图像优化是指通过减少图像文件大小而不显著降低视觉质量的技术，以加快网页加载速度、减少带宽消耗并改善用户体验。它主要涉及以下几个方面：
1. 矢量图与栅格图优化原理
矢量图：由于其基于数学公式，可以任意缩放而不失真，优化主要在于简化图形的复杂度，减少路径和形状的数量。
栅格图（位图）：优化重点在于压缩像素数据。对于位图，可以通过减少颜色深度、使用更高效的编码方式来减小文件大小。
2. 像素数据优化
色彩深度调整：减少每个像素需要存储的颜色信息位数，比如从24位（真彩色）降到16位或更低，但需确保视觉效果可接受。
相邻像素相似性利用：通过增量编码，存储相邻像素之间的差异而非绝对值，减少数据冗余。
3. 压缩技术
无损压缩：如PNG格式，保留所有原始数据，适合图标和含有文字的图像，通过算法重排数据减少存储空间。
有损压缩：如JPEG格式，牺牲部分图像细节来大幅减小文件大小，适合照片，通过量化和DCT变换实现。
4. 图像格式选择
使用现代高效的格式，如WebP或AVIF，它们在保持高质量的文件大小远小于传统的JPEG和PNG。
5. 工具与方法
在线工具：如TinyPNG、ImageOptim，可以自动执行压缩。
前端技术：利用CSS3代替图像，例如使用背景渐变、边框圆角等。
响应式图像：根据设备分辨率提供合适大小的图像，使用srcset和sizes属性。
6. 手动优化技巧
裁剪与尺寸调整：仅保留展示所需的图像部分，减少不必要的像素。
合理选择分辨率：针对目标设备调整图像分辨率，避免过高的分辨率导致的文件增大。
7. 自动化流程
在开发过程中，集成图像优化工具到构建系统中，如使用Gulp或Webpack的插件自动处理图像。
通过上述方法，可以有效地优化图像，达到既节省资源又不影响用户体验的目的。在实际操作中，结合具体需求选择合适的策略和技术是关键。
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