PNG图片压缩原理解析--屌丝的眼泪-png 图片压缩

png？？png的图片我们每天都在用，可是png到底是什么，它的压缩原理是什么？

很好，接下来我将会给大家一一阐述。

什么是PNG

PNG的全称叫便携式网络图型（Portable Network Graphics）是目前流行的网络传输和展示的图片格式，原因有如下几点：

无损压缩：PNG图片采取了基于LZ77派生算法对文件进行压缩，使得它压缩比率更高，生成的文件体积更小，并且不损失数据。
体积小：它利用特殊的编码方法标记重复出现的数据，使得同样格式的图片，PNG图片文件的体积更小。网络通讯中因受带宽制约，在保证图片清晰、逼真的前提下，优先选择PNG格式的图片。
支持透明效果：PNG支持对原图像定义256个透明层次，使得图像的边缘能与任何背景平滑融合，这种功能是GIF和JPEG没有的。

PNG类型

PNG图片主要有三个类型，分别为 PNG 8/ PNG 24 / PNG 32。

PNG 8：PNG 8中的8，其实指的是8bits，相当于用2^8（2的8次方）大小来存储一张图片的颜色种类，2^8等于256，也就是说PNG 8能存储256种颜色，一张图片如果颜色种类很少，将它设置成PNG 8得图片类型是非常适合的。
PNG 24：PNG 24中的24，相当于3乘以8 等于 24，就是用三个8bits分别去表示 R（红）、G（绿）、B（蓝）。R(0~255),G(0~255),B(0~255)，可以表达256乘以256乘以256=16777216种颜色的图片，这样PNG 24就能比PNG 8表示色彩更丰富的图片。但是所占用的空间相对就更大了。
PNG 32：PNG 32中的32，相当于PNG 24 加上 8bits的透明颜色通道，就相当于R（红）、G（绿）、B（蓝）、A（透明）。R(0~255),G(0~255),B(0~255),A(0~255)。比PNG 24多了一个A（透明），也就是说PNG 32能表示跟PNG 24一样多的色彩，并且还支持256种透明的颜色，能表示更加丰富的图片颜色类型。

怎么说呢，总的来说，PNG 8/ PNG 24 / PNG 32就相当于我们屌丝心中，把女神分为三类：

一类女神 = PNG 8：屌丝舔狗们见到这一类女神，顿时会觉得心情愉悦、笑逐颜开，屌丝发黑的印堂逐渐舒展，确认过眼神，是心动的感觉。
二类女神 = PNG 24：第二类女神开始厉害了，会给屌丝们一种菊花一紧、振聋发聩的心弦震撼，接触多了第二类女神能让屌丝每天精神抖擞，延年益寿。
三类女神 = PNG 32：在第三类女神面前，所有的语言都显得苍白无力。超凡脱俗、天神下凡都不足以描摹她美色的二分之一。我曾经只有在梦里才见到过。

哎。。。我的初恋，看着她现在的照片，应该是触及PNG 24这一等级了。

PNG图片数据结构

PNG图片的数据结构其实跟http请求的结构很像，都是一个数据头，后面跟着很多的数据块，如下图所示：

[[260034]]

如果你用vim的查看编码模式打开一张png图片，会是下面这个样子：

看到这一坨坨十六进制编码是不是感觉和女神的心思一样晦涩难懂？

老弟莫慌，讲实话，如果撩妹纸有那一坨坨乱码那么简单，哥哥我早就妻妾成群啦。

接下来我就一一讲解这一堆十六进制编码的含义。

8950 4e47 0d0a 1a0a：这个是PNG图片的头，所有的PNG图片的头都是这一串编码，图片软件通过这串编码判定这个文件是不是PNG格式的图片。

0000 000d：是iHDR数据块的长度，为13。

4948 4452：是数据块的type,为IHDR，之后紧跟着是data。

0000 02bc：是图片的宽度。

0000 03a5：是高度。

以此类推，每一段十六进制编码就代表着一个特定的含义。下面其他的就不一一分析了，太多了，小伙伴们自己去查吧。

什么样的PNG图片更适合压缩

常规的png图片，颜色越单一，颜色值越少，压缩率就越大，比如下面这张图：

[[260035]]

它仅仅由红色和绿色构成，如果用0代表红色，用1代表绿色，那用数字表示这张图就是下面这个样子：

00000000000000000

1111111111111111111111111

我们可以看到，这张图片是用了大量重复的数字，我们可以将重复的数字去掉，直接用数组形式的[0, 1]就可以直接表示出这张图片了，仅仅用两个数字，就能表示出一张很大的图片，这样就极大的压缩了一张png图片。

所以！颜色越单一，颜色值越少，颜色差异越小的png图片，压缩率就越大，体积就越小。

PNG的压缩

PNG图片的压缩，分两个阶段：

预解析（Prediction）：这个阶段就是对png图片进行一个预处理，处理后让它更方便后续的压缩。说白了，就是一个女神，在化妆前，会先打底，先涂乳液和精华，方便后续上妆、美白、眼影、打光等等。
压缩（Compression）：执行Deflate压缩，该算法结合了 LZ77 算法和 Huffman 算法对图片进行编码。

预解析（Prediction）

png图片用差分编码（Delta encoding）对图片进行预处理，处理每一个的像素点中每条通道的值，差分编码主要有几种：

不过滤
X-A
X-B
X-(A+B)/2(又称平均值)
Paeth推断（这种比较复杂）

假设，一张png图片如下:

[[260036]]

这张图片是一个红色逐渐增强的渐变色图，它的红色从左到右逐渐加强，映射成数组的值为[1,2,3,4,5,6,7,8]，使用X-A的差分编码的话，那就是:

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

得到的结果为

[1,1,1,1,1,1,1]

[1,1,1,1,1,1,1]这个结果出现了大量的重复数字，这样就非常适合进行压缩。

这就是为什么渐变色图片、颜色值变化不大并且颜色单一的图片更容易压缩的原理。

差分编码的目的，就是尽可能的将png图片数据值转换成一组重复的、低的值，这样的值更容易被压缩。

此外，还要注意的是，差分编码处理的是每一个的像素点中每条颜色通道的值，R（红）、G（绿）、B（蓝）、A（透明）四个颜色通道的值分别进行处理。

压缩（Compression）

压缩阶段会将预处理阶段得到的结果进行Deflate压缩，它由 Huffman 编码和 LZ77压缩构成。

如前面所说，Deflate压缩会标记图片所有的重复数据，并记录数据特征和结构，会得到一个压缩比大的png图片编码数据。

Deflate是一种压缩数据流的算法. 任何需要流式压缩的地方都可以用。

还有就是我们前面说过，一个png图片，是由很多的数据块构成的，但是数据块里面的一些信息其实是没有用的，比如用Photoshop保存了一张png图片，图片里就会有一个区块记录“这张图片是由photshop创建的”，很多类似这些信息都是无用的，如果用photoshop的“导出web格式”就能去掉这些无用信息。导出web格式前后对比效果如下图所示：

可以看到，导出web格式，去除了很多无用信息后，图片明显小了很多。

结语

以上就是我对png的理解了，写的不好，就像一个支离破碎的中老年，杂乱无章。

想起那年跟初恋分手的原因是因为怕影响到学习。。。可是分开后成绩也还是很烂，不仅错过了女神，而且到现在也依然一事无成。

如今中年已至，身上背负着巨大的房贷，家里还有嗷嗷待哺的孩子，看着身旁呼噜声轰天熟睡中的妻子，突然也就想开了。

就像鲁迅说的：

“爱情就像在海滩上捡贝壳，不要捡大的，也不要捡最漂亮的，要捡就捡自己最喜欢的，最重要的是捡到了自己喜欢的就永远不要再去海边了。”

。。。。。。

凌晨四点写完文章不知不觉睡着了

梦回到十年前的那个夏天我们都笑的很甜

看着你哭泣的脸微笑着对我说再见

再见