Image 为什么GIF格式不是自然图像最紧凑的格式？

我们试卷样本中的完整问题：

通过突出显示算法的相关部分，解释为什么GIF格式不是表示具有自然内容的图像的最紧凑格式

我知道使用GIF对自然图像来说不是很好，因为它被限制为256色，但是为什么它不能提供一个足够紧凑的文件呢？如果有什么区别的话，你会认为颜色越少意味着文件越小

在我们的笔记中，我们被告知所使用的LZW压缩比Huffman更好，原因有几个（包括它只进行一次压缩）。哈夫曼编码/压缩会导致更小的文件吗

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，PNG格式提供了比GIF更好的压缩。LZW很可能是罪魁祸首，但为什么？算法的哪些“部分”支持这样的论点，即它“不是表示图像的最紧凑的格式”，特别是对于自然图像

我不能确切地确定LZW编码的细节，但我相信它通过构建一个通用位序列字典（每次出现时都必须相同）来压缩数据。这意味着线条图等压缩效果非常好，因为它们包含许多“纯色”区域（即相同的像素颜色在一行中重复多次）。如果你有一个100个白色像素的区域，你可以通过说它是“一行中100个相同的白色像素”来压缩它

“自然图像”，如数码相机拍摄的图像，不包含纯色区域。一张蓝色墙壁的照片实际上会包含许多不同色调的蓝色-相机噪音，至少会使每个像素与其相邻像素略有不同。LZW将无法找到许多重复序列，因此无法对数据进行大量压缩

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JPEG比GIF实现更小的文件大小，因为它不怕从图片中丢失一点信息——它是有损的。诀窍在于，JPG的设计目的是只丢失人类无论如何都不善于看到的信息。（见注1。）我们擅长于在图片的“平滑”区域中看到伪影，但不擅长在图像的尖锐过渡附近看到伪影

它也是一种完全不同的压缩算法，基于将图像编码为二维频域表示（数字信号处理类型的东西），而不是试图寻找重复的比特子序列

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注1:JPEG是一种“感知”压缩方法。它发挥了人类视觉的优势和劣势——颜色“平滑”区域的小错误很容易看到，但图像“繁忙”区域的小错误很容易在细节中漏掉

MP3音频的工作原理相同。它丢弃了我们听不到的信息；例如，如果有一个响亮的声音接着是一个安静的声音，我们通常听不到安静的声音-我们的耳朵已经被响亮的声音淹没了，并且听不到后面的安静的声音。MP3编码抛弃了安静的声音，专注于正确地发出响亮的声音

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注2：

我刚刚意识到我还没有真正解决PNG问题

PNG实现了比GIF更好的压缩，因为它在无损压缩之前应用了预过滤步骤（即

DEFLATE

，大致相当于LZW）。请参阅

其思想是相邻像素可能彼此略有不同（由于噪声），但它们的值大致相同

假设我们有数据：

132 133 134 135 136 137 138

LZW看着这个，说“这些值都不同，我不能压缩它。”

PNG从值之间的差异来看：

132 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1

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也就是说，第一个数据元素是

132

，并且通过添加

1

获得以下元素。这种表示法在LZW中的压缩效果相当好。

如果要比较8位GIF和24位PNG，那么这很不公平，是吗？谢谢。你在注2中所说的“此表示法与LZW压缩得相当好”是什么意思？你是说一起吗？有趣的是，论文的下一个问题是关于JPG如何利用人类视觉系统的。@AdamLynch：这种技术被称为增量编码。（请参阅：增量脉冲编码调制。）其想法是，可能值的范围可能是

0-255

（8位），但信号可能只是缓慢变化。如果相邻值之间的最大差值仅为

0-15

，则可以将差值编码为每个值4位。当我说“这压缩得更好”时，我的意思是增量编码更有效，因此LZW（或DEFLATE）必须压缩的位更少。