1. 选择合适的压缩算法：
图像压缩算法分为有损和无损两类。无损压缩保证图像完全恢复，但压缩比有限。有损压缩如JPEG，通过去除人眼不易察觉的信息来实现更小的文件大小，但可能牺牲一些细节。
新兴的神经网络驱动的算法，如HiFiC，利用生成对抗网络（GANs）来在保持视觉质量的实现更高效的压缩。这种方法通过训练模型来生成接近原图的高质量图像，即使在高压缩率下。
2. 参数优化：
对于传统的压缩算法，如JPEG，调整压缩级别、量化参数是关键。更高的压缩级别意味着更小的文件大小，但可能伴随质量下降。
在使用基于深度学习的算法时，优化网络结构和训练参数，确保在率失真优化中找到最佳平衡点，即在保持图像感知质量的最大化压缩比。
3. 格式选择：
选择正确的图片格式，如JPEG适合摄影图片，PNG适合包含透明度的图像，而WebP和HEIF提供了更好的压缩效率，可以在保持质量的同时减小文件大小。
新格式如WebP和AVIF利用更先进的编码技术，能在不显著降低质量的情况下，提供更高的压缩率。
4. 利用在线工具和专业软件：
如“i压缩”这样的在线工具，提供了便捷的图片压缩服务，允许用户自定义压缩设置，包括质量优先或大小优先，以适应不同的需求。
专业图像编辑软件如Photoshop，提供了更精细的控制，允许用户调整尺寸、像素密度和格式，从而在压缩过程中保持尽可能高的质量。
5. 利用小波变换和自定义小波函数：
小波变换是一种有效的图像压缩技术，它能够根据图像的不同频率部分进行不同程度的压缩，从而在保持视觉质量的实现高效压缩。
自定义小波函数可以根据图像内容和压缩需求进行调整，进一步优化压缩效果。
6. 用户感知与评价：
最终，图像质量的评估应结合用户感知，通过用户测试来确定压缩后的图像是否满足视觉需求。这可能涉及主观评价，即让用户比较不同压缩水平的图像并选择最可接受的版本。
平衡图片压缩与质量需要综合考虑算法选择、参数调整、格式转换、以及利用现代技术如神经网络，同时结合用户反馈进行微调，以达到既减小文件大小又尽量保持图像质量的目的。
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