png？？png的圖片我們每天都在用，可是png到底是什么，它的壓縮原理是什么？

很好，接下來我將會給大家一一闡述。

什么是PNG

PNG的全稱叫便攜式網絡圖型（Portable Network Graphics）是目前流行的網絡傳輸和展示的圖片格式，原因有如下幾點：

•  無損壓縮：PNG圖片采取了基于LZ77派生算法對文件進行壓縮，使得它壓縮比率更高，生成的文件體積更小，并且不損失數據。
•  體積小：它利用特殊的編碼方法標記重復出現的數據，使得同樣格式的圖片，PNG圖片文件的體積更小。網絡通訊中因受帶寬制約，在保證圖片清晰、逼真的前提下，優先選擇PNG格式的圖片。
•  支持透明效果：PNG支持對原圖像定義256個透明層次，使得圖像的邊緣能與任何背景平滑融合，這種功能是GIF和JPEG沒有的。

PNG類型

PNG圖片主要有三個類型，分別為 PNG 8/ PNG 24 / PNG 32。

•  PNG 8：PNG 8中的8，其實指的是8bits，相當于用2^8（2的8次方）大小來存儲一張圖片的顏色種類，2^8等于256，也就是說PNG 8能存儲256種顏色，一張圖片如果顏色種類很少，將它設置成PNG 8得圖片類型是非常適合的。
•  PNG 24：PNG 24中的24，相當于3乘以8 等于 24，就是用三個8bits分別去表示 R（紅）、G（綠）、B（藍）。R(0~255),G(0~255),B(0~255)，可以表達256乘以256乘以256=16777216種顏色的圖片，這樣PNG 24就能比PNG 8表示色彩更豐富的圖片。但是所占用的空間相對就更大了。
•  PNG 32：PNG 32中的32，相當于PNG 24 加上 8bits的透明顏色通道，就相當于R（紅）、G（綠）、B（藍）、A（透明）。R(0~255),G(0~255),B(0~255),A(0~255)。比PNG 24多了一個A（透明），也就是說PNG 32能表示跟PNG 24一樣多的色彩，并且還支持256種透明的顏色，能表示更加豐富的圖片顏色類型。

怎么說呢，總的來說，PNG 8/ PNG 24 / PNG 32就相當于我們屌絲心中，把女神分為三類：

•  一類女神 = PNG 8：屌絲舔狗們見到這一類女神，頓時會覺得心情愉悅、笑逐顏開，屌絲發黑的印堂逐漸舒展，確認過眼神，是心動的感覺。
•  二類女神 = PNG 24：第二類女神開始厲害了，會給屌絲們一種菊花一緊、振聾發聵的心弦震撼，接觸多了第二類女神能讓屌絲每天精神抖擻，延年益壽。
•  三類女神 = PNG 32：在第三類女神面前，所有的語言都顯得蒼白無力。超凡脫俗、天神下凡都不足以描摹她美色的二分之一。我曾經只有在夢里才見到過。

哎。。。我的初戀，看著她現在的照片，應該是觸及PNG 24這一等級了。

PNG圖片數據結構

PNG圖片的數據結構其實跟http請求的結構很像，都是一個數據頭，后面跟著很多的數據塊，如下圖所示：

[[260034]]

如果你用vim的查看編碼模式打開一張png圖片，會是下面這個樣子：

看到這一坨坨十六進制編碼是不是感覺和女神的心思一樣晦澀難懂？

老弟 莫慌，講實話，如果撩妹紙有那一坨坨亂碼那么簡單，哥哥我早就妻妾成群啦。

接下來我就一一講解這一堆十六進制編碼的含義。

8950 4e47 0d0a 1a0a：這個是PNG圖片的頭，所有的PNG圖片的頭都是這一串編碼，圖片軟件通過這串編碼判定這個文件是不是PNG格式的圖片。

0000 000d：是iHDR數據塊的長度，為13。

4948 4452：是數據塊的type,為IHDR，之后緊跟著是data。

0000 02bc：是圖片的寬度。

0000 03a5：是高度。

以此類推，每一段十六進制編碼就代表著一個特定的含義。下面其他的就不一一分析了，太多了，小伙伴們自己去查吧。

什么樣的PNG圖片更適合壓縮

常規的png圖片，顏色越單一，顏色值越少，壓縮率就越大，比如下面這張圖：

[[260035]]

它僅僅由紅色和綠色構成，如果用0代表紅色，用1代表綠色，那用數字表示這張圖就是下面這個樣子：

00000000000000000

00000000000000000

00000000000000000

1111111111111111111111111

1111111111111111111111111

1111111111111111111111111

我們可以看到，這張圖片是用了大量重復的數字，我們可以將重復的數字去掉，直接用數組形式的[0, 1]就可以直接表示出這張圖片了，僅僅用兩個數字，就能表示出一張很大的圖片，這樣就極大的壓縮了一張png圖片。

所以！顏色越單一，顏色值越少，顏色差異越小的png圖片，壓縮率就越大，體積就越小。

PNG的壓縮

PNG圖片的壓縮，分兩個階段：

•  預解析（Prediction）：這個階段就是對png圖片進行一個預處理，處理后讓它更方便后續的壓縮。說白了，就是一個女神，在化妝前，會先打底，先涂乳液和精華，方便后續上妝、美白、眼影、打光等等。
•  壓縮（Compression）：執行Deflate壓縮，該算法結合了 LZ77 算法和 Huffman 算法對圖片進行編碼。

預解析（Prediction）

png圖片用差分編碼（Delta encoding）對圖片進行預處理，處理每一個的像素點中每條通道的值，差分編碼主要有幾種：

•  不過濾
•  X-A
•  X-B
•  X-(A+B)/2(又稱平均值)
•  Paeth推斷（這種比較復雜）

假設，一張png圖片如下:

[[260036]]

這張圖片是一個紅色逐漸增強的漸變色圖，它的紅色從左到右逐漸加強，映射成數組的值為[1,2,3,4,5,6,7,8]，使用X-A的差分編碼的話，那就是:

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

得到的結果為

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

[1,1,1,1,1,1,1]這個結果出現了大量的重復數字，這樣就非常適合進行壓縮。

這就是為什么漸變色圖片、顏色值變化不大并且顏色單一的圖片更容易壓縮的原理。

差分編碼的目的，就是盡可能的將png圖片數據值轉換成一組重復的、低的值，這樣的值更容易被壓縮。

此外，還要注意的是，差分編碼處理的是每一個的像素點中每條顏色通道的值，R（紅）、G（綠）、B（藍）、A（透明）四個顏色通道的值分別進行處理。

壓縮（Compression）

壓縮階段會將預處理階段得到的結果進行Deflate壓縮，它由 Huffman 編碼 和 LZ77壓縮構成。

如前面所說，Deflate壓縮會標記圖片所有的重復數據，并記錄數據特征和結構，會得到一個壓縮比大的png圖片 編碼數據。

Deflate是一種壓縮數據流的算法. 任何需要流式壓縮的地方都可以用。

還有就是我們前面說過，一個png圖片，是由很多的數據塊構成的，但是數據塊里面的一些信息其實是沒有用的，比如用Photoshop保存了一張png圖片，圖片里就會有一個區塊記錄“這張圖片是由photshop創建的”，很多類似這些信息都是無用的，如果用photoshop的“導出web格式”就能去掉這些無用信息。導出web格式前后對比效果如下圖所示：

可以看到，導出web格式，去除了很多無用信息后，圖片明顯小了很多。

結語

以上就是我對png的理解了，寫的不好，就像一個支離破碎的中老年，雜亂無章。

想起那年跟初戀分手的原因 是因為怕影響到學習。。。可是分開后成績也還是很爛，不僅錯過了女神，而且到現在也依然一事無成。

如今中年已至，身上背負著巨大的房貸，家里還有嗷嗷待哺的孩子，看著身旁呼嚕聲轟天熟睡中的妻子，突然也就想開了。

就像魯迅說的：

“愛情就像在海灘上撿貝殼，不要撿大的， 也不要撿最漂亮的，要撿就撿自己最喜歡的， 最重要的是撿到了自己喜歡的 就永遠不要再去海邊了。”

。。。。。。

凌晨四點寫完文章 不知不覺睡著了

夢回到十年前的那個夏天 我們都笑的很甜

看著你哭泣的臉 微笑著對我說再見

再見