JPEG是常见的一种图像格式,由ISO与CCITT建立并开发,是一个国际数字图像压缩标准。
根据人眼视觉特性:眼睛对亮度的敏感程度要大于对色彩的敏感程度。在图像中,为了利用人类的种视角特性,从而降低数据量,通常将RGB空间表示的彩色图像变换到YCbCr颜色空间中。由于人眼对亮度Y的敏感度大于色差CrCb,因此可以在适当程度上对CrCb进行削弱以达到压缩的目的。由于原始图像是由很多独立的像素组成的,其实人眼对于每个细微像素的分辨能力很弱,只有众多像素集合一块,才能呈现出颜色连续变化的图像,因此图像中相邻两像素点,其彩色分量在很大程度上是接近的。在一幅图像内,包含了各种频率的分量,但大多数分量都属于低频信号,只在占图像区域比例很小的图像边缘的像素才含有高频信号。因此在对图像编码的时候,在图像质量不出现可察觉损失的情况下,对包含信息量大的低频谱区分配较多比特数,对包含信息量较低的高频谱区域分配较少的比特数,就能达到数据压缩目的。
将图像的色彩空间域转换到频谱域,这就用到了DCT。其作用是将图像数据去相关化,去除图像数据内部的相关性后,以便在其后将对这些图像数据分类处理——即对不同的频路部分进行不同的量化。
量化编码是JPEG编码中产生信息损失的根源,也是图像质量下降的最主要原因。简单的说,就是将频谱领域中的每个值,除以量化表中对应的常数,且四舍五入取最接近的整数,这样会把很多高频的成分四舍五入为0。量化后左上角的值较小,右下角的值较大,这样就保持低频分量、抑制高频分量的目的。这一步在实现的时候会对Y进行细量化,对Cr、Cb采用粗量化,依次来提高压缩比。因此存在两张不同的表。
经过DCT变换后,图像中的低频分量会集中在左上角,而右下角有较多的0值,因此采用Z字形编排。JPEG 算法 使用了差分脉冲编码(DPCM)技术,对相邻图像块之间量化DC洗漱的差值进行单独编码,从而再次利用相邻特性简化数据。
JPEG图像格式介绍:
部分代码:
根据人眼视觉特性:眼睛对亮度的敏感程度要大于对色彩的敏感程度。在图像中,为了利用人类的种视角特性,从而降低数据量,通常将RGB空间表示的彩色图像变换到YCbCr颜色空间中。由于人眼对亮度Y的敏感度大于色差CrCb,因此可以在适当程度上对CrCb进行削弱以达到压缩的目的。由于原始图像是由很多独立的像素组成的,其实人眼对于每个细微像素的分辨能力很弱,只有众多像素集合一块,才能呈现出颜色连续变化的图像,因此图像中相邻两像素点,其彩色分量在很大程度上是接近的。在一幅图像内,包含了各种频率的分量,但大多数分量都属于低频信号,只在占图像区域比例很小的图像边缘的像素才含有高频信号。因此在对图像编码的时候,在图像质量不出现可察觉损失的情况下,对包含信息量大的低频谱区分配较多比特数,对包含信息量较低的高频谱区域分配较少的比特数,就能达到数据压缩目的。
将图像的色彩空间域转换到频谱域,这就用到了DCT。其作用是将图像数据去相关化,去除图像数据内部的相关性后,以便在其后将对这些图像数据分类处理——即对不同的频路部分进行不同的量化。
量化编码是JPEG编码中产生信息损失的根源,也是图像质量下降的最主要原因。简单的说,就是将频谱领域中的每个值,除以量化表中对应的常数,且四舍五入取最接近的整数,这样会把很多高频的成分四舍五入为0。量化后左上角的值较小,右下角的值较大,这样就保持低频分量、抑制高频分量的目的。这一步在实现的时候会对Y进行细量化,对Cr、Cb采用粗量化,依次来提高压缩比。因此存在两张不同的表。
经过DCT变换后,图像中的低频分量会集中在左上角,而右下角有较多的0值,因此采用Z字形编排。JPEG 算法 使用了差分脉冲编码(DPCM)技术,对相邻图像块之间量化DC洗漱的差值进行单独编码,从而再次利用相邻特性简化数据。
为了进一步提高压缩比例,JPEG算法对DPCM编码后的直流系数与行程编码后的交流系数使用Huffman熵编码。使用huffman码表可以简单的查表进行编码。对于AC与DC所采用的码表是不同的,对于色差和亮度的霍夫曼码表也不同。
JPEG图像格式介绍:
| 缩写 | 名称 | 说明 | 标记代码 | 字节数 |
| SOI | Start of Image | 图像开始 | 固定值0xFFD8 | 2(标记代码) |
| EOI | End of Image | 图像结束 | 固定值0xFFD9 | 2(标记代码) |
| APP0 | Application | 应用程序保留标记 | 固定值0xFFE0 | variable |
| DQT | Define Quantization Table | 定义量化表 | 固定值0xFFDB | variable |
| SOF0 | Start of Frame | 帧图像开始 | 固定值0xFFC0 | variable |
| DHT | Define Huffman Table | 定义哈夫曼表 | 固定值0xFFC4 | variable |
| SOS | Start of Scan | 扫描开始 | 固定值0xFFDA | vari |
3个结构体
输出yuv图像:量化矩阵:
输出直流交流图像:
- 1
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得到结果如下:
博客探讨了JPEG图像格式,介绍了JPEG算法如何通过DPCM编码和Huffman熵编码提高压缩比例。强调了不同组件(如色差和亮度)使用的不同Huffman码表,以及在量化矩阵和图像输出过程中的应用。
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