Фрагментарная оптимизация применяется в различных ситуациях в зависимости от характеристик изображения и целей оптимизации. Давайте разберем каждый из предложенных вами случаев.

1. Если у вас есть большое изображение, содержащее сильно отличающиеся по количеству цветов области:

   В этом случае фрагментарная оптимизация может быть полезна, так как разные области изображения могут быть обработаны отдельно. Например, можно использовать разные методы сжатия для областей с высоким количеством цветов и областей с низким. Это позволит уменьшить общий размер файла, сохраняя при этом качество изображения в критически важных областях.

2. Если у вас есть большое изображение, содержащее мало отличающиеся по количеству цветов области:

   Здесь фрагментарная оптимизация также может оказаться эффективной. Если области изображения имеют схожие цветовые палитры, можно применить более агрессивные методы сжатия к таким областям, что также поможет уменьшить размер файла. Оптимизация может включать в себя использование палитры или других методов, которые позволяют сохранить детали при меньшем количестве используемых цветов.

3. Если у вас есть изображение малого размера, но содержащее количество цветов более 32К:

   В этом случае фрагментарная оптимизация может быть менее целесообразной. Если изображение маленькое, то его общий размер и так будет небольшим, и дополнительные усилия по оптимизации могут не дать значительного выигрыша. Однако, если качество изображения критично, можно рассмотреть возможность использования фрагментарной оптимизации для улучшения визуального восприятия отдельных областей.

Таким образом, фрагментарная оптимизация применяется, когда есть необходимость в уменьшении размера изображения без значительной потери качества, особенно когда изображение имеет разные области с различными характеристиками цветового диапазона.