在日常生活中，可能会遇到发生某张图片到社交媒体时，平台提示你“文件过大”。或者当访问某个网站时，图片会因为体积较大，出现加载缓慢的情况。
这时，可能会想到“压缩一下图片”，那么图片是如何被压缩的呢？
压缩的目的在于让图片文件变小，内容看上去差不多。
就像泡茶一样，泡茶叶和少泡茶叶，在分量上茶叶少了一点，都泡出来的茶味道相差不多。
图片也是一样，通过一些方法，“删除”或“近似”哪些对人眼部敏感的图像细节，换取更小的问题。
以最常用的JPEG图片为例，压缩过程大概可以分为5个步骤：
第一步：颜色空间转换（RGB转换为YCbCr）
图片原本是RGB（红、绿、蓝）数据，但是人眼对“亮度”更敏感，对“颜色”不敏感。
所以，把图片转换为：
1、Y（亮度）：黑白层级；
2、Cb / Cr（色彩）：颜色信息；
这种分离让后面的步骤可以“牺牲颜色信息”，而不影响肉眼观感。
第二部：分块（通常 8×8 像素）
图像被分成一块块 8×8 的像素小方格，每块单独处理，方便后续压缩和定位。
第三步：离散余弦变换（DCT）
对每个 8×8 块进行 DCT 变换，把像素值变成频率数据。
低频：图像的轮廓、结构（重要）；
高频：细节、纹理、噪点（不太重要）。
左上角是「直流分量DC」，表示这块图像的亮度平均值，是图像的低频部分；
越往右下角，是图像的高频部分，代码图像细节（比如边缘、纹理）；
多数高频是0或者接近0，说明这块图像很平滑，可以压缩掉这些细节。
第四步：量化（画质损失步骤）
在 JPEG 图片压缩中，有一个很关键的操作，叫做「量化」，也就是故意降低某些图像细节的精度，从而减小文件大小。
因为人眼对高频（细节）的敏感度低，所以JPEG会：
1、对这些频率数据进行“量化”：除以一个数字（叫做量化因子）再四舍五入，保留整数；
2、如果数字太小，结果为0，则表示“丢掉了这部分信息”。
例如：
当量化因子为10时，原始频率值为120，结果为12；
量化因子为50时，原始频率值为8，结果为0，这部分信息就被丢掉了。
所以：
量化因子越大时，精度越低，图片越模糊，文件越小；
量化因子越小时，保留更多信息，清晰度更高，文件也更大。
第五步：编码（压缩体积）
把量化后的数据用霍夫曼编码、Run-Length 等方式再压一遍；
相当于把“12, 12, 12, 0, 0, 0”变成“(12×3), (0×3)”这样的压缩形式。
最后，实现图片的压缩。
因为人眼有很多局限：
1、对亮度敏感，对颜色不敏感，压缩算法可以丢掉很多色彩信息；
2、静态图片比动态图更难感知差异，静态图片可以进一步压缩；
3、忽略细节模糊区域，背景/单色区域可以大量压缩。
因此，在亮度变化不强烈、边缘不锐利的途中，即使压缩 70% 质量，看起来几乎一样。
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