压缩格式

传统上完全不压缩的像素RGB8，一个像素需要24位。块压缩是一种有损纹理压缩技术，用于减小纹理大小并减少内存占用，从而提高性能。 块压缩纹理可以比每种颜色 32 位的纹理小。

一.BC压缩格式

BC1

BC1是将一个块（4*4）内16个像素384进行压缩到64位.压缩比例可以达到6倍。

1. 我们将选中块中所有颜色的极值，分别记为BaseColor0和BaseColor1。共占32位。
2. BaseColor的格式因为从24位转为了16位的颜色会有精度问题，位数为RGB565格式。
3. 根据两个BaseColor生成另外两个BaseColor颜色。这两个中间颜色是根据比例勾兑的
   1. BaseColor2 = 2/3 *BaseColor0 + 1/3 * BaseColor1
   2. BaseColor3 = 2/3 *BaseColor1 + 1/3 * BaseColor0
4. 另外32位每个像素有两位的索引，用来进行BaseColor的组合。
5. 如果Color0>Color1代表完全不透明的，反之有一位的透明信息。
6. 如果判断有一位的透明信息，则去掉BaseColor3，BaseColor2= 1/2* BaseColor0 + 1/2* BaseColor1，BaseColor变为RGB555，多出一位作为透明度的记录。

BC2

BC2 格式将具有相同位数和数据布局的颜色存储为 BC1 格式；但是，BC2 需要额外 64 位内存来存储 alpha 数据，如下图所示

BC2的alpha使用的是4位，因此表达的alpha 的精度并不精确

BC3

BC3用来压缩alpha值为8位的贴图，可以用来存储高度连贯的alpha数据。颜色值的存储是一致的，Alpha 的存储使用类似于颜色的插值方案来处理。

我们记录两个极值alpha0和alpha1。共16位，剩下的48位分给索引值，每个像素三位。如果 alpha0 大于 alpha1，则 BC3 内插 6个 alpha 值; 否则，它将内插4个alpha值。 当 BC3 仅内插 4 个 alpha 值时，它会设置两个额外的 alpha 值（0 表示完全透明，255 表示完全不透明）

BC4

使用 BC4 格式存储单分量颜色数据（8 位） 相比，该算法在 4×4 纹素块上操作。16*8=128位。我们压缩成两个8位的的red (red0 和 red1)共16位，并且每个像素有三位的索引 16 *3=48位。一共64位，压缩率为50%。

如果red0 > red1,那么我们插值六个，否则插值四个，多出的索引值将代表完全透明或者不透明

BC5

存储双分量颜色数据

二.ETC压缩（EricssonTexture Compression）

ETC在移动平台中广泛采用。它是一种为感知质量设计的有损算法，其依据是人眼对亮度改变的反应要高于色度改变。因此我们整个图像的亮度和色度分为不同的存储方案。

ETC1

ETC最大的弊端是不支持Alpha通道的存储，不过在后续的ETC2中也得到了支持。

ETC1每4x4像素块编码为64位的字节数据。4x4的块被分成两个子块，垂直分（2x4）或者水平分（4x2）。对于每个子块而言，我们原始数据对于24位的RGB数据为192位，压缩为32位，提供6倍的压缩率。

ETC1里有两种模式：individual模式和differential模式。这两种模式决定了子块存储的颜色是以RGB444/RGB444（individual模式）还是RGB555/RGB333（differential模式）格式存储颜色的数据。并且我们有一个单独的修正表格进行亮度修正。

也就是说，对于每个子块而言，使用12位记录一个基础颜色，然后每个像素有三位的索引值进行亮度修正。

1. 当我们的模式是individual的时候每个子块的颜色都用RBG444存储。解压时需要扩展到24位（通过重复自己的四位拼接，高4位和低4位相同）。
2. 当是Differential模式的时候，子块1以RGB555，子块2以RGB333方式存储。子块1的颜色是以5bit的高3位作为扩充为8位之后的低3位，子块2计算时，先要通过和子块1存储的RGB叠加。把RGB333转为RGB555，然后再扩充为RGB888。
3. 当我们获取了每个子块的基础颜色就需要进行亮度修正，我们需要一个亮度修正表。根据修正表修正自己的亮度。

还有一种使用4*4类似的策略，思路是一致的。

ETC2

因为ETC2-RGBA是以44的Block为单位进行编码的，所以我们的压缩算法也以44的Block为单位来进行。

ETC2的RGB通道和A通道是单独分别进行压缩的，一个Block的128个bit中，两者各占了64bit。这里我们先考虑RGB通道的压缩。ETC2一个Block的RGB通道，可以从5种编码方式中选择其中一种，分别是：

1. Individual模式
2. T模式
3. H模式
4. Planar模式
5. Differential模式

其中Individual模式和Differential模式是主要的两个模式，也是从ETC1开始就有的两个模式。而T模式、H模式、Planar模式是ETC2新增的3个模式，用于优化某些特殊情况下Block的压缩质量。考虑到实时压缩的性能要求，我们目前只使用了Individual模式和Differential模式。

我们现在考虑A通道的压缩。ETC2的一个Block内，A通道独自占据了其中64个bit。首先，每个Block使用了8个bit来存放A通道的基准值；然后，与RGB通道类似，A通道也有一个固定的偏移表，内容如下：

可见这个偏移量表更大，精度更高。毕竟A通道独自占用了64个bit，空间更为充裕，有足够的bit来索引这个更大的表。A通道使用了4个bit来从这个偏移表中选择当前Block希望使用的偏移量范围。这里与RGB通道有个不同之处：从偏移表中选择了需要的行之后，还要乘以一个4bit的系数，才能得到真正的偏移量范围。4bit的系数是一个0~15的数字。

三. PVRTC

PVRTC的不是基于block的方式生成的，但是却也可以理解为以block方式组织的。其生成压缩后包含两张(w/4,h/4)大小的缩略图（w,h为原始图片的宽和高，可以理解为第4级的mipmap，但生成过程会比较mipmap的复杂），其中的每个pixel映射并对应到原始图像中的一个64x64的block上；然后使用1张与原始图像大小相同的modulate图，对应的每个pixel占2个bits，也即可对应四种调制方式，通过几种不同的调制方式还原出近似的原始像素值。

四.ASTC

与ETC相比，ASTC的设计更加灵活、优雅，所以我们很自然的将目光转向这里。ASTC使用了特殊的BISE编码（即Bounded Integer Sequence Encoding），能保证在任何情况下都不会有太多bit浪费；另外固定编码模式内其实有非常多的可选项，导致用户的自由度非常高但压缩算法的复杂度也与之俱增。

虽然由于赶不上GLES3的发布时机，没进入ES3标准，但如今几乎所有ES3设备都支持ASTC格式，普及率很高。跟大部分硬件压缩格式一样，ASTC也是block-based，但不像PVR/ETC等固定了block size的算法，ASTC的策略是每个block固定占用128bit，但block size可以从4x4（8bpp，即8 bits per pixel）去到12x12（0.89bpp），也就是说，12x12的ASTC，只有4x4的ASTC的1/9体积，伸缩性非常好。

虽然ASTC提供了数量庞大的可选项，但它的算法核心是不变的——本质也是一种基于插值的压缩算法——即对于每个block，需要记录两个(或2n个)颜色端点，对于其中的每个(或几个)纹素，记录它们的权重，在解压时进行线性插值得到结果。这种方式与基于平均值+扰动的ETC有着本质的区别。

全局选项需要预先指定，ASTC目前提供三个全局选项：

1. block大小：这个选项其实是允许用户在压缩率和压缩质量之间做权衡，目前最常用的即4x4；
2. block维度：有2D和3D两种选项，这里只考虑前者；
3. 是否采用sRGB。

局部选项可以根据每个block的特征在压缩代码内灵活选择，ASTC目前提供8个局部选项：

1. grid大小： grid是一个标识采样区域大小的变量。它的出发点是，如果要压缩一个基于12x12大小的block，那么每个纹素1bit都不够用，那么就只能对某些范围内的纹素赋统一的权重。
2. 每个纹素权重的变化范围：代表了该block内的插值精度。但注意使用了BISE的ASTC可以取的范围和一般的压缩方式不同：一般的压缩方式可以取的范围都是2的幂，但BISE扩大了该范围，可以取到40、48等特殊值，提升了特定情况下的压缩精度。
3. 每个纹素的权重值：该值基于BISE进行编码，范围由上面的选项决定。
4. Partition个数：也就是划分，并不是ASTC首创的概念，它在面向PC的BC系列压缩算法中就已有所涉及。它的基本思想是，一个block内的颜色分布可能是很复杂的(比如红色的球放在绿色的草地上)，因此单纯的端点插值效果可能不是很好，这时候我们可能需要指定多于一组的颜色端点进行插值。支持一个block内有最多4个划分(即4组颜色端点)，但这些划分的pattern都是写死的，共计2^10=1024种

5. 颜色端点模式：ASTC支持各种各样的端点模式混合搭配，不同模式下各个通道的值精度不在可选项内，因为解码程序会自动计算前面所有配置还为这个部分剩下了多少bits，然后默认你选择了最优解。
6. 颜色端点值：该值同样基于BISE进行编码，值的变化范围由解码程序计算求得。
7. 平面个数：考虑一个四通道的情况：我们把四个通道看作了向量的四个维度进行插值，但有些时候这些通道并不存在相关性，这就会导致插值产生比较大的误差.
8. 平面-通道映射：该选项指定了双面模式下，哪个通道会被单独插值

上述是官方文档中描述的8个选项和解释，但实际上ASTC还有一种名为void extent的模式，它只在一个block内所有纹素值全部相同时被采用，用以最大化颜色精度和加快解码速度。