图像压缩主要通过改变图像搜索算法赖以识别和检索图像的视觉数据和元数据来影响图像搜索。压缩通过移除冗余或不太重要的信息来减小文件大小，这会影响特征提取的准确性和搜索操作的效率。例如，像 JPEG 这样的有损压缩方法会丢弃像素数据以缩小文件大小，这可能会模糊边缘、降低颜色深度或引入伪影。这些变化会使算法更难检测关键的视觉特征——例如形状、纹理或图案——这些对于在数据库中匹配图像至关重要。无损压缩（例如 PNG）保留数据，但仍可能影响 EXIF 标签等元数据，某些搜索系统使用这些元数据进行上下文过滤。
影响取决于压缩级别和搜索技术。例如，依赖于边缘检测（例如，SIFT 或 ORB）的算法可能难以处理边缘被柔化或扭曲的压缩图像。一辆车轮细节模糊的压缩图像可能无法与同一型号的高分辨率图像匹配。类似地，基于图像内容生成唯一指纹的感知哈希算法，可能会为同一图像的压缩版本生成不同的哈希值，从而导致错过匹配。相比之下，使用深度学习（例如，CNN）的系统可能对轻微压缩更具鲁棒性，因为它们可以泛化微小的变化——但激进的压缩仍然可能通过移除区分相似对象所需的细微特征来降低性能。
开发人员必须平衡压缩效率和搜索准确性。对于像电子商务这样视觉细节很重要的应用程序，使用最小压缩或采用预处理步骤（例如，锐化）可能是必要的。相反，对于优先考虑速度和存储的大规模系统，使用像 WebP 这样的格式进行适度压缩可以减少带宽，而不会严重影响搜索结果。测试是关键：分析不同的压缩级别如何影响特征匹配的精度和召回率有助于确定可接受的阈值。像 OpenCV 或 TensorFlow 这样的工具可以对性能变化进行基准测试，确保压缩与搜索算法的要求相符。
