分辨率 ≠ 画质 ？ 图像 等 分辨率 压缩 是 什么 原理 ？
没 看懂 “ 分辨率 压缩 ” ， 但 如果 是 问 图像 压缩 的话 ， 做法 还 挺 统一 常见 的 。
首先 是 * * 转 yuv 做 422 或者 420 抽样 * * 。 原理 是 * * 人眼 对 亮度 比 对 色度 更 敏感 * * ， 所以 转换 到 亮度 色度 分离 的 色彩 空间 去 降低 色度 分辨率 。
然后 是 * * 分 块 做 帧 内 压缩 * * 。 原理 是 一 张 * * 图片 内 通常 存在 结构 相似 的 区域 ** 。 这 部分 可以 是 直接 块 与 块 之间 做 比对 求 残 差 。
还 有 是 * * 帧 内 根据 临近 块 做 预测 与 压缩 * * 。 原理 是 * * 假设 信号 变化 是 连续 或者 有 规律 的 * * 。 比如 可以 做 差 分 编码 （ 说白 了 还是 拿 临近 块 求 残 差 ） ， 或者 学 h264 等 视频 压缩 去 根据 左侧 上 侧 像素 ， 按照 固定 的 几 种 模式 做 预测 ， 然后 求 残 差 。
接着 是 * * 信号 转换 （ 空域 转频 域 ） * * 。 原理 是 * * 分离 高频 和 低频 信号 ， 有损 压缩 时 可以 按 需 丢弃 高频 * * 。 最 常见 的 就 是 DCT ， jpeg2000 好像 用 的 小 波 变换 ， 渲染 领域 也 有 用 球 谐 函数 （ 好像 这个 是 小 波 变换 的 具体 实例 ？ ） 来 只 保存 极少 量 的 低频 信息 。
后面 还 有 再 一 层 * * 熵 编码 * * ， 当然 也 有 不 做 信号 转换 直接 熵 编码 的 ， 这 部分 是 * * 无损 压缩 。 原理 就 是 信息论 、 信息 熵 * * 了 。 从 RLE 行程 编码 到 huffman 霍夫曼 编码 ， LZ77 、 LZ78 ， 还 有 算术 编码 等 。
动图 / 视频 的话 还 会 做 帧间 预测 ， 可以 看作 在 搜索 相似 的 时候 多 加 了 时间 维度 。
