TIFF是一种比较灵活的图像格式，它的全称是Tagged Image File Format，文件扩展名为TIF或TIFF。该格式支持256色、24位真彩色、32位色、48位色等多种色彩位，同时支持RGB、CMYK以及YCbCr等多种色彩模式，支持多平台。TIFF文件可以是不压缩的，文件体积较大，也可以是压缩的，支持RAW、RLE、LZW、JPEG、 CCITT3组和4组等多种压缩方式。
GIF
GIF(Graphics Interchange Format)的原义是“图像互换格式”，是CompuServe公司在 1987年开发的图像文件格式。GIF文件的数据，是一种基于LZW算法的连续色调的无损压缩格式。其压缩率一般在50％左右，它不属于任何应用程序。目前几乎所有相关软件都支持它，公共领域有大量的软件在使用GIF图像文件。GIF图像文件的数据是经过压缩的，而且是采用了可变长度等压缩算法。所以GIF的图像深度从lbit到8bit，也即GIF最多支持256种色彩的图像。GIF格式的另一个特点是其在一个GIF文件中可以存多幅彩色图像，如果把存于一个文件中的多幅图像数据逐幅读出并显示到屏幕上，就可构成一种最简单的动画。
GIF分为静态GIF和动画GIF两种，支持透明背景图像，适用于多种操作系统，“体型”很小，网上很多小动画都是GIF格式。其实GIF是将多幅图像保存为一个图像文件，从而形成动画,所以归根到底GIF仍然是文件格式。
jpg
jpg全名应该是JPEG
JPEG 以 24 位颜色存储单个光栅图像。JPEG 是与平台无关的格式，支持最高级别的压缩，不过，这种压缩是有损耗的。渐近式 JPEG 文件支持交错。
可以提高或降低 JPEG 文件压缩的级别。但是，文件大小是以图像质量为代价的。压缩比率可以高达 100:1。（JPEG 格式可在 10:1 到 20:1 的比率下轻松地压缩文件，而质量不会下降。）JPEG 压缩可以很好地处理写实摄影作品。但是，对于颜色较少、对比级别强烈、实心边框或纯色区域大的较简单的作品，JPEG 压缩无法提供理想的结果。有时，压缩比率会低到 5:1，严重损失了完整性。这一损失产生的原因是，JPEG 压缩方案可以很好地压缩类似的色调，但是 JPEG 压缩方案不能很好地处理亮度的强烈差异或处理纯色区域。
优点：摄影作品或写实作品支持高级压缩。
利用可变的压缩比可以控制文件大小。
支持交错（对于渐近式 JPEG 文件）。
广泛支持 Internet 标准。
缺点： 有损耗压缩会使原始数据质量下降。
当您编辑和重新保存 JPEG 文件时，JPEG 会混合原始数据的质量下降。这种下降是累积性的。
JPEG 不适用于所含颜色很少、具有大块颜色相近的区域或亮度差异十分明显的较简单的。
jpg格式是一种格式，使一种比较常见的图画格式，如果你的是其他格式的话，你可以通过以下方法转化：
1、photoshop ，打开图画以后，按另存为，下面格式那里选择JPG格式就是了，这个方法比较简单，而且适合画质比较好的，要求比较高的转换。
2、如果你要求不高，你直接通过windows附带的图画程序，选择JPG格式就行了，这个来转换的话，画质嘛，马马虎虎，不过在网上嘛，过得去了！
如果JPG格式转其他格式，这样的方法同样适用。
JPEG （Joint Photographic Experts GROUP）是由国际标准组织（ISO:International Standardization Organization）和国际电话电报咨询委员会（CCITT:Consultation Commitee of the International Telephone and Telegraph）为静态图象所建立的第一个国际数字图象压缩标准，也是至今一直在使用的、应用最广的图像压缩标准。JPEG由于可以提供有损压缩，因此压缩比可以达到其他传统压缩算法无法比拟的程度。
JPEG的压缩模式有以下几种：
顺序式编码（Sequential Encoding）
一次将图象由左到右、由上到下顺序处理。
递增式编码（Progressive Encoding）
当图象传输的时间较长时，可将图象分数次处理，以从模糊到清晰的方式来传送图象（效果类似GIF在网络上的传输）。
无失真编码（Lossless Encoding）
阶梯式编码（Hierarchical Encoding）
图象以数种分辨率来压缩，其目的是为了让具有高分辨率的图象也可以在较低分辨率的设备上显示。
由于JPEG的无损压缩方式并不比其他的压缩方法更优秀，因此我们着重来看它的有损压缩。以一幅24位彩色图象为例，JPEG的压缩步骤分为：
1颜色转换
2DCT变换
3量化
4编码
1颜色转换
由于JPEG只支持YUV颜色模式的数据结构，而不支持RGB图象数据结构，所以在将彩色图象进行压缩之前，必须先对颜色模式进行数据转换。各个值的转换可以通过下面的转换公式计算得出：
Y=0299R+0587G+0114B
U=-0169R-03313G+05B
V=05R-04187G-00813B
其中，Y表示亮度，U和V表示颜色。
转换完成之后还需要进行数据采样。一般采用的采样比例是2：1：1或4：2：2。由于在执行了此项工作之后，每两行数据只保留一行，因此，采样后图象数据量将压缩为原来的一半。
2DCT变换
DCT（Discrete Consine Transform）是将图象信号在频率域上进行变换，分离出高频和低频信息的处理过程。然后再对图象的高频部分（即图象细节）进行压缩，以达到压缩图象数据的目的。
首先将图象划分为多个88的矩阵。然后对每一个矩阵作DCT变换（变换公式此略）。变换后得到一个频率系数矩阵，其中的频率系数都是浮点数。
3量化
由于在后面编码过程中使用的码本都是整数，因此需要对变换后的频率系数进行量化，将之转换为整数。
由于进行数据量化后，矩阵中的数据都是近似值，和原始图象数据之间有了差异，这一差异是造成图象压缩后失真的主要原因。
在这一过程中，质量因子的选取至为重要。值选得过大，可以大幅度提高压缩比，但是图象质量就比较差；反之，质量因子越小（最小为1），图象重建质量越好，但是压缩比越低。对此，ISO已经制定了一组供JPEG代码实现者使用的标准量化值。
4编码
从前面过程我们可以看到，颜色转换完成到编码之前，图象并没有得到进一步的压缩，DCT变换和量化可以说是为编码阶段做准备。
编码采用两种机制：一是0值的行程长度编码；二是熵编码（Entropy Coding）。
在JPEG中，采用曲徊序列，即以矩阵对角线的法线方向作“之”字排列矩阵中的元素。这样做的优点是使得靠近矩阵左上角、值比较大的元素排列在行程的前面，而行程的后面所排列的矩阵元素基本上为0值。行程长度编码是非常简单和常用的编码方式，在此不再赘述。
编码实际上是一种基于统计特性的编码方法。在JPEG中允许采用HUFFMAN编码或者算术编码。
TIFFS期刊是一种非常高质量的期刊，它的录取标准相对较高，因此难度也相应较大。但是，具体来说，期刊是否难中还受到许多其他因素的影响，如论文主题、研究领域、论文质量、竞争激烈程度等等。
一般来说，如果你有出色的研究结果和高质量的论文，那么在TIFFS期刊上发表论文的可能性就更大。此外，如果你熟悉该期刊的投稿要求和审稿流程，并按照要求认真准备和提交论文，也有助于提高论文被录取的可能性。
需要注意的是，发表在高质量期刊上的论文需要经过严格的同行评审过程，这可能需要一定的时间和精力。因此，在准备投稿之前，需要充分了解该期刊的要求和审稿流程，并做好充分的准备和耐心。
1、首先，使用Simulink中的FromFile块，读取PNG格式的图像文件，FromFile块的输出为一个向量信号，其中的每个元素是图像像素的灰度值或RGB值。
2、其次，使用MATLAB函数块，调用imread函数将PNG格式的向量信号转换为MATLAB中的图像矩阵。
3、最后，使用MATLAB函数块，调用imwrite函数将图像矩阵以TIFF格式写入指定的文件中。
类似的问题我在java上解决过，下面大概说一下算法：
先建立两个BufferedImage类的对象，暂命名一个叫A，一个叫B。首先，对象A记录了准备旋转的位图的信息。在计算机中，位图表示的方式是一个由很多个8位整数组成的集合，其中每一个元素都是一个8位的整数，也就是说，每一个像素由一个8位的整数来表示，其中的信息有像素的透明度（0~255）、红（0~255）、蓝（0~255）、绿（0~255）。知道了这个以后，就好办了，我们要做的就是把对象A的数据做一个旋转的计算，然后放到对象B中相应的位置。最后把处理好的对象B保存，并覆盖了对象A，那么，看上去就好象是对象A旋转了一样。
这里还有一点要讨论的，到底应该是扫描对象A上的点，在对象B上寻找自己的位置合适，还是扫描对象B上的点，在对象A上找到响应的点合适呢。经测试，如果扫描的是对象A，也就是计算每一个原位图上的每一点像素旋转以后的位置的话，旋转以后的位图会出现梅花点。其原因是计算机在计算机三角函数时是取近似值的，这样带出的一个问题就是：有可能在对象A的两个点经旋转以后到达对象B上的同一个位置，导致对象B上的某些点没有数据，这些没有数据的点就是所谓的“梅花点”。如果换个方式，我们扫描的是对象B，然后为每一个对象B上的点在对象A上找一个点与之对应，这样就能保证所有的对象B上的点都有数据了。也许你会问也有可能对象B上的两个点在对象A上找到同一个点。这个没关系，经测试，这个办法所生成的旋转后的图像基本上没有损失。
希望能给你启示
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