【深度学习】【CV】图像格式之间的比较：jpg、jpeg、png、psd、tif、bmp

表格对比

从上图中可以看出，png和tiff用到的最多，jpg/jpeg虽然在网络上很常见，但是对于CV来说不是很实用。

分别介绍

JPG/JPEG：最通用的 “低成本” 格式（分类任务首选）
JPEG 是压缩标准，JPG 是文件扩展名，二者完全等价。

核心特性：基于DCT 离散余弦变换的有损压缩，
会丢弃高频信息（如边缘、纹理细节），仅保留人眼敏感的低频信息

适合场景：图像分类（如 ImageNet 任务）、粗粒度识别（对细节要求低，仅需区分 “猫 / 狗” 而非 “猫的毛发纹理”）

压缩率越高（文件越小），伪影越明显（如色块、边缘模糊），会干扰模型对细节特征的学习

PNG：高精度 “无损失” 格式

基于DEFLATE 算法的无损压缩（类似 ZIP），不丢失任何像素信息，且支持RGBA 透明通道

比 BMP 文件小（压缩率约为 BMP 的 1/3~1/5），且无需解压缩损失，是 “精度与效率” 的平衡选择

适合场景：
语义分割 / 实例分割（需精确边缘，如分割 “细胞边界”“道路边缘”）；
目标检测（透明通道可直接分离前景目标与背景，减少预处理标注成本）；
生成式模型（如 StyleGAN，需保留纹理细节）

TIF/TIFF：多模态 “全能” 格式（医学 / 遥感首选）

核心特性：格式灵活度极高，支持：
压缩方式：无损（如 LZW）或有损（如 JPEG）可选；
通道数：1~n 通道（如医学 CT 的 16 层切片、遥感的 6 波段多光谱数据）；
比特深度：8 位、16 位（灰度医学影像主流）、32 位浮点型（深度图、光谱数据）；
元数据：保留拍摄参数、地理坐标、医学扫描参数（辅助预处理，如 CT 的 HU 值校准）。

适合场景：
医学影像处理（如 CT/MRI 分割、病灶检测，需 16 位灰度深度和多切片通道）；
遥感图像处理（如土地覆盖分类，需多光谱通道）；
高动态范围任务（如 HDR 图像重建，需 32 位浮点数据）