有损压缩只是缩小规模吗？

Question

我对学习压缩和像素化检测算法很感兴趣。在浏览网页的时候，我无意中发现了压缩算法的缩小，我想知道这是所有有损压缩算法所做的，还是还有更多。更正式地：

有损压缩是严格意义上的缩减，还是缩编加上其他一些东西？

Answer 1

甚至不需要裁员。

如果在一行中有三个或四个像素的图像是稍微不同的蓝色(例如，有一点不同)，则有损压缩将所有这些都转换成相同的颜色。

我搜索了谷歌图像中的“有损图像压缩”，发现这张图片至少值100字：

http://www.exposureguide.com/images/file-formats/jpeg-compression.jpg

另一方面，MP3压缩的工作原理是试图找出如果丢失的话你不会注意到的声音的哪些部分。在复杂的音乐中，在一个好的系统中，不难分辨出有损的MP3和无损的OGG或WAV之间的区别。

Answer 2

如果你指的是下采样，次采样，或者抽取，举个例子，除去每一个像素，那么不，这不是全部，也不是必要的。

图像压缩依赖于人类感知的心理-视觉限制，从图像中删除信息，这些信息要么是不可感知的，要么是不重要的。(声音也是如此，利用心理声学的局限性。)如果您将压缩推得太远，它肯定会被感知为工件，例如能够感知JPEG操作的8x8块的边界，或者MPEG-2的16x16块的边界。

JPEG确实进行过采样，但只在色度通道上进行。RGB被转换为YUV，U和V分量被分采样，但Y被保留在完全分辨率。这是心理视觉的一个很好的例子，在那里，人的眼睛有远比圆锥多的杆，棒测量的是强度，而不是颜色，而锥被用来填充颜色。

JPEG和其他图像压缩方法将信道转换到频域，以允许选择性量化(删除较低的有效比特)或删除高频分量。这不需要任何降采样，而且JPEG的大部分压缩来自于此。

这一切都很伤感。总有一个最终的无损步骤，它利用小值、零字符串等，使用游程编码、赫夫曼编码以及可能更高级的熵编码技术。