关于ARGB_8888、ALPHA_8、ARGB_4444、RGB_565的理解
A：透明度
R：红色
G：绿
B：蓝
Bitmap.Config ARGB_4444：每个像素占四位，即A=4，R=4，G=4，B=4，那么一个像素点占4+4+4+4=16位
Bitmap.Config ARGB_8888：每个像素占四位，即A=8，R=8，G=8，B=8，那么一个像素点占8+8+8+8=32位
Bitmap.Config RGB_565：每个像素占四位，即R=5，G=6，B=5，没有透明度，那么一个像素点占5+6+5=16位
Bitmap.Config ALPHA_8：每个像素占四位，只有透明度，没有颜色。
一般情况下我们都是使用的ARGB_8888，由此可知它是最占内存的，因为一个像素占32位，8位=1字节，所以一个像素占4字节的内存。假设有一张480x800的图片，如果格式为ARGB_8888，那么将会占用480x800x4/1024=1525KB的内存。
对于jpeg，图片压缩成此种格式的时候有压缩比率，压缩比率通常在10：1到40：1之间，压缩比越大，品质就越低；相反地，压缩比越小，品质就越好。比如可以把1．37Mb的BMP位图文件压缩至20．3KB。
其实由于jpeg格式是有损压缩格式，因此同样大小的图片，就算参数完全相同的情况下，保存后的大小也是有很大差异的，因此只能估算最大值和最小值，无法在没有实际输入的情况下算出输出大小。
而在估算时，起到主要影响因素的包括以下几点(可能不全，但一般够用了)：
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图片像素尺寸
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色彩数——影响解压后的每像素字节数
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品质——分11级，0时图片变化最明显，体积也最小，这个主要影响压缩率；
8级一般是比较推荐的等级，不对比的情况下基本看不出质量损失
有些软件用百分比形式映射，有些软件从1开始因此最大是12
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色彩分布——这个对压缩的影响很大，是接近估值最小值还是估值最大值几乎都受他影响，是造成没有准确值只有估值的最大变数
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至于基线、差值、是否连续等优化，对最终体积是有影响，但相比于品质的压缩率在图片不是特别小的情况下影响可以忽略
说完这些简单的理论，接着说说怎么估算和误差大小。
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首先是用图片像素尺寸和色彩数，我们能算出图片在内存中的体积
Size=Width * Height * 每像素字节数
这里每像素字节数很好理解，不懂可以百度，这里给几个常用的，照片一般是第一个：
RGB(888) - 3字节，RGB(565) - 2字节，256色 - 1字节，16色-1/2字节，黑白-1/8字节 -
之后就是依据品质和图片大小推测压缩率范围
这个比较复杂，只能经验性估值，这里只介绍影像压缩率的几个变量：
a. 图片越小压缩率越小，并逐渐趋向当前质量的最小压缩率，
图片越大压缩率越大，并逐渐趋于当前质量的最大压缩率，图片非常小时有可能比1还小；
b. 品质越低压缩率越高，0级时一般会在200:1到30:1间浮动，大多集中在60:1附近
8级时一般会在40:1到4:1间浮动，大多集中在16:1
11级时一般会在16:1到2:1间浮动，大多集中在7:1附近
c. 色彩分布越趋向于单色、连续颜色、重复色块时压缩比越高，极端时(比如纯白的图)，就算图片很大，图片也只会有几百字节到几十K字节。
3. 因此文件大小的范围就是前一步得到的 size * 估算的压缩率范围