1）iPhone的live实况图是什么格式的图片？
2）发到朋友圈的图片为什么会变糊？
3）图像编码压缩的基本过程是什么？
4）大家力推的HEIF格式是什么，与HEVC有何关系，有什么优势？

iPhone的live实况图是什么格式的图片？

只要把iPhone里的live实况图片上传到电脑，就会发现照片的后缀是.livp。livp便是苹果实况图片格式，livp文件实际上是个压缩包，其中包含了一张HEIC格式的图片加一段Mov格式的影片（HEIC 是 Apple 用来在 iOS 上保存图像文件的一种特殊文件格式，它是 Apple 版本的 HEIF 格式图片，代表高效图像格式）。livp实况图片目前只有苹果系统可直接打开查看，Windows、Android等系统则需把文件解压，再将格式转换成JPG之类的格式才可查看。

发到朋友圈的图片为什么会变糊？

图片上传到朋友圈等社交平台会变糊，是因为原图本身具有很大的信息量，平台必须对其进行压缩让数据变小，才能实时上传和查看。由于大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信干线信道的带宽、以及计算机的处理速度增加压力，而单纯靠增加存储器容量，提高信道带宽以及计算机的处理速度等方法，来解决这个问题，从节省成本的角度来说很不现实，如果图像信息不经过压缩，占用信道就宽，则会使传输成本变得非常昂贵，因此对图像信息进行高效压缩不仅能节省更多带宽成本，也能让用户更流畅地上传和查看图像。

图像编码压缩的基本过程是什么？

图片编码压缩过程从原理上讲分为变换、量化、熵编码三个基本环节。事实上，数字图像压缩系统无论采用什么具体结构和技术，其基本过程一般都可以概括为下图所示的基本框图。

映射变换：经过映射变换，如时域预测、频域变换或其它变换，原始图像数据特性被改变，变得更有利于编码压缩。作用是将原始图像在一个新的域中用另一种新的形式表述。

量化：变换后形成的参数进入熵减阶段。量化器的引入，是图像编码产生失真的根源。对量化器的要求是，在一定程度的客观或主观误差允许下，总的量化级数要尽量地少，同时也应便于实现。

熵编码：对量化后的符号进行熵编码。熵编码器是用来消除符号编码冗余度的，它一般不产生失真，常用的熵编码方法有分组码、行程码、变长码和算术码等。编码器的编码方式应和信号或符号流的分布特性相适应以求得较大的压缩比。

以上三个步骤既相互联系又相互制约，对不同的编码技术来说，其图像变换的模型、量化器的设计、熵编码所采取的措施都是不同的。图像压缩的解码是编码的逆过程，这里不再赘述。

大家力推的HEIF格式是什么，与HEVC有何关系，有什么优势？

HEIF，高效图像文件格式（High Efficiency Image File Format）是由知名影像机构MPEG在2013年研发、2015年正式开发完成的开放图像文件格式，文件名通常为.heif或者.heic后缀。

由于是MPEG带头开发，而且名字和视频行业流行的HEVC很像，花点时间就可以猜出两者的联系。在有损压缩上，HEIF确实是通过HEVC来实现的（HEIF的无损数据压缩也通过HEVC算法实现，但不是重点）。和JPEG不太一样的是，HEIF是一种封装格式，它不仅可以存储静态图像和EXIF信息元数据等，还可以存储动画、图像序列甚至视频、音频等等，存储的数据种类要丰富得多。HEIF的静态图像格式特指以HEVC编码器进行压缩的图像数据和文件（HEVC Image File Format），而HEIF图片编码压缩实际可以理解为H.265/HEVC标准下视频编码过程中一个序列中的I帧。

HEIF的主要优势如下：

1）体积更小
与JPEG格式相比，同画质甚至更高画质下，HEIF格式要比JPEG格式节约50%到60%的空间。

2）颜色更丰富
除体积更小以外，HEIF的重要优势是支持的色深更高。（什么是色深，可参考前一期Q&A）常用的JPEG格式图片的色深通常为8bit，而HEIF格式拍摄照片色深为10bit，显示的色彩更丰富。

3）内容更灵活
HEIF格式除了静态图像和EXIF外，还能存储景深、透明通道等信息，甚至还可以存储视频、音频等等，由此带来了更加丰富的后期空间。例如手机的超级夜景、HDR照片就是通过多帧合成来实现高动态图像，在HEIF中就可以直接把这些快门前后连拍图像全部保存起来，且得益于HEVC超高的压缩比，文件大小还能控制在合理范围内。