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图片参数

通用名词

名称
数值范围
影响因素
图片质量
1 ~ 100
数值越小，质量越小
Alpha 质量
0 ~ 100
对于包含Alpha通道的图像（如PNG或某些格式的PSD文件），调整Alpha平面的保真度意味着控制在压缩过程中Alpha通道信息的丢失程度。较高的保真度设置会保留更多的细节，但文件大小也会相对较大；较低的保真度设置则会牺牲一些细节以获得更小的文件大小。 数值越小，质量越小
位深
1 ~ 16
位深（Bit Depth），在图像处理领域，指的是每个像素所用的位数，它决定了图像能够表示的颜色数量。位深越高，能表示的颜色就越丰富，图像的色彩过渡也越平滑。例如，8位深度可以表示256种颜色，而16位深度则可以表示65536种颜色。该值越小，体积更小，但是色彩变低，建议适量调整或者保持不变
子采样模式(色度子采样)
ON/OFF/AUTO
在图像和视频编码中，色度子采样是一种减少数据量的技术，通过降低色度（颜色）信息的分辨率来实现。这是因为人眼对亮度变化的敏感度高于对色度变化的敏感度。
保留元数据
保留/不保留
元数据（Metadata）是关于数据的数据，它可以提供关于文件的详细信息，包括但不限于： - 创建日期和时间 - 修改日期和时间 - 设备信息（如相机型号、镜头信息） - 图像参数（如分辨率、色彩空间、曝光设置） - 地理位置信息（GPS坐标） - 版权信息 - 描述性标签或关键字 在某些情况下，为了保护隐私、减少文件大小或者简化数据管理，用户可能需要选择保留部分或全部元数据，或者完全删除某些类型的元数据。这个选项通常出现在媒体处理软件或设备的设置菜单中。
无损压缩
-
无损压缩是一种数据压缩方法，在此过程中，原始数据可以被完全恢复，即压缩前后的数据是完全一致的，没有任何信息丢失。这种压缩方式常用于需要保持数据完整性的场景，比如文本文件、程序代码、某些类型的图像（如专业摄影或科学成像）以及音频文件等。 当启用无损压缩时，软件或设备会使用算法来寻找数据中的重复模式或冗余信息，并以更高效的方式存储这些信息，从而减小文件大小，但不会牺牲数据的质量或完整性。一旦需要，这些数据可以被解压回其原始状态，而不发生任何改变。 无损压缩会保留原数据，若要更小质量则无需勾选。
渐进式图片
Boolean
在传统的基线JPEG中，图片是从上至下逐行解码并显示的。这意味着在图片完全加载之前，你只能看到顶部的一部分，底部的部分仍然是空白的。 而在渐进式JPEG中，图片首先以很低的分辨率显示，即一个非常模糊的版本。随着更多的数据被加载，图片的清晰度逐渐增加，直到最后完全清晰。这种方法的优点在于，即使在网络连接较慢的情况下，用户也能很快地预览到图片的大致内容，提升用户体验。
抖动处理
0~1
ㅤ

Webp

名称
数值范围
影响因素
智能色度抽样
Boolean
智能调节色度子采样
智能最小尺寸
Boolean
优化以达到最小文件大小
混合编码
Boolean
在图像或视频编码中，不同区域或帧可能具有不同的特性，如静态背景与动态前景、纹理丰富的区域与平滑的渐变等。混合编码策略可以根据内容的特性，智能地选择最适合的编码方式，比如对静态部分使用无损压缩，对动态部分使用有损压缩，或者结合多种有损压缩的参数设置，以达到整体的最佳压缩比

JPEG

名称
数值范围
影响因素
使用给定索引的预定义量化表
0 ~ 8
不同的量化表可以产生不同程度的压缩和相应的质量损失。预定义的量化表是事先设计好的，根据特定的应用场景和质量要求优化过的量化矩阵集合。使用预定义的量化表，可以通过指定的索引选择合适的量化表，以达到预期的压缩效果和图像质量平衡。 0 - 来自JPEG附录K的量化表（vips和libjpeg默认使用） 1 - 平坦量化表 2 - 针对Kodak图像集上的MSSIM指标优化的量化表 3 - 由N. Robidoux为ImageMagick设计的量化表（当前mozjpeg默认使用） 4 - 针对Kodak图像集上的PSNR-HVS-M指标优化的量化表 5 - 来自《人眼视觉与JPEG-DCT压缩的相关性》(1992年)论文的量化表 6 - 来自《DCTune：压缩牙科X射线的感知优化》(1997年)论文的量化表 7 - 来自《一种视觉检测模型在DCT系数量化中的应用》(1993年)论文的量化表 8 - 来自《一种改进的DCT系数量化视觉检测模型》(1993年)论文的量化表 以上量化表各有特点，针对不同的图像质量和压缩效率进行了优化。
在指定的MCU数量之后添加重启标记
0 - 2147483647
在JPEG等图像压缩标准中，MCU是最小的编码和解码单位，通常包含了一个亮度块和两个色度块，其大小取决于使用的色度子采样模式。 重启标记是JPEG格式中的一种特殊标记，它们被插入到图像数据流中，作为图像编码过程中的检查点。这些标记可以帮助解码器在遇到错误（如数据损坏或传输中断）时，从最近的重启标记开始重新同步，而不是从头开始解码整个图像。这样可以提高解码的鲁棒性和容错能力，尤其是在网络传输或存储介质不稳定的场景下。 通过指定每多少个MCU添加一次重启标记，可以在图像质量和解码鲁棒性之间找到一个平衡点。增加重启标记的数量可以提高解码的鲁棒性，但可能会稍微增加文件大小，因为每个标记都会占用一定的字节。
最优Huffman编码表
Boolean
基于图像数据的实际统计特性，计算出能够使得压缩比最大化的霍夫曼编码表。这个过程通常是在编码阶段通过对图像数据进行分析，统计出各个DCT系数出现的频率，然后构建霍夫曼树并生成编码表。在解码阶段，解码器会使用同样的编码表来还原原始数据，从而完成无损解压缩。
对每个8x8块应用格子量化
Boolean
为了提高编码效率和图像质量，对每个8x8像素的图像块采用一种优化的量化策略——格状量化。这种技术通过精细的决策过程，在每个量化步骤都力求达到最佳的速率失真性能，从而在整体上提高了编码的效率。
对具有极端值的样本应用超调
Boolean
在处理信号或图像时，对那些值特别大或特别小的点，有意地增加过冲效应，以增强局部特征，但需注意控制过冲的程度，以免造成图像质量下降。
将DCT系数的频谱拆分为单独的扫描
Boolean
在JPEG图像压缩中，将离散余弦变换（DCT）系数的频谱分成多个独立的扫描过程。在JPEG编码中，图像首先被分割成8x8的像素块，每个块经过DCT变换后，得到一系列的DCT系数，这些系数包含了图像的频率信息，在渐进式JPEG编码中尤为重要，它允许图像在下载过程中逐步变得清晰，先显示低频信息（基本轮廓），再逐渐加入更多细节。这样，用户可以更快地预览图像的大致内容，提高了用户体验，尤其是在网络速度较慢的情况下。

PNG

名称
数值范围
影响因素
压缩因子
0~9
数值越小，质量越小
libspng行过滤标志
none, sub, up, avg, paeth, all
在PNG图像压缩中，滤波器预处理是提高压缩效率的一个重要步骤。上述内容描述了PNG标准支持的不同滤波器类型： NONE：不使用任何滤波器，即不进行预处理，直接压缩原始数据。 SUB：使用左邻像素的差值进行预测。每个像素值减去左侧像素的值，以此减少数据的冗余。 UP：使用上方像素的差值进行预测。每个像素值减去正上方像素的值，同样是为了减少数据间的相关性。 AVG：使用左邻和上方像素的平均值进行预测。每个像素值减去左上角两个像素值的平均值，这种方法综合了左右和上下方向的信息。 PAETH：使用Paeth预测器自动选择最佳的邻居像素进行预测。这是一种更为复杂的预测算法，它根据周围像素的具体情况选择最合适的预测值，以达到更好的压缩效果。 ALL：自适应选择滤波器。在编码时，PNG会尝试所有五种滤波器，为每一行选择压缩效果最好的滤波器类型。这种策略通常能提供最高的压缩比率，但计算成本也相对较高。 这些滤波器的作用是在编码前减少相邻像素之间的相关性，从而使得后续的熵编码（如DEFLATE压缩）能更有效地压缩数据，提高压缩比。
使用8bpp调色板量化
false
将图像量化为使用8位每像素（bits per pixel，bpp）的调色板颜色模式。这意味着整个图像的颜色将被限制在一个最多包含256种颜色的调色板内。 这种方法非常适合颜色数量不多且不需要高色彩保真的图像，如简单的图形、图标或某些类型的卡通画。在PNG中使用8bpp调色板可以实现高效的无损压缩，同时保持良好的视觉质量，特别是在颜色较为有限的图像上

GIF

名称
数值范围
影响因素
帧间最大误差
0~32
“最大帧间透明度误差”指的是在多帧动画中，从一帧到下一帧，透明度变化的最大允许差异。这在压缩过程中很重要，因为GIF动画通常由一系列单独的帧组成，每一帧都可能有其自己的透明区域。为了减小文件大小，相邻帧之间相似的部分会被高效地编码，只存储那些发生变化的像素。 在实际应用中，制作者需要根据具体需求来调整这一参数，以达到最佳的压缩与质量平衡。
调色板间最大误差
0~256
在考虑调色板重用时，动画压缩算法会比较当前帧的颜色需求与前一帧（或其他可用帧）的调色板之间的匹配程度。这个匹配程度可以通过计算两种调色板之间的“误差”来量化，这里的误差通常是指颜色差异的总和。如果两个调色板之间的差异足够小，以至于它们在视觉上几乎无法区分，那么就可以重用之前的调色板，从而节省空间。
重用调色板
true
通过避免重复存储相似的调色板，帮助减少文件大小。当处理连续的两帧或多帧时，如果它们共享许多相同的颜色，那么重用先前帧的调色板可以显著节省空间

TIFF/JP2K

名称
数值范围
影响因素
瓦片宽度（以像素为单位）
1- 32768
在TIFF格式中，瓦片宽度是指构成图像的瓦片（tile）的水平尺寸，即一个瓦片在水平方向上的像素数。瓦片是图像分割成的矩形区域，用于分块存储和读取，便于处理大型图像。
瓦片高度（以像素为单位）
1-32768
瓦片高度指的是垂直方向上一个瓦片包含的像素数。与瓦片宽度一起，这两个参数定义了单个瓦片的大小。
水平分辨率（像素/毫米）
0.001 ~ 1e+06
水平分辨率表示每毫米水平距离内图像包含的像素数。这是对图像细节密度的一种度量，较高的水平分辨率意味着在相同物理空间内有更多的像素，图像细节更丰富。
垂直分辨率（像素/毫米）
0.001 ~ 1e+06
垂直分辨率类似地测量每毫米垂直距离内的像素数。它反映了图像在垂直方向上的细节程度，与水平分辨率一起决定了图像的整体清晰度和细节表现力。
写入金字塔式 TIFF
Boolean
这是一种存储图像的多层次格式，其中包含多个不同分辨率的图像副本，从全分辨率到较低分辨率。这种格式适合于需要快速预览或缩放的应用场景，因为它允许快速访问不同级别的细节。
写入分块式 TIFF
Boolean
分块式TIFF将图像分割成多个瓦片或块，每个块可以独立压缩和存储。这种方法提高了大图像的读写效率，尤其在随机访问和网络传输时更为高效。
在1位图像中使用0表示白色
Boolean
在1位图像（二值图像）中，每个像素只用一个比特来表示，通常0代表一种颜色，1代表另一种颜色。传统上，0被用来表示黑色，而1表示白色。然而，在某些情况下，如题目所述，0可以被配置为代表白色，这在图像处理和编码中是一种可配置的约定。这种配置影响如何解码图像数据以正确显示图像。

HEIF

名称
数值范围
影响因素
压缩格式
hevc, avc, jpeg, av1
在HEIF（High Efficiency Image File Format）压缩中，上述内容列出了几种不同的压缩算法选项，它们分别是： HEVC:使用HEVC（High Efficiency Video Coding，也称为H.265）标准进行压缩，HEVC是一种高效的图像和视频压缩格式，相较于前代标准提供了更高的压缩效率。x265是用于HEVC编码的开源库。 AVC:使用AVC（Advanced Video Coding，也称为H.264）标准压缩，AVC是广泛使用的视频压缩标准，平衡了压缩效率与计算资源需求。x264是一个流行的AVC编码器。 JPEG:使用JPEG标准进行压缩，JPEG是一种广泛应用于静态图像的有损压缩格式，以其在较小文件大小下保持良好图像质量而闻名。这里使用的是标准的JPEG编码器。 AV1:使用AV1（AOMedia Video 1）标准进行压缩，AV1是由开放媒体联盟开发的下一代视频编解码器，旨在提供比HEVC更高的压缩效率，同时保持开源许可。aom是Google主导的用于AV1编码的库。
编码器
auto, aom, rav1e, svt, x265
在HEIF（High Efficiency Image File Format）压缩中，上述内容列举了不同的编码器选项，它们用于将图像数据压缩成HEIF支持的格式。具体解释如下： AUTO:表示自动选择编码器。在这种模式下，系统或软件会根据具体情况和可用资源自动挑选最合适的编码器。 AOM:指使用AOMedia（AOM）开发的编码器，主要用于AV1视频编码。AOMedia是由Google领导成立的联盟，其开发的AV1编码器旨在提供高效压缩。 RAV1E:RAV1E是一个开源的AV1编码器，以高性能和高质量的视频压缩著称。它是社区驱动的项目，专注于提供高效的AV1编码解决方案。 SVT:SVT-AV1是另一个AV1编码器，由Socionext Inc.和Amazon Lab126联合开发。它旨在提供高效率的视频压缩，适用于各种应用场景。 X265:x265是一个高效的HEVC（H.265）视频编码器，广泛用于压缩高清和超高清视频。它以提供优秀的压缩比和图像质量而知名。 在HEIF压缩中选择不同的编码器会影响最终文件的大小、编码速度、解码兼容性和图像质量。用户可以根据具体需求和设备能力来选择最合适的编码器。

AVIF

名称
数值范围
影响因素
-
-
-
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