜色越单一,颜色值越少,压缩率就越大,比如下面这张图:

[[260035]]

它仅仅由红色和绿色构成,如果用0代表红色,用1代表绿色,那用数字表示这张图就是下面这个样子:

00000000000000000

00000000000000000

00000000000000000

1111111111111111111111111

1111111111111111111111111

1111111111111111111111111

我们可以看到,这张图片是用了大量重复的数字,我们可以将重复的数字去掉,直接用数组形式的[0, 1]就可以直接表示出这张图片了,仅仅用两个数字,就能表示出一张很大的图片,这样就极大的压缩了一张png图片。

所以!颜色越单一,颜色值越少,颜色差异越小的png图片,压缩率就越大,体积就越小。

PNG的压缩

PNG图片的压缩,分两个阶段:

  •  预解析(Prediction):这个阶段就是对png图片进行一个预处理,处理后让它更方便后续的压缩。说白了,就是一个女神,在化妆前,会先打底,先涂乳液和精华,方便后续上妆、美白、眼影、打光等等。
  •  压缩(Compression):执行Deflate压缩,该算法结合了 LZ77 算法和 Huffman 算法对图片进行编码。

预解析(Prediction)

png图片用差分编码(Delta encoding)对图片进行预处理,处理每一个的像素点中每条通道的值,差分编码主要有几种:

  •  不过滤
  •  X-A
  •  X-B
  •  X-(A+B)/2(又称平均值)
  •  Paeth推断(这种比较复杂)

假设,一张png图片如下:

[[260036]]

这张图片是一个红色逐渐增强的渐变色图,它的红色从左到右逐渐加强,映射成数组的值为[1,2,3,4,5,6,7,8],使用X-A的差分编码的话,那就是:

[2-1=1, 3-2=1, 4-3=1, 5-4=1, 6-5=1, 7-6=1, 8-7=1]

得到的结果为

[1,1,1,1,1,1,1]

[1,1,1,1,1,1,1]这个结果出现了大量的重复数字,这样就非常适合进行压缩。

这就是为什么渐变色图片、颜色值变化不大并且颜色单一的图片更容易压缩的原理。

差分编码的目的,就是尽可能的将png图片数据值转换成一组重复的、低的值,这样的值更容易被压缩。

此外,还要注意的是,差分编码处理的是每一个的像素点中每条颜色通道的值,R(红)、G(绿)、B(蓝)、A(透明)四个颜色通道的值分别进行处理。

压缩(Compression)

压缩阶段会将预处理阶段得到的结果进行Deflate压缩,它由 Huffman 编码 和 LZ77压缩构成。

如前面所说,Deflate压缩会标记图片所有的重复数据,并记录数据特征和结构,会得到一个压缩比大的png图片 编码数据。

Deflate是一种压缩数据流的算法. 任何需要流式压缩的地方都可以用。

还有就是我们前面说过,一个png图片,是由很多的数据块构成的,但是数据块里面的一些信息其实是没有用的,比如用Photoshop保存了一张png图片,图片里就会有一个区块记录“这张图片是由photshop创建的”,很多类似这些信息都是无用的,如果用photoshop的“导出web格式”就能去掉这些无用信息。导出web格式前后对比效果如下图所示:

可以看到,导出web格式,去除了很多无用信息后,图片明显小了很多。

结语

以上就是我对png的理解了,写的不好,就像一个支离破碎的中老年,杂乱无章。

想起那年跟初恋分手的原因 是因为怕影响到学习。。。可是分开后成绩也还是很烂,不仅错过了女神,而且到现在也依然一事无成。

如今中年已至,身上背负着巨大的房贷,家里还有嗷嗷待哺的孩子,看着身旁呼噜声轰天熟睡中的妻子,突然也就想开了。

就像鲁迅说的:

“爱情就像在海滩上捡贝壳,不要捡大的, 也不要捡最漂亮的,要捡就捡自己最喜欢的, 最重要的是捡到了自己喜欢的 就永远不要再去海边了。”

。。。。。。

凌晨四点写完文章 不知不觉睡着了

梦回到十年前的那个夏天 我们都笑的很甜

看着你哭泣的脸 微笑着对我说再见

再见

 

责任编辑:庞桂玉 来源: segmentfault
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