PNG格式的压缩算法原理

PNG格式的压缩算法原理在过去的几十年里,PNG(便携式网络图形)已经成为应用程序开发的主要部分。从游戏开发到web开发,再到Android开发,它无处不在,这意味着它被广泛采用,但也有被广泛滥用的机会。

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PNG格式的压缩算法原理

在过去的几十年里,PNG(便携式网络图形)已经成为应用程序开发的主要部分。从游戏开发到web开发,再到Android开发,它无处不在,这意味着它被广泛采用,但也有被广泛滥用的机会。

正如我之前所讨论的,PNG提供了一种不错的高分辨率图像格式,但这意味着在数据压缩方面还有很大的改进空间。但是在我们开始讨论如何进一步压缩PNG文件之前,我们必须先讨论格式是如何工作的。

了解压缩

PNG的压缩过程是完全无损的;这意味着压缩文件可以准确地重建源图像。分两个阶段完成:预测(又名过滤)和压缩。

1 过滤器(预测)

增量编码是最强大的数字压缩方法之一,基本思想是您可以将任何值表示为与前一个值不同的值,所以:

[2,3,4,5,6,7,8]会变成[2,1,1,1,1,1,1],其中

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

这之所以如此强大,是因为如果数据是线性相关的(也就是说,值与前一个值有一些很小的差异),那么最终会将数据集的值转换为大量重复的小值,这些小值更容易被压缩。
PNG格式使用称为“filtering”的delta编码格式。基本上,对于每一个像素扫描线,当前像素都是按照与左边像素、上面像素和上面左侧像素的某种关系进行编码的。

PNG格式的压缩算法原理

例如,如果我们用A和B的平均值的差值(X-(((A + B)/2)来编码一个给定的像素,那么我们会得到:

PNG格式的压缩算法原理

过滤器使用用ABC来预测x的值,使用预测值和实际值之间的差来代替X的值。

现在,值得注意的是,每一行只有很小的差异,PNG允许选择五种模式中的一种,每行:

  1. 不使用filtering
  2. X和A的差
  3. X和B的差值
  4. X与(A + B)/2的差值(即平均值)
  5. Paeth预测器(A,B,C的线性函数)

这里的意图是,每一行都可以为自己选择最好的filtering方法,这样就可以产生最少的唯一符号(重复符号越多,压缩效果越好)。这是我们每个模式的原始例子:

PNG格式的压缩算法原理

需要注意的是,这些过滤器是按通道而不是按像素设置的。这意味着该过滤器应用于扫描线的一个像素的所有红色值,然后单独应用于扫描线的所有蓝色值(尽管一行中的所有颜色将使用相同的过滤器)。

PNG格式有一些很好的方式来选择在一个通道上使用哪个过滤器;虽然蛮力是最直接的,但结果并不理想,相反,开发人员在不同的图像类型上进行了试验,并提出了一些接近最优的经验法则:比如对调色板图像以及低于8位的灰度图像不使用过滤器;对于其他的图像,选择最小化绝对差和的滤波器;不是使用256模除(%),而是使用标准的带符号数学,然后获取abs值,并将它们全部添加到给定行中,然后比较其他筛选器类型的和,选择给出最小和的过滤器。

2 压缩(DEFLATE)

一旦在扫描线上进行了滤波,它将传递给LZ77算法的变种,称为DEFLATE;该算法结合了LZ77编码和一个霍夫曼编码器。它与PKWARE、PKZIP、GZip等压缩器几乎相同。这个实现是开箱即用的标准,但是对于图像数据有一些有趣的注意事项:

  1. Deflate限制3到258个符号之间的匹配长度;这使得可以想象的最大压缩比约为1032:1。
  2. 如果匹配的符号小于3个,那么您将产生一些开销(overhead)来表示符号

这两个的结果,意味着如果在扫描线中找到匹配项,图像的大小可能会有影响。

考虑下面这张图,270×90版本只有20k,但是270×92版本大了2倍。

PNG格式的压缩算法原理

从逻辑上看,这似乎是错误的。在一张图片上增加540个像素应该不会导致2倍的压缩膨胀。然而,当我们仔细观察时,我们可以看到为什么会发生这种情况,下面的图像热图表示给定像素的压缩程度。深蓝=高度压缩,黄色/红色=非高度压缩(压缩率不高)

PNG格式的压缩算法原理

之所以发生这种情况,虽在较小的图像中,扫描线有更多的匹配,因此有更好的压缩率。但是,稍微调整一下大小,就会改变可能出现的匹配类型,一些可能的匹配对象现在在我们的LZ窗口之外,因此没有被匹配,导致文件变大。

至于LZ77和哈夫曼编码,话题太大,本文就不再展开,相关的文章很多,读者可以自行搜索。

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