Esistono diversi metodi per comprimere le immagini bitmap. Generalmente rientrano in due categorie:
* Compressione senza perdita: Questi metodi riducono la dimensione del file senza scartare i dati dell'immagine. L'immagine ricostruita è identica all'originale. Gli algoritmi comuni includono:
* codifica di lunghezza (RLE): Efficiente per immagini con ampie aree dello stesso colore. Sostituisce sequenze di pixel identici con un singolo codice che indica il colore e il numero di volte che si ripete.
* Lempel-Ziv-Welch (LZW): Un algoritmo più sofisticato che identifica i motivi ripetuti dei pixel, indipendentemente dal loro colore. È usato nelle immagini GIF.
* deflate: Un algoritmo senza perdita comune utilizzato nelle immagini PNG. Combina tecniche come Huffman Coding e LZ77.
* Compressione perdita: Questi metodi riducono la dimensione del file scartando alcuni dati dell'immagine. L'immagine ricostruita è simile all'originale ma non identico. Il grado di perdita può essere controllato, offrendo un compromesso tra dimensione del file e qualità dell'immagine. L'esempio più comune è:
* jpeg (gruppo di esperti fotografici congiunti): Utilizza una trasformazione discreta del coseno (DCT) per comprimere i dati. È altamente efficace per fotografie e immagini con cambiamenti di colore graduale, ma meno efficace per immagini con righe o testo nitidi.
In sintesi, una bitmap compressa è semplicemente una versione più piccola di un'immagine bitmap ottenuta attraverso l'applicazione di compressione senza perdita o perdita, scelta in base al saldo desiderato tra dimensione del file e fedeltà dell'immagine. La scelta dell'algoritmo di compressione influisce sul formato del file (ad es. PNG per Lossless, JPEG per Lossy).
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