我想知道这是因为文件大小问题。我正在尝试通过将图像从 TIFF 转换为 JPEG 来减小图像的文件大小。一位用户挑战我，他注意到 RGB TIFF 图像的大小是相同图像的三倍，但在灰度 TIFF 版本中，但 JPEG 图像的转换后灰度版本与 RGB JPEG 版本的大小几乎相同。
他坚持认为 8BPP 灰度 jpeg 的大小应该约为 24BPP RGB jpeg 的 1/3。
然后后来有技术顾问告诉我，JPEG永远只会以24BPP文件的形式存在，而且我在网上找到的灰度jpg图像都在他们的图像元数据中说位深度是8。但到目前为止我还没有在网上找到任何证实或否认这一说法的证据。
在这一点上，我不知道我的转换方法是否存在缺陷并夸大了文件大小，或者从一开始就不存在所谓的“仅占用文件大小的 1/3 的 8BPP JPEG”这一事实。
网上有没有关于这个问题的文档？
获取标准 RGB 编码的 24 位图像。首先，假设所有通道都是独立编码的。如果偶然地，R、G、B 相等，则每一个都将转换为相同大小的 JPEG 文件.
但是这样的图像在视觉上是灰度的。灰度的相应 JPEG 压缩将小约 3 倍（考虑到标题等）。
但在 JPEG（和大多数图像压缩格式）中，颜色通道不是独立处理的。它们首先被去相关为一个亮度 (L) 和两个色度图像 (U, V)。如果所有通道都相等，即如果图像为上述灰度，则 Y 为自然灰度，U 和 V 为零。后两者以几乎零大小压缩，而亮度只是 JPEG 压缩。
因此，一张全灰度的 24 位图像和对应的 8 位灰度图像被 JPEG 压缩几乎相同。在自然图像中，RGB 通道略有不同：
因此，如果将它们转换为 YUV（亮度-色度），您将得到：
通常情况下，亮度一个在动态上几乎保持 8 位，而两个色度则更平坦，在 4-5 位上。后两者可以被更重地压缩，因为它们可以被下采样（它们看起来更低通）和幅度量化。
因此，对于一阶，大部分信息集中在亮度部分。因此，如果通道差异不大，则使用 JPEG 压缩 RGB 或灰度，以获得足够高的比率，大致相同。
对于 TIFF，可以使用不同的压缩格式，例如：LZW（制作类似 png 的大小）、JPEG（制作 jpeg 大小）或无压缩（如 bmp）。因此，我将研究压缩技术而不是 TIF 格式。
Jpeg 是一种压缩图像格式。简而言之，它巧妙地减少了不能通过量化来解释大部分数据的高频分量。由于这种非线性压缩操作，您不太可能保留每像素位的比率（您的图像内容应该非常特别适合您）。
话虽如此，灰度 jpeg 确实存在。您可以使用漂亮而简单的 Irfanview 以灰度 jpeg 格式保存图像。我在 Irfanview 中为Lena图像做了一个实验，以显示不同压缩级别和文件格式的行为：
压缩级别用下标表示，'png' 9表示最佳压缩率（取自 Irfanview）。
请注意，唯一具有预期的格式bpp中的比率是位图，这只是因为它没有被压缩（基本上所有像素都写在二进制文件中）。随着压缩接近零损失，颜色/灰度差距扩大。因此，可以看出压缩算法在处理不同颜色通道方面非常成功。这不能被视为性能失败，而是当图像具有 3 个通道时的性能提升。
为了进一步提高压缩/质量，可以使用 JPEG2000 格式。
作为参考，这是我使用的图像：
