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jpeg的壓縮過程

發布時間: 2023-02-27 08:22:26

A. 簡述JPEG的壓縮原理

JPEG壓縮分四個步驟實現:
一、顏色模式轉換及采樣:
RGB色彩系統是我們最常用的表示顏色的方式。JPEG採用的是YCbCr色彩系統。想要用JPEG基本壓縮法處理全彩色圖像,得先把RGB顏色模式圖像數據,轉換為YCbCr顏色模式的數據。Y代表亮度,Cb和Cr則代表色度、飽和度。通過下列計算公式可完成數據轉換。 Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B+128 人類的眼晴對低頻的數據比對高頻的數據具有更高的敏感度,事實上,人類的眼睛對亮度的改變也比對色彩的改變要敏感得多,也就是說Y成份的數據是比較重要的。既然Cb成份和Cr成份的數據比較相對不重要,就可以只取部分數據來處理。以增加壓縮的比例。JPEG通常有兩種采樣方式:YUV411和YUV422,它們所代表的意義是Y、Cb和Cr三個成份的數據取樣比例。
二、DCT變換:
DCT變換的全稱是離散餘弦變換(Discrete Cosine Transform),是指將一組光強數據轉換成頻率數據,以便得知強度變化的情形。若對高頻的數據做些修飾,再轉回原來形式的數據時,顯然與原始數據有些差異,但是人類的眼睛卻是不容易辨認出來。 壓縮時,將原始圖像數據分成8*8數據單元矩陣。JPEG將整個亮度矩陣與色度Cb矩陣,飽和度Cr矩陣,視為一個基本單元稱作MCU。每個MCU所包含的矩陣數量不得超過10個。例如,行和列采樣的比例皆為4:2:2,則每個MCU將包含四個亮度矩陣,一個色度矩陣及一個飽和度矩陣。 當圖像數據分成一個8*8矩陣後,還必須將每個數值減去128,然後一一代入DCT變換公式中,即可達到DCT變換的目的。圖像數據值必須減去128,是因為DCT變換公式所接受的數字范圍是在-128到+127之間。
三、量化:
圖像數據轉換為頻率系數後,還得接受一項量化程序,才能進入編碼階段。量化階段需要兩個8*8矩陣數據,一個是專門處理亮度的頻率系數,另一個則是針對色度的頻率系數,將頻率系數除以量化矩陣的值,取得與商數最近的整數,即完成量化。 當頻率系數經過量化後,將頻率系數由浮點數轉變為整數,這才便於執行最後的編碼。不過,經過量化階段後,所有數據只保留整數近似值,也就再度損失了一些數據內容。
四、編碼:
1、編碼 Huffman編碼無專利權問題,成為JPEG最常用的編碼方式,Huffman編碼通常是以完整的MCU來進行的。 編碼時,每個矩陣數據的DC值與63個AC值,將分別使用不同的Huffman編碼表,而亮度與色度也需要不同的Huffman編碼表,所以一共需要四個編碼表,才能順利地完成JPEG編碼工作。 DC編碼 DC是彩採用差值脈沖編碼調制的差值編碼法,也就是在同一個圖像分量中取得每個DC值與前一個DC值的差值來編碼。DC採用差值脈沖編碼的主要原因是由於在連續色調的圖像中,其差值多半比原值小,對差值進行編碼所需的位數,會比對原值進行編碼所需的位數少許多。例如差值為5,它的二進製表示值為101,如果差值為-5,則先改為正整數5,再將其二進制轉換成1的補數即可。所謂1的補數,就是將每個Bit若值為0,便改成1;Bit為1,則變成0。差值5應保留的位數為3,下表即列出差值所應保留的Bit數與差值內容的對照。
在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼碼值,例如亮度差值為5(101)的位數為3,則霍夫曼碼值應該是100,兩者連接在一起即為100101。下列兩份表格分別是亮度和色度DC差值的編碼表。根據這兩份表格內容,即可為DC差值加上霍夫曼碼值,完成DC的編碼工作;
2、AC編碼方式與DC略有不同,在AC編碼之前,首先得將63個AC值按Zig-zag排序,即按照下圖箭頭所指示的順序串聯起來。 63個AC值排列好的,將AC系數轉換成中間符號,中間符號表示為RRRR/SSSS,RRRR是指第非零的AC之前,其值為0的AC個數,SSSS是指AC值所需的位數,AC系數的范圍與SSSS的對應關系與DC差值Bits數與差值內容對照表相似。 如果連續為0的AC個數大於15,則用15/0來表示連續的16個0,15/0稱為ZRL(Zero Rum Length),而(0/0)稱為EOB(Enel of Block)用來表示其後所剩餘的AC系數皆等於0,以中間符號值作為索引值,從相應的AC編碼表中找出適當的霍夫曼碼值,再與AC值相連即可。 例如某一組亮度的中間符為5/3,AC值為4,首先以5/3為索引值,從亮度AC的Huffman編碼表中找到1111111110011110霍夫曼碼值,於是加上原來100(4)即是用來取[5,4]的Huffman編碼1111111110011110100,[5,4]表示AC值為4的前面有5個零。 由於亮度AC,色度AC霍夫曼編碼表比較長,在此省略去,有興趣者可參閱相關書籍。 實現上述四個步驟,即完成一幅圖像的JPEG壓縮。

B. 如何將JPEG格式的照片壓縮小

圖片壓縮的操作方法各種各樣,現在在網上搜圖片壓縮就會出現很多壓縮的工具,但是到底哪一個工具比較適合,還得一個個試,圖片一般是不會很大的,但是很多圖片堆積在一起就會是很多了,生活中我們經常拍攝照片來記錄生活記錄美,這些照片我們會珍藏起來,壓縮呢個減小圖片的占內存面積。

1、我們首先找到「下面的工具」打開,打開的頁面上有一項工具我們要點擊「圖片壓縮」。


2、點擊按鈕之後我們可以在頁面上找到「選擇文件」按鈕,還有文件頁面上有一個提示將圖片移動到頁面上。

C. 簡述JPEG壓縮演算法

首先你需要了解幾個概念,有損壓縮,量化,行程編碼。
對一副圖片來說,bitmap就是原始格式,沒經過任何壓縮的。
量化就是把所有0-255的像素值進行歸類,然後分成盡量少的積累,這要存儲量就小很多了,對於JEPG來說量化是有損壓縮的起源。
最後就是對所有的已經歸類過的點進行行程編碼,然後就壓縮完了

D. 有誰知道,JPEG壓縮編碼演算法的主要步驟

8x8塊操作:DCT,ZIGZAG Scan,zipping
合並成一串

解碼是逆過程

E. JPG文件的jpg壓縮步驟

壓縮jpg圖片文件最簡單的辦法,比如用這個在線圖片壓縮工具,想把圖片文件的大小減到多少都行,直接設置一下數值,馬上瞬間就能完成了。在線智能壓縮圖片大小,圖片壓縮體積

在線圖片智能壓縮使用步驟:

一、首先點擊加號添加需要壓縮的圖片。目前已知支持對jpg、png等多種常見的圖片格式進行壓縮,如果上傳圖片並壓縮成功,則代表支持該圖片格式。
二、可以自行修改圖片需要被壓縮到的最大寬高尺寸,默認為圖片原始的寬高尺寸,且寬高比例是自動鎖定的。
三、必須設置圖片被壓縮後,期望輸出的圖片文件的最大佔用空間。(必填項)
四、選擇圖片生成的演算法。默認為混合優先演算法,絕大多數情況下使用默認演算法即可。
五、壓縮的設定值不能小於1Kb,但圖片壓縮的最終效果可以小於1Kb。

F. 有誰知道,JPEG壓縮編碼演算法的主要步驟

JPEG壓縮編碼演算法的主要計算步驟如下:

1.正向離散餘弦變換(FDCT)。

2.量化(quantization)。

3.Z字形編碼(zigzag scan)。

4.使用差分脈沖編碼調制(differential pulse code molation,DPCM)對直流系數(DC)進行編碼。

5.使用行程長度編碼(run-length encoding,RLE)對交流系數(AC)進行編碼。

6.熵編碼(entropy coding)。

2. 量化

量化是對經過FDCT變換後的頻率系數進行量化。量化的目的是減小非「0」系數的幅度以及增加「0」值系數的數目。量化是圖像質量下降的最主要原因。

對於有損壓縮演算法,JPEG演算法使用均勻量化器進行量化,量化步距是按照系數所在的位置和每種顏色分量的色調值來確定。因為人眼對亮度信號比對色差信號更敏感,因此使用了兩種量化表:亮度量化值和色差量化值。此外,由於人眼對低頻分量的圖像比對高頻分量的圖像更敏感,因此圖中的左上角的量化步距要比右下角的量化步距小。

3. Z字形編排

量化後的系數要重新編排,目的是為了增加連續的「0」系數的個數,就是「0」的遊程長度,方法是按照Z字形的式樣編排,如圖5-17所示。這樣就把一個8 ? 8的矩陣變成一個1 ? 64的矢量,頻率較低的系數放在矢量的頂部。

4. 直流系數的編碼

8 ? 8圖像塊經過DCT變換之後得到的DC直流系數有兩個特點,一是系數的數值比較大,二是相鄰8 ? 8圖像塊的DC系數值變化不大。根據這個特點,JPEG演算法使用了差分脈沖調制編碼(DPCM)技術,對相鄰圖像塊之間量化DC系數的差值(Delta)進行編碼,

Delta=DC(0, 0)k-DC(0, 0)k-1 ........ (5-5)

5. 交流系數的編碼

量化AC系數的特點是1 ? 64矢量中包含有許多「0」系數,並且許多「0」是連續的,因此使用非常簡單和直觀的遊程長度編碼(RLE)對它們進行編碼。

JPEG使用了1個位元組的高4位來表示連續「0」的個數,而使用它的低4位來表示編碼下一個非「0」系數所需要的位數,跟在它後面的是量化AC系數的數值。

6. 熵編碼

使用熵編碼還可以對DPCM編碼後的直流DC系數和RLE編碼後的交流AC系數作進一步的壓縮。

在JPEG有損壓縮演算法中,使用霍夫曼編碼器來減少熵。使用霍夫曼編碼器的理由是可以使用很簡單的查表(lookup table)方法進行編碼。壓縮數據符號時,霍夫曼編碼器對出現頻度比較高的符號分配比較短的代碼,而對出現頻度較低的符號分配比較長的代碼。這種可變長度的霍夫曼碼表可以事先進行定義。

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