圖像變位壓縮演算法舉例說明性能

① 現有的圖像壓縮演算法都有那幾種

靜態圖像壓縮最常用的是jpeg, 先進點的是jpeg2000。研究這兩個就足夠了。
動態視頻的演算法就太多了，VCD用mpeg-1, DVD用mpeg-2, 視頻會議常用H.261。壓縮比更高一些的是H.263和mpeg-4，最新一代的演算法是H.264和微軟的WMV9，用於新一代HD-DVD及藍光光碟上。

② 圖片壓縮的性能指標有哪些

這個多了 包括失真 色差 邊緣銳化 壓縮比 你可以到photoshop的幫助里找到

③ 監控里的圖象壓縮技術都有什麼

MPEG-1
MPEG視頻 壓縮編碼後包括三種元素：I幀（I-frames）、P幀（P-frames）和B幀（B-frames）。在MPEG編碼的過程中，部分視頻 幀序列壓縮成為I幀；部分壓縮成P幀；還有部分壓縮成B幀。I幀法是幀內壓縮法，也稱為「關鍵幀」壓縮法。I幀法是基於離散餘弦變換DCT（ Discrete Cosine Transform ）的壓縮技術，這種演算法與JPEG壓縮演算法類似。採用I幀壓縮可達到1/6的壓縮比而無明顯的壓縮痕跡。

在保證圖像質量的前提下實現高壓縮的壓縮演算法，僅靠幀內壓縮是不能實現的，MPEG採用了幀間和幀內相結合的壓縮演算法。 P幀法是一種前向預測演算法，它考慮相鄰幀之間的相同信息或數據，也即考慮運動的特性進行幀間壓縮。P幀法是根據本幀與相鄰的前一幀（I幀或P幀）的不同點來壓縮本幀數據。採取P幀和I幀聯合壓縮的方法可達到更高的壓縮且無明顯的壓縮痕跡。

然而，只有採用B幀壓縮才能達到200：1的高壓縮。B幀法是雙向預測的幀間壓縮演算法。當把一幀壓縮成B幀時，它根據相鄰的前一幀、本幀以及後一幀數據的不同點來壓縮本幀，也即僅記錄本幀與前後幀的差值。B幀數據只有I幀數據的百分之十五、P幀數據的百分之五十以下。

MPEG標准採用類似4：2：2的採用格式，壓縮後亮度信號的解析度為352×240，兩個色度信號解析度均為176×120，這兩種不同解析度信息的幀率都是每秒30幀。其編碼的基本方法是在單位時間內，首先採集並壓縮第一幀的圖像為I幀。然後對於其後的各幀，在對單幀圖像進行有效壓縮的基礎上，只存儲其相對於前後幀發生變化的部分。幀間壓縮的過程中也常間隔採用幀內壓縮法，由於幀內（關鍵幀）的壓縮不基於前一幀，一般每隔15幀設一關鍵幀，這樣可以減少相關前一幀壓縮的誤差積累。MPEG編碼器首先要決定壓縮當前幀為I幀或P幀或B幀，然後採用相應的演算法對其進行壓縮。一個視頻 序列經MPEG全編碼壓縮後可能的格式為：......

壓縮成B幀或P幀要比壓縮成I幀需要多得多的計算處理時間。有的編碼器不具備B幀甚至P幀的壓縮功能，顯然其壓縮效果不會很好。
MPEG-2
MPEG組織在1994年推出MPEG-2壓縮標准，以實現視/音頻服務與應用互操作的可能性。MPEG-2標準是針對標准數字電視和高清晰度電視在各種應用下的壓縮方案和系統層的詳細規定，編碼碼率從每秒3兆比特～100兆比特，標準的正式規范在ISO/IEC13818中。MPEG-2不是MPEG-1的簡單升級，MPEG-2在系統和傳送方面作了更加詳細的規定和進一步的完善。MPEG-2特別適用於廣播級的數字電視的編碼和傳送，被認定為SDTV和HDTV的編碼標准。MPEG-2還專門規定了多路節目的復分接方式。MPEG-2標准目前分為9個部分，統稱為ISO/IEC13818國際標准。

MPEG-2圖像壓縮的原理是利用了圖像中的兩種特性：空間相關性和時間相關性。一幀圖像內的任何一個場景都是由若干像素點構成的，因此一個像素通常與它周圍的某些像素在亮度和色度上存在一定的關系，這種關系叫作空間相關性；一個節目中的一個情節常常由若干幀連續圖像組成的圖像序列構成，一個圖像序列中前後幀圖像間也存在一定的關系，這種關系叫作時間相關性。這兩種相關性使得圖像中存在大量的冗餘信息。如果我們能將這些冗餘信息去除，只保留少量非相關信息進行傳輸，就可以大大節省傳輸頻帶。而接收機利用這些非相關信息，按照一定的解碼演算法，可以在保證一定的圖像質量的前提下恢復原始圖像。一個好的壓縮編碼方案就是能夠最大限度地去除圖像中的冗餘信息。

MPEG-2的編碼圖像被分為三類，分別稱為I幀，P幀和B幀。

I幀圖像採用幀內編碼方式，即只利用了單幀圖像內的空間相關性，而沒有利用時間相關性。I幀使用幀內壓縮，不使用運動補償，由於I幀不依賴其它幀，所以是隨機存取的入點，同時是解碼的基準幀。I幀主要用於接收機的初始化和信道的獲取，以及節目的切換和插入，I幀圖像的壓縮倍數相對較低。I幀圖像是周期性出現在圖像序列中的，出現頻率可由編碼器選擇。

P幀和B幀圖像採用幀間編碼方式，即同時利用了空間和時間上的相關性。P幀圖像只採用前向時間預測，可以提高壓縮效率和圖像質量。P幀圖像中可以包含幀內編碼的部分，即P幀中的每一個宏塊可以是前向預測，也可以是幀內編碼。B幀圖像採用雙向時間預測，可以大大提高壓縮倍數。值得注意的是，由於B幀圖像採用了未來幀作為參考，因此MPEG-2編碼碼流中圖像幀的傳輸順序和顯示順序是不同的。

P幀和B幀圖像採用幀間編碼方式，即同時利用了空間和時間上的相關性。P幀圖像只採用前向時間預測，可以提高壓縮效率和圖像質量。P幀圖像中可以包含幀內編碼的部分，即P幀中的每一個宏塊可以是前向預測，也可以是幀內編碼。B幀圖像採用雙向時間預測，可以大大提高壓縮倍數。值得注意的是，由於B幀圖像採用了未來幀作為參考，因此MPEG-2編碼碼流中圖像幀的傳輸順序和顯示順序是不同的。

MPEG-2的編碼碼流分為六個層次。為更好地表示編碼數據，MPEG-2用句法規定了一個層次性結構。它分為六層，自上到下分別是：圖像序列層、圖像組(GOP)、圖像、宏塊條、宏塊、塊。

MPEG-4
MPEG－4於1998年11月公布， MPEG－4是針對一定比特率下的視頻 、音頻編碼，更加註重多媒體系統的交互性和靈活性。MPEG－4標准力求做到兩個目標：低比特率下的多媒體通信；是多工業的多媒體通信的綜合。為此，MPEG－4引入了AV對象（Audio/Visual Objects），使得更多的交互操作成為可能：
"AV對象"可以是一個孤立的人，也可以是這個人的語音或一段背景音樂等。它具有高效編碼、高效存儲與傳播及可交互操作的特性。

MPEG－4對AV對象的操作主要有：採用AV對象來表示聽覺、視覺或者視聽組合內容；組合已有的AV對象來生成復合的AV對象，並由此生成AV場景；對AV對象的數據靈活地多路合成與同步，以便選擇合適的網路來傳輸這些AV對象數據；允許接收端的用戶在AV場景中對AV對象進行交互操作等。
MPEG－4標准則由6個主要部分構成：
① DMIF（The Dellivery Multimedia Integration Framework）
DMIF 即多媒體傳送整體框架，它主要解決交互網路中、廣播環境下以及磁碟應用中多媒體應用的操作問題。 通過傳輸多路合成比特信息來建立客戶端和伺服器端的交互和傳輸。 通過DMIF，MPEG4可以建立起具有特殊品質服務（QoS）的信道和面向每個基本流的帶寬。
② 數據平面
MPEG4中的數據平面可以分為兩部分：傳輸關系部分和媒體關系部分。
為了使基本流和AV對象在同一場景中出現，MPEG4引用了對象描述（OD）和流圖桌面（SMT） 的概念。OD 傳輸與特殊AV對象相關的基本流的信息流圖。桌面把每一個流與一個CAT（Channel Assosiation Tag）相連，CAT可實現該流的順利傳輸。
③ 緩沖區管理和實時識別
MPEG4定義了一個系統解碼模式（SDM），該解碼模式描述了一種理想的處理比特流句法語義的解碼裝置，它要求特殊的緩沖區和實時模式。通過有效地管理，可以更好地利用有限的緩沖區空間。
④ 音頻編碼
MPEG4的優越之處在於--它不僅支持自然聲音，而且支持合成聲音。MPEG4的音頻部分將音頻的合成編碼和自然聲音的編碼相結合，並支持音頻的對象特徵。
⑤ 視頻 編碼
與音頻編碼類似，MPEG4也支持對自然和合成的視覺對象的編碼。 合成的視覺對象包括2D、3D 動畫和人面部表情動畫等。
⑥ 場景描述
MPEG4提供了一系列工具，用於組成場景中的一組對象。一些必要的合成信息就組成了場景描述，這些場景描述以二進制格式BIFS（Binary Format for Scene description）表示，BIFS與AV對象一同傳輸、編碼。場景描述主要用於描述各AV對象在一具體AV場景坐標下，如何組織與同步等問題。同時還有AV對象與AV場景的知識產權保護等問題。MPEG4為我們提供了豐富的AV場景。
與MPEG－1和MPEG－2相比，MPEG－4更適於交互AV服務以及遠程監控，它的設計目標使其具有更廣的適應性和可擴展性： MPEG－4傳輸速率在4800－64000bps之間，解析度為176×144，可以利用很窄的帶寬通過幀重建技術壓縮和傳輸數據，從而能以最少的數據獲得最佳的圖像質量。因此，它將在數字電視、動態圖像、互聯網、實時多媒體監控、移動多媒體通信、Internet/Intranet上的視頻 流與可視游戲、DVD上的交互多媒體應用等方面大顯身手。

H.264
H.264是ITU-T的VCEG（視頻 編碼專家組）和ISO/IEC的MPEG（活動圖像編碼專家組）的聯合視頻 組（JVT：joint video team）開發的一個新的數字視頻 編碼標准，它既是ITU-T的H.264，又是ISO/IEC的MPEG-4的第10 部分。1998年1月份開始草案徵集，1999年9月，完成第一個草案，2001年5月制定了其測試模式TML-8，2002年6月的 JVT第5次會議通過了H.264的FCD板。目前該標准還在開發之中，預計明年上半年可正式通過。

H.264和以前的標准一樣，也是DPCM加變換編碼的混合編碼模式。但它採用「回歸基本」的簡潔設計，不用眾多的選項，獲得比H.263++好得多的壓縮性能；加強了對各種信道的適應能力，採用「網路友好」的結構和語法，有利於對誤碼和丟包的處理；應用目標范圍較寬，以滿足不同速率、不同解析度以及不同傳輸（存儲）場合的需求；它的基本系統是開放的，使用無需版權。

H.264的演算法在概念上可以分為兩層：視頻 編碼層（VCL：Video Coding Layer）負責高效的視頻 內容表示，網路提取層（NAL：Network Abstraction Layer）負責以網路所要求的恰當的方式對數據進行打包和傳送。 H.264支持1/4或1/8像素精度的運動矢量。在1/4像素精度時可使用6抽頭濾波器來減少高頻雜訊，對於1/8像素精度的運動矢量，可使用更為復雜的8抽頭的濾波器。在進行運動估計時，編碼器還可選擇「增強」內插濾波器來提高預測的效果。H.264中熵編碼有兩種方法，一種是對所有的待編碼的符號採用統一的VLC（UVLC ：Universal VLC），另一種是採用內容自適應的二進制算術編碼。H.264 草案中包含了用於差錯消除的工具，便於壓縮視頻 在誤碼、丟包多發環境中傳輸，如移動信道或IP信道中傳輸的健壯性。

在技術上，H.264標准中有多個閃光之處，如統一的VLC符號編碼，高精度、多模式的位移估計，基於4×4塊的整數變換、分層的編碼語法等。這些措施使得H.264演算法具有很的高編碼效率，在相同的重建圖像質量下，能夠比H.263節約50％左右的碼率。H.264的碼流結構網路適應性強，增加了差錯恢復能力，能夠很好地適應IP和無線網路的應用。

H.264具有廣闊的應用前景，例如實時視頻 通信、網際網路視頻 傳輸、視頻 流媒體服務、異構網上的多點通信、壓縮視頻 存儲、視頻 資料庫等。H.264優越性能的獲得不是沒有代價的，其代價是計算復雜度的大大增加，據估計，編碼的計算復雜度大約相當於H.263的3倍，解碼復雜度大約相當於H.263的2倍。

H.264建議的技術特點可以歸納為三個方面，一是注重實用，採用成熟的技術，追求更高的編碼效率，簡潔的表現形式；二是注重對移動和IP網路的適應，採用分層技術，從形式上將編碼和信道隔離開來，實質上是在源編碼器演算法中更多地考慮到信道的特點；三是在混合編碼器的基本框架下，對其主要關鍵部件都做了重大改進，如多模式運動估計、幀內預測、多幀預測、統一VLC、4×4二維整數變換等。

迄今為止，H.264尚未最後定稿，但因其更高的壓縮比，更好的信道適應性，必將在數字視頻 的通信或存儲領域得到越來越廣泛的應用，其發展潛力不可限量。

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④ 現今的圖像壓縮演算法有哪些急...

淺談圖像壓縮演算法

余科亮

本文僅討論靜止圖像的壓縮基本演算法，圖像壓縮的目的在於以較少的數據來
表示圖像以節約存儲費用，或者傳輸時間和費用。
JPEG壓縮演算法可以用失真的壓縮方式來處理圖像，但失真的程度卻是肉眼所
無法辯認的。這也就是為什麼JPEG會有如此滿意的壓縮比例的原因。
下面主要討論，JPEG基本壓縮法。
一.JPEG壓縮過程

JPEG壓縮分四個步驟實現：
1.顏色模式轉換及采樣；
2.DCT變換；
3.量化；
4.編碼。

二.1．顏色模式轉換及采樣

RGB色彩系統是我們最常用的表示顏色的方式。JPEG採用的是YCbCr色彩系統。
想要用JPEG基本壓縮法處理全彩色圖像，得先把RGB顏色模式圖像數據，轉換為
YCbCr顏色模式的數據。Y代表亮度，Cb和Cr則代表色度、飽和度。通過下列計算
公式可完成數據轉換。
Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B
Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128
Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B＋128
人類的眼晴對低頻的數據比對高頻的數據具有更高的敏感度，事實上，人類
的眼睛對亮度的改變也比對色彩的改變要敏感得多，也就是說Y成份的數據是比較
重要的。既然Cb成份和Cr成份的數據比較相對不重要，就可以只取部分數據來處
理。以增加壓縮的比例。JPEG通常有兩種采樣方式：YUV411和YUV422，它們所代
表的意義是Y、Cb和Cr三個成份的數據取樣比例。

2.DCT變換

DCT變換的全稱是離散餘弦變換(Discrete Cosine Transform)，是指將一組
光強數據轉換成頻率數據，以便得知強度變化的情形。若對高頻的數據做些修飾，
再轉回原來形式的數據時，顯然與原始數據有些差異，但是人類的眼睛卻是不容
易辨認出來。
壓縮時，將原始圖像數據分成8*8數據單元矩陣，例如亮度值的第一個矩陣內
容如下：

JPEG將整個亮度矩陣與色度Cb矩陣，飽和度Cr矩陣，視為一個基本單元稱作
MCU。每個MCU所包含的矩陣數量不得超過10個。例如，行和列采樣的比例皆為4:
2:2，則每個MCU將包含四個亮度矩陣，一個色度矩陣及一個飽和度矩陣。
當圖像數據分成一個8*8矩陣後，還必須將每個數值減去128，然後一一代入
DCT變換公式中，即可達到DCT變換的目的。圖像數據值必須減去128，是因為DCT
轉換公式所接受的數字范圍是在-128到+127之間。
DCT變換公式：

x,y代表圖像數據矩陣內某個數值的坐標位置
f(x,y)代表圖像數據矩陣內的數個數值
u,v代表DCT變換後矩陣內某個數值的坐標位置
F(u,v)代表DCT變換後矩陣內的某個數值
u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414
u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1
經過DCT變換後的矩陣數據自然數為頻率系數，這些系數以F（0，0）的值最
大，稱為DC，其餘的63個頻率系數則多半是一些接近於0的正負浮點數，一概稱
之為AC。
3、量化
圖像數據轉換為頻率系數後，還得接受一項量化程序，才能進入編碼階段。
量化階段需要兩個8*8矩陣數據，一個是專門處理亮度的頻率系數，另一個則是
針對色度的頻率系數，將頻率系數除以量化矩陣的值，取得與商數最近的整數，
即完成量化。
當頻率系數經過量化後，將頻率系數由浮點數轉變為整數，這才便於執行最
後的編碼。不過，經過量化階段後，所有數據只保留整數近似值，也就再度損失
了一些數據內容，JPEG提供的量化表如下：

4、編碼
Huffman編碼無專利權問題，成為JPEG最常用的編碼方式，Huffman編碼通常
是以完整的MCU來進行的。
編碼時，每個矩陣數據的DC值與63個AC值，將分別使用不同的Huffman編碼
表，而亮度與色度也需要不同的Huffman編碼表，所以一共需要四個編碼表，才
能順利地完成JPEG編碼工作。
DC編碼
DC是彩採用差值脈沖編碼調制的差值編碼法，也就是在同一個圖像分量中取
得每個DC值與前一個DC值的差值來編碼。DC採用差值脈沖編碼的主要原因是由於
在連續色調的圖像中，其差值多半比原值小，對差值進行編碼所需的位數，會比
對原值進行編碼所需的位數少許多。例如差值為5，它的二進製表示值為101，如
果差值為-5，則先改為正整數5，再將其二進制轉換成1的補數即可。所謂1的補
數，就是將每個Bit若值為0，便改成1；Bit為1，則變成0。差值5應保留的位數
為3，下表即列出差值所應保留的Bit數與差值內容的對照。

在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼碼值，例如亮度差值為5（101）的位
數為3，則霍夫曼碼值應該是100，兩者連接在一起即為100101。下列兩份表格分
別是亮度和色度DC差值的編碼表。根據這兩份表格內容，即可為DC差值加上霍夫
曼碼值，完成DC的編碼工作。

AC編碼
AC編碼方式與DC略有不同，在AC編碼之前，首先得將63個AC值按Zig-zag排
序，即按照下圖箭頭所指示的順序串聯起來。

63個AC值排列好的，將AC系數轉換成中間符號，中間符號表示為RRRR/SSSS，
RRRR是指第非零的AC之前，其值為0的AC個數，SSSS是指AC值所需的位數，AC系
數的范圍與SSSS的對應關系與DC差值Bits數與差值內容對照表相似。
如果連續為0的AC個數大於15，則用15/0來表示連續的16個0，15/0稱為ZRL
（Zero Rum Length），而（0/0）稱為EOB（Enel of Block）用來表示其後所
剩餘的AC系數皆等於0，以中間符號值作為索引值，從相應的AC編碼表中找出適
當的霍夫曼碼值，再與AC值相連即可。
例如某一組亮度的中間符為5/3，AC值為4，首先以5/3為索引值，從亮度AC
的Huffman編碼表中找到1111111110011110霍夫曼碼值，於是加上原來100（4）
即是用來取[5，4]的Huffman編碼1111111110011110100，[5，4]表示AC值為4的
前面有5個零。
由於亮度AC，色度AC霍夫曼編碼表比較長，在此省略去，有興趣者可參閱相
關書籍。
實現上述四個步驟，即完成一幅圖像的JPEG壓縮。

參考資料
[1] 林福宗 《圖像文件格式（上）——Windows 編程》，清華大學出版社，
1996年
[2] 李振輝、李仁各編著，《探索圖像文件的奧秘》，清華大學出版社，1996年
[3] 黎洪松、成實譯《JPEG靜止數據壓縮標准》，學苑出版社，1996年

⑤ BMP圖像壓縮演算法

BMP是Windows下的點陣圖文件，屬於完全不壓縮的圖片文件，包含的是圖片每個像素點對點的信息。 rgb三通道24位的話每通道是8位，也就是2的8次方的小位元組（8b=1B，1024B=1KB），即為每個點的每個通道可以有2的8次方種顏色，一個像素所包含的顏色就是2的24次方種。可以根據圖像的像素和位深標準的計算出圖片的大小。但是jpg等等這種壓縮文件只能大概估計文件有多大無法精確計算的。 比如1600*1200圖片24位的：
每個像素的每個通道有8b,即為2的8次方級灰階，佔用空間為1B，三個通道就是3B，這個圖的大小即為3*1600*1200B
換算成M的話就是3*1600*1200/1024/1024=5.4931640625M

⑥ 圖像壓縮性能評價常採用的准則有哪些

壓縮方式是DVR的核心技術，壓縮方式很大程度上決定著圖像的質量、壓縮比、傳輸效率、傳輸速度等性能，它是評價DVR性能優劣的重要一環。隨著多媒體技術的發展，相繼推出了許多壓縮編碼標准，目前主要有JPEG/M-JPEG、 H.261/H.263和MPEG等標准。其實現在多數的什麼H.264都是H.263++通過改進後的演算法，是壓縮率變的小了點！如果是從單個畫面清晰度比較，MPEG4有優勢；從動作連貫性上的清晰度，H.264有優勢！

⑦ 小波包變換的圖像壓縮演算法

該演算法首先用小波包變換對紋理豐富的圖像進行完全分解,並用一種與後續編碼器相關聯的成本函數(CostFunction)進行最佳小波包基搜索;然後依據圖像內容,自適應確定小波包系數的掃描次序;再對小波包變換後的最低頻子帶進行DPCM無失真編碼,對高頻子帶實施矢量量化編碼;最後對所形成的二進制符號流進一步實施自適應算術編碼.模擬實驗結果表明:提出的小波包圖像壓縮演算法是一種比較好的編碼方案,其壓縮效果不僅明顯優於JPEG演算法與SPIHT演算法(特別是紋理圖像),而且優於已有的其他小波包圖像壓縮演算法.

⑧ 離散餘弦變換和分形編碼圖像壓縮演算法的性能比較

目前，分形編碼還未完全實用化 ，其主要困難在於傳統空域的分形壓縮有很多瓶頸 ，例如，運算復雜度太大、收斂過程較難預測和控制、高壓縮倍率時的塊狀效應等 。盡管自動圖像壓縮演算法的改進工作 已持續 了十幾年 ，但編碼時間、壓縮 比以及壓縮效果仍不夠理想 ，遠沒有達到分形本身應該達到的效果，因而 ，在當前 圖像壓縮編碼 中還不 佔主 導地位。為了能真正發揮分形高壓縮 比的潛力，必須尋求 IFS碼演算法 的突破，找到編碼實現的快速演算法 ，或者對分形塊壓縮方法作出重大改進，否則分形圖像壓縮技術很難與成熟的JPEG和 MPEG競爭。

離散餘弦變換，尤其是它的第二種類型，經常被信號處理和圖像處理使用，用於對信號和圖像(包括靜止圖像和運動圖像)進行有損數據壓縮。這是由於離散餘弦變換具有很強的"能量集中"特性:大多數的自然信號(包括聲音和圖像)的能量都集中在離散餘弦變換後的低頻部分，而且當信號具有接近馬爾科夫過程(Markov processes)的統計特性時，離散餘弦變換的去相關性接近於K-L變換(Karhunen-Loève 變換--它具有最優的去相關性)的性能。
例如，在靜止圖像編碼標准JPEG中，在運動圖像編碼標准MJPEG和MPEG的各個標准中都使用了離散餘弦變換。在這些標准制中都使用了二維的第二種類型離散餘弦變換，並將結果進行量化之後進行熵編碼。這時對應第二種類型離散餘弦變換中的n通常是8，並用該公式對每個8x8塊的每行進行變換，然後每列進行變換。得到的是一個8x8的變換系數矩陣。其中(0,0)位置的元素就是直流分量，矩陣中的其他元素根據其位置表示不同頻率的交流分類。

⑨ 請說出幾種圖像壓縮的演算法，並比較優缺點，謝謝了

jpg：有損壓縮，清晰度高，文件小，常用格式。png：有損壓縮，清晰度高，文件小，帶alpha通道，常用格式。tga：高保真，帶alpha通道，文件比較大，視頻製作常用