Jpeg算法：
JPEG会分析图片的各个部分找到并删除人眼不易察觉的元素。使用jpeg算法的时候可以选一个叫’质量’的可变数值来决定压缩的程度，压缩过多的时候我们会得到有缺陷的方框，叫做膺像。

压缩算法之所以有用的原因：人的眼睛并不完美，很多细微的东西观察不到，jpeg算法利用算法来去除这些细微的差别，视杆细胞和视锥细胞。视锥细胞之占百分之6左右，我们对亮度的感知大于对色度和颜色的感知

1.色彩空间的转化：每个元素都是三原色组成，转化为亮度，蓝色色度，红色色度三个数值，这个过程可逆

2.色度缩减取样：将图片分为多块，计算每块平均值并且删除重复信息，让四个格子只占一个平均值

我们红色色度和蓝色色度通过这个四分之一的缩小，我们的图片就会变成原来的一半，因为亮度还没变

显示图片的时候执行第一步的逆操作选出rgb值就可以显示图片

3.离散余弦变化：利用人门不擅长捕捉感知图像中的高频率元素这个事实来实现的，那么算法是怎么知道图片哪里是高频率的呢？？
会遍历图像的客个部分,并找到具有高频率的色度或亮度的像素频繁出现的区域，然后删除人眼难以感知的元素

将整个图像按8×8个像素划成许多区域，称为“区块”,每块有64像素代表亮度：

我们最开始都是0到255，我们都减去128，就变成了，-128,到127，其中黑色是-128

我们可以用64张基础图像的组奢来重建任何64个像素组成的区块。通过给出的个基础图像都要去乘的一个值或一个常数,来表示该基础图像的使用量是多少。这64个像素就会转化为64个常熟，代表各个基础图使用的次数

4.等量化：下一步是将常数表中的各个值除以量化表中的对应值。四舍五入取证

这一步我们扔掉了许多数据，大多数都是人眼无法感知的数据

5.哈夫曼编码：

然后用哈夫曼编码进行重构树重构
Gpeg算法缺陷：
1.在压缩矢量就是有棱角的图片的时候会得到明显的膺像，在压缩自然图片的时候效果很好，因为自然图片有许多光滑的纹理
2.对高频的影响大于低频数据