如何在网页设计中选择一个完美的图像格式？

JPEG

那么,它是如何工作的呢?它有什么好处呢?

JPEG压缩或雕刻成8×8-pixel-blocks,然后做一点疯狂,和一大堆的数学。它转换每个块的pixels-lists R,G,B值,映射到连续点空间分成一组系数,用于方程描述的块的能量波动。在技术术语,JPEG压缩算法将图像从空间域的信息到频域。

实际上,这意味着JPEG非常擅长连续色调图像压缩:图像与一个巨大的数量的颜色,以及它们之间的平滑过渡。换句话说,JPEG假定你的图像看起来或多或少像照片。相反,JPEG格式在压缩图像清晰边缘或高能是可怕的。

为了压缩这些图片,我们采用不同的压缩算法。进入我们的下一个格式：GIF

在web的早期,如果不是一个JPEG图像,这是一个GIF。GIF格式采用LZW压缩算法,这远比JPEG的mathemagic简单。从本质上讲,LZW算法扫描你的图像数据并生成短代码重复的部分;LZW缩短重复。这意味着GIF格式图像压缩,大量相同或重复的数据。只有几个颜色的图像,在广泛的范围,与夏普之间的转换可以存储高效、无损的gif。但在压缩…GIF是可怕的东西,有常用的格式,硬,256 颜色限制。转换图像超过这一数字的颜色变成一个GIF导致损耗多色调分色法,看起来糟透了。

简而言之,GIF和JPEG相反,互补优势。但未解决专利问题周围的LZW算法启发一些非常聪明的人,第二次裂纹无损图像格式的网页设计。

PNG

PNG擅长相同类型的图像,带来了一些好处:没有256的颜色限制。阿尔法通道透明度(因此一个像素可以部分透明,而不是简单的通透或完全不透明)在压缩时，PNG是如何击败GIF的？首先,PNG算法试图减少它将需要存储的数据量。格式特性五个不同的预测策略,但基本上,PNG假设相邻像素将是相似的。如果这种假设证明是真的,PNG保存数据只存储其预测和实际值之间的差别,少数比大公司占据更少的空间。

第二,通过允许引用之前的图片PNG削减了重复,相同的像素序列存储相同的数据(而不是两次)使用一种叫做LZ77算法。如果斜视,PNG LZ77和GIF的LZW实现同一ends-cutting repetition-but那里通过意味着足够明显的逃避专利律师。每个人都赢了!

最后,做完这一切,PNG使用这一过程被称为“霍夫曼编码”将剩余的价值归结进一步通过生成最常见的最小的码值(顺便说一句,JPEG格式使用霍夫曼编码作为最后一步)。

结合以上三种(无损)技术在GIF的单一策略提供了巨大的好处。通过改变原始图像数据有损贯穿这个挑战之前，复杂的工具可以提供更大的压缩比,为了使它更compression-friendly。

退一步,所有你需要知道的是:PNG时将执行比JPEG照片,比GIF是更好的。所以，任何设计中可以用它来作为清爽的边缘图像和广泛范围的纯色或精确的重复模式。