❶ ps怎么批量压缩图片为jpeg并保存原来的目录结构和文件后缀
如下：
1、可以用PS打开图片，点击动作，新建动作。记录。
2、之后，修改图片大小（根据需要），再点击文件--以web所用格式存储，点击存储位置，确定。关闭图片，结束动作。
3、再点击文件--自动--批处理。
4、设置刚刚的动作，源文件夹，目标文件夹，确定就可以全部处理了。
这样不会改变图片后缀。
❷ png-24的图片怎么压缩存储大小啊
照片&图片文件压缩变小，但是照片&图片画面清晰质量不变，可以使用以下操作方法:
1、获取工具“秒会压缩大师”，选择操作
4、说明压缩模式：
缩小优先（适合用于个人资料图片和缩率图）
均衡压缩（适合用于电子邮件和消息发送）
清晰优先（适合查看）
推荐理由：
1. 模式压缩图片：可根据需求选择图片压缩模式（如缩小优先、清晰优先），并支持自定义设图片压缩的清晰度、分辨率、格式以及希望大小。
2. .操作简单快速：可一次性上传多张需要压缩的图片文件，批量进行图片压缩处理，支持根据压缩前与压缩后的文件大小对比确认压缩结果是否符合预期效果，节约图片压缩的时间成本。
3. 保障文件安全：图片压缩在线版对压缩过程进行了多重加密处理，并且在压缩完图片文件的30分钟后，便会将所有文件从服务器中永久删除，期间无人能查阅或下载这些文件，让你的文件与隐私得到保障。
支持多种格式：图片：支持JPG、PNG、GIF、BMP等图片格式；视频：支持MP4、MKV、MOV、AVI、WMV、M4V、MPEG等视频格式；PDF：PDF文档均可压缩；Word：支持doc、docx等Word格式；PPT：支持ppt、pptx等PPT格式；
❸ 你认为图像压缩的方式有哪些
首先使用如离散余弦变换（DCT）或者小波变换这样的傅立叶相关变换，然后进行量化和用熵编码法压缩。就是在给定位速（bit-rate）或者压缩比下实现最好的图像质量。但是，还有一些其它的图像压缩机制的重要特性：可扩展编码 常表示操作位流和文件产生的质量下降（没有解压缩和再压缩）。可扩展编码的其它一些叫法有 渐进编码或者嵌入式位流。尽管具有不同的特性，在无损编码中也有可扩展编码，它通常是使用粗糙到精细像素扫描的格式。尤其是在下载时预览图像（如浏览器中）或者提供不同的图像质量访问时（如在数据库中）可扩展编码非常有用 有几种不同类型的可扩展性：质量渐进或者层渐进：位流渐进更新重建的图像。分辨率渐进：首先在低分辨率编码图像，然后编码与高分辨率之间的差别。成分渐进：首先编码灰度数据，然后编码彩色数据。感兴趣区域编码，图像某些部分的编码质量要高于其它部分，这种方法可以与可扩展编码组合在一起（首先编码这些部分，然后编码其它部分）。元数据信息，压缩数据可以包含关于图像的信息用来分类、查询或者浏览图像。这些信息可以包括颜色、纹理统计信息、小预览图像以及作者和版权信息。经典的视频压缩算法已渐形成一系列的国际标准体系，如H.26x系列建议，H.320系列建议以及MPEG系列建议等。压缩方法的质量经常使用峰值信噪比来衡量，峰值信噪比用来表示图象有损压缩带来的噪声。
❹ 图片压缩的原理
首先说明 jpeg图片：
JPEG是joint Photographic Experts Group(联合图像专家组)的缩写，文件后辍名为"．jpg"或"．jpeg"，是最常用的图像文件格式，由一个软件开发联合会组织制定，是一种有损压缩格式，能够将图像压缩在很小的储存空间，图像中重复或不重要的资料会被丢失，因此容易造成图像数据的损伤。尤其是使用过高的压缩比例，将使最终解压缩后恢复的图像质量明显降低，如果追求高品质图像，不宜采用过高压缩比例。但是JPEG压缩技术十分先进，它用有损压缩方式去除冗余的图像数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，换句话说，就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质。而且 JPEG是一种很灵活的格式，具有调节图像质量的功能，允许用不同的压缩比例对文件进行压缩，支持多种压缩级别，压缩比率通常在10：1到40：1之间，压缩比越大，品质就越低；相反地，压缩比越小，品质就越好。比如可以把1．37Mb的BMP位图文件压缩至20．3KB。当然也可以在图像质量和文件尺寸之间找到平衡点。JPEG格式压缩的主要是高频信息，对色彩的信息保留较好，适合应用于互联网，可减少图像的传输时间，可以支持24bit真彩色，也普遍应用于需要连续色调的图像。
JPEG格式是目前网络上最流行的图像格式，是可以把文件压缩到最小的格式，在 Photoshop软件中以JPEG格式储存时，提供11级压缩级别，以0—10级表示。其中0级压缩比最高，图像品质最差。即使采用细节几乎无损的10 级质量保存时，压缩比也可达 5：1。以BMP格式保存时得到4．28MB图像文件，在采用JPG格式保存时，其文件仅为178KB，压缩比达到24：1。经过多次比较，采用第8级压缩为存储空间与图像质量兼得的最佳比例。
JPEG格式的应用非常广泛，特别是在网络和光盘读物上，都能找到它的身影。目前各类浏览器均支持JPEG这种图像格式，因为JPEG格式的文件尺寸较小，下载速度快。
JPEG2000作为JPEG的升级版，其压缩率比JPEG高约30％左右，同时支持有损和无损压缩。JPEG2000格式有一个极其重要的特征在于它能实现渐进传输，即先传输图像的轮廓，然后逐步传输数据，不断提高图像质量，让图像由朦胧到清晰显示。此外，JPEG2000还支持所谓的"感兴趣区域" 特性，可以任意指定影像上感兴趣区域的压缩质量，还可以选择指定的部分先解压缩。
JPEG2000和JPEG相比优势明显，且向下兼容，因此可取代传统的JPEG格式。JPEG2000即可应用于传统的JPEG市场，如扫描仪、数码相机等，又可应用于新兴领域，如网路传输、无线通讯等等。
优点：
摄影作品或写实作品支持高级压缩。
利用可变的压缩比可以控制文件大小。
支持交错（对于渐近式 JPEG 文件）。
JPEG 广泛支持 Internet 标准。
缺点：
有损耗压缩会使原始图片数据质量下降。
当您编辑和重新保存 JPEG 文件时，JPEG 会混合原始图片数据的质量下降。这种下降是累积性的。
JPEG 不适用于所含颜色很少、具有大块颜色相近的区域或亮度差异十分明显的较简单的图片。
你看不出改变 不等于没有改变，人的视力范围里有些色彩的区别是无法分辨的，而把这些图片信息去掉，你看起来没区别，但图片大小已经被压缩了
❺ 稀疏矩阵一般的压缩存储方法有两种
分别是三元组和十字链表。
三元组是指形如（（x，y），z）的集合（这就是说，三元组是这样的偶，其第一个射影亦是一个偶），常简记为（x，y，z）。
三元组是计算机专业的一门公共基础课程——数据结构里的概念。主要是用来存储稀疏矩阵的一种压缩方式，也叫三元组表。假设以顺序存储结构来表示三元组表（triple table），则得到稀疏矩阵的一种压缩存储方式，即三元组顺序表，简称三元组表。
十字链表（Orthogonal List)是有向图的另一种链式存储结构。该结构可以看成是将有向图的邻接表和逆邻接表结合起来得到的。用十字链表来存储有向图，可以达到高效的存取效果。同时，代码的可读性也会得到提升。
拓展资料：
十字链表（Orthogonal List)是有向图的另一种链式存储结构。可以看成是将有向图的邻接表和逆邻接表结合起来得到的一种链表。在十字链表中，对应于有向图中每一条弧都有一个结点，对应于每个定顶点也有一个结点。
十字链表之于有向图，类似于邻接表之于无向图。
也可以理解为 将行的单链表和列的单链表结合起来存储稀疏矩阵称为十字链表， 每个节点表示一个非零元素。
三元组解释：
1、所谓“三元组”是指图形的几何元素构成、图线间的拓扑关系和尺寸约束。如果一组图形的前二元相同而只是尺寸大小不同，则这组图形构成一族形状相同的系列化图形。
2、把组成一个元素的三个数称为三元组。一个三元组包含以下三部分的内容SDO_STARTING_OFFSET表明每个几何元素的第一个坐标在SDO_ORDINATES数组中的存储位置。
3、…Mt：N2）的表示称为三元组...…Mt称为标号，N1、N2为结点R为关系。当n≠0时，称Li为对结点N1的修饰。t≠0时，称Mj为对结点N2的修饰。
参考资料：网络：十字链表
网络：三元组
❻ 图的存储结构——所存储的信息有哪些
一、邻接矩阵存储方法
邻接矩阵是表示顶点之间相邻关系的矩阵。
设G=(V，E)是具有n（n＞0）个顶点的图，顶点的顺序依次为0～n-1，则G的邻接矩阵A是n阶方阵，其定义如下：
（1）如果G是无向图，则：
A[i][j]=1：若(i,j)∈E(G) 0:其他
（2）如果G是有向图，则：
A[i][j]=1：若<i,j>∈E(G) 0:其他
（3）如果G是带权无向图，则：
A[i][j]= wij ：若i≠j且(i,j)∈E(G) 0：i=j ∞：其他
（4）如果G是带权有向图，则：
A[i][j]= wij ：若i≠j且<i,j>∈E(G) 0：i=j∞：其他
注意：带权图和不带权图表示的元素类型不同。
带权图（不论有向还是无向图）A[i][j]用double表示，不带权图（不论有向还是无向图）A[i][j]用int表示。
用一维数组G[ ]存储有4个顶点的无向图如：G[ ] = { 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0 }
则顶点2和顶点0之间是有边的。
如：
邻接矩阵的特点如下：
（1）图的邻接矩阵表示是唯一的。
（2）无向图的邻接矩阵一定是一个对称矩阵。因此，按照压缩存储的思想，在具体存放邻接矩阵时只需存放上（或下）三角形阵的元素即可。
（3）不带权的有向图的邻接矩阵一般来说是一个稀疏矩阵。因此，当图的顶点较多时，可以采用三元组表的方法存储邻接矩阵。
（4）对于无向图，邻接矩阵的第i行（或第i列）非零元素（或非∞元素）的个数正好是第i个顶点的度。
（5）对于有向图，邻接矩阵的第i行（或第i列）非零元素（或非∞元素）的个数正好是第i个顶点的出度（或入度）。
（6）用邻接矩阵方法存储图，很容易确定图中任意两个顶点之间是否有边相连。但是，要确定图中有多少条边，则必须按行、按列对每个元素进行检测，所花费的时间代价很大。这是用邻接矩阵存储图的局限性。
邻接矩阵的数据类型定义如下：
#define MAXV <最大顶点个数>
typedef struct
{ int no; //顶点编号
InfoType info; //顶点其他信息
} VertexType; //顶点类型
typedef struct //图的定义
{ int edges[MAXV][MAXV]; //邻接矩阵
int n，e; //顶点数，弧数
VertexType vexs[MAXV]; //存放顶点信息
} MGraph; //图的邻接矩阵表示类型
二、 邻接表存储方法
图的邻接表存储方法是一种顺序分配与链式分配相结合的存储方法。
在邻接表中，对图中每个顶点建立一个单链表，第i个单链表中的节点表示依附于顶点i的边（对有向图是以顶点i为尾的边）。每个单链表上附设一个表头节点。
其中，表节点由三个域组成，adjvex指示与顶点i邻接的点在图中的位置，nextarc指示下一条边或弧的节点，info存储与边或弧相关的信息，如权值等。
表头节点由两个域组成，data存储顶点i的名称或其他信息，firstarc指向链表中第一个节点。
typedef struct ANode
{ int adjvex; //该边的终点编号
struct ANode *nextarc; //指向下一条边的指针
InfoType info; //该边的相关信息
} ArcNode; //边表节点类型
typedef struct Vnode
{ Vertex data; //顶点信息
ArcNode *firstarc; //指向第一条边
} VNode; //邻接表头节点类型
typedef VNode AdjList[MAXV]; //AdjList是邻接表类型
typedef struct
{ AdjList adjlist; //邻接表
int n,e; //图中顶点数n和边数e
} ALGraph; //完整的图邻接表类型
邻接表的特点如下：
（1）邻接表表示不唯一。这是因为在每个顶点对应的单链表中，各边节点的链接次序可以是任意的，取决于建立邻接表的算法以及边的输入次序。
（2）对于有n个顶点和e条边的无向图，其邻接表有n个顶点节点和2e个边节点。显然，在总的边数小于n(n-1)/2的情况下，邻接表比邻接矩阵要节省空间。
（3）对于无向图，邻接表的顶点i对应的第i个链表的边节点数目正好是顶点i的度。
（4）对于有向图，邻接表的顶点i对应的第i个链表的边节点数目仅仅是顶点i的出度。其入度为邻接表中所有adjvex域值为i的边节点数目。
例， 给定一个具有n个节点的无向图的邻接矩阵和邻接表。
（1）设计一个将邻接矩阵转换为邻接表的算法；
（2）设计一个将邻接表转换为邻接矩阵的算法；
（3）分析上述两个算法的时间复杂度。
解：
（1）在邻接矩阵上查找值不为0的元素，找到这样的元素后创建一个表节点并在邻接表对应的单链表中采用前插法插入该节点。
void MatToList(MGraph g，ALGraph *&G)
//将邻接矩阵g转换成邻接表G
{ int i，j，n=g.n; ArcNode *p; //n为顶点数
G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));
for (i=0;i<n;i++) //给所有头节点的指针域置初值
G->adjlist[i].firstarc=NULL;
for (i=0;i<n;i++) //检查邻接矩阵中每个元素
for (j=n-1;j>=0;j--)
if (g.edges[i][j]!=0)
{ p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));
//创建节点*p
p->adjvex=j;
p->nextarc=G->adjlist[i].firstarc;
//将*p链到链表头
G->adjlist[i].firstarc=p;
}
G->n=n;G->e=g.e;
}
（2）在邻接表上查找相邻节点，找到后修改相应邻接矩阵元素的值。
void ListToMat(ALGraph *G，MGraph &g)
{ int i，j，n=G->n;ArcNode *p;
for (i=0;i<n;i++)
{ p=G->adjlist[i].firstarc;
while (p!=NULL)
{ g.edges[i][p->adjvex]=1;
p=p->nextarc;
}
}
g.n=n;g.e=G->e;
}
（3）算法1的时间复杂度均为O(n2)。算法2的时间复杂度为O(n+e)，其中e为图的边数。
❼ 简单无向图的邻接矩阵是对称的，可以对其进行压缩存储
C
10*10的矩阵存储上三角，且对角线全为0，不用存储对角线的值，即可得：1. 第一行存9个数，第二行存8个，......，直到最后一行存0个，进行压缩存储。2. 上三角存储，即存储的数值均是行标小于列标，(V6,V3)存储的即为（V3,V6），它前面存入一维数组中的有9+8+2=19个（第一行9个，第二行8个，第三行从V3,V4开始存储到V3,V6有2个），从1开始，它就放在B【20】
❽ 图像压缩原理
1、为什么要对图像数据进行压缩？其压缩原理是什么？
答：（1）数字图像如果不进行压缩，数据量是比较大的，例如一幅分辨率为1024×768的静态真彩色图像，其数据量为1024×768×24=2.25（MB）。这无疑对图像的存储、处理、传送带来很大的困难。事实上，在图像像素之间，无论在行方向还是列方向，都存在一定的相关性。也就是说，在一般图像中都存在很大的相关性，即冗余度。静态图像数据的冗余包括：空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余、图像区域的相同性冗余、纹理的统计冗余等。图像压缩编码技术就是利用图像数据固有的冗余性和相干性，将一个大的图像数据文件转换为较小的同性质的文件。
（2）其压缩原理: 空间冗余、时间冗余、结构冗余、和视觉冗余。
2、图像压缩编码的目的是什么？目前有哪些编码方法？
答：（1）视频经过数字化处理后易于加密、抗干扰能力强、可再生中继等诸多优点，但是由于数字化的视频数据量十分巨大，不利于传输和存储。若不经压缩，数字视频传输所需的高传输率和数字视频存储所需的巨大容量，将成为推广数字电视视频通信的最大障碍，这就是进行视频压缩编码的目的。
（2）目前主要是预测编码，变换编码，和统计编码三种编码方法。
3、某信号源共有7个符号，概率分别为0.2,0.18,0.1,0.15,0.07,0.05,0.25,试进行霍夫曼编码，并解释是否进行了压缩，压缩比为多少？
0000 0001 000 00 111 110 10
0.05 0.07 0.1 0.2 0.18 0.15 0.25
0.05×4＋0.07×4＋0.1×3＋0.2×2＋0.18×3＋0.15×3＋0.25×2=2.67
❾ 图片是如何压缩存储的
摘要 不好意思！图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用，它的目的是减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据。