jpeg的压缩过程

A. 简述JPEG的压缩原理

JPEG压缩分四个步骤实现：
一、颜色模式转换及采样：
RGB色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。JPEG采用的是YCbCr色彩系统。想要用JPEG基本压缩法处理全彩色图像，得先把RGB颜色模式图像数据，转换为YCbCr颜色模式的数据。Y代表亮度，Cb和Cr则代表色度、饱和度。通过下列计算公式可完成数据转换。 Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B＋128 人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度，事实上，人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多，也就是说Y成份的数据是比较重要的。既然Cb成份和Cr成份的数据比较相对不重要，就可以只取部分数据来处理。以增加压缩的比例。JPEG通常有两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的数据取样比例。
二、DCT变换：
DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，是指将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始数据有些差异，但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。 压缩时，将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵。JPEG将整个亮度矩阵与色度Cb矩阵，饱和度Cr矩阵，视为一个基本单元称作MCU。每个MCU所包含的矩阵数量不得超过10个。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。 当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT变换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。
三、量化：
图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。 当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容。
四、编码：
1、编码 Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。 编码时，每个矩阵数据的DC值与63个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。 DC编码 DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为101，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补数即可。所谓1的补数，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。
在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作；
2、AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将63个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。 63个AC值排列好的，将AC系数转换成中间符号，中间符号表示为RRRR/SSSS，RRRR是指第非零的AC之前，其值为0的AC个数，SSSS是指AC值所需的位数，AC系数的范围与SSSS的对应关系与DC差值Bits数与差值内容对照表相似。 如果连续为0的AC个数大于15，则用15/0来表示连续的16个0，15/0称为ZRL（Zero Rum Length），而（0/0）称为EOB（Enel of Block）用来表示其后所剩余的AC系数皆等于0，以中间符号值作为索引值，从相应的AC编码表中找出适当的霍夫曼码值，再与AC值相连即可。 例如某一组亮度的中间符为5/3，AC值为4，首先以5/3为索引值，从亮度AC的Huffman编码表中找到1111111110011110霍夫曼码值，于是加上原来100（4）即是用来取[5，4]的Huffman编码1111111110011110100，[5，4]表示AC值为4的前面有5个零。 由于亮度AC，色度AC霍夫曼编码表比较长，在此省略去，有兴趣者可参阅相关书籍。 实现上述四个步骤，即完成一幅图像的JPEG压缩。

B. 如何将JPEG格式的照片压缩小

图片压缩的操作方法各种各样，现在在网上搜图片压缩就会出现很多压缩的工具，但是到底哪一个工具比较适合，还得一个个试，图片一般是不会很大的，但是很多图片堆积在一起就会是很多了，生活中我们经常拍摄照片来记录生活记录美，这些照片我们会珍藏起来，压缩呢个减小图片的占内存面积。

1、我们首先找到“下面的工具”打开，打开的页面上有一项工具我们要点击“图片压缩”。


2、点击按钮之后我们可以在页面上找到“选择文件”按钮，还有文件页面上有一个提示将图片移动到页面上。

C. 简述JPEG压缩算法

首先你需要了解几个概念，有损压缩，量化，行程编码。
对一副图片来说，bitmap就是原始格式，没经过任何压缩的。
量化就是把所有0-255的像素值进行归类，然后分成尽量少的积累，这要存储量就小很多了，对于JEPG来说量化是有损压缩的起源。
最后就是对所有的已经归类过的点进行行程编码，然后就压缩完了

D. 有谁知道,JPEG压缩编码算法的主要步骤

8x8块操作：DCT,ZIGZAG Scan，zipping
合并成一串

解码是逆过程

E. JPG文件的jpg压缩步骤

压缩jpg图片文件最简单的办法，比如用这个在线图片压缩工具，想把图片文件的大小减到多少都行，直接设置一下数值，马上瞬间就能完成了。在线智能压缩图片大小,图片压缩体积

在线图片智能压缩使用步骤：

一、首先点击加号添加需要压缩的图片。目前已知支持对jpg、png等多种常见的图片格式进行压缩，如果上传图片并压缩成功，则代表支持该图片格式。
二、可以自行修改图片需要被压缩到的最大宽高尺寸，默认为图片原始的宽高尺寸，且宽高比例是自动锁定的。
三、必须设置图片被压缩后，期望输出的图片文件的最大占用空间。(必填项)
四、选择图片生成的算法。默认为混合优先算法，绝大多数情况下使用默认算法即可。
五、压缩的设定值不能小于1Kb，但图片压缩的最终效果可以小于1Kb。

F. 有谁知道,JPEG压缩编码算法的主要步骤

JPEG压缩编码算法的主要计算步骤如下：

1.正向离散余弦变换(FDCT)。

2.量化(quantization)。

3.Z字形编码(zigzag scan)。

4.使用差分脉冲编码调制(differential pulse code molation，DPCM)对直流系数(DC)进行编码。

5.使用行程长度编码(run-length encoding，RLE)对交流系数(AC)进行编码。

6.熵编码(entropy coding)。

2. 量化

量化是对经过FDCT变换后的频率系数进行量化。量化的目的是减小非“0”系数的幅度以及增加“0”值系数的数目。量化是图像质量下降的最主要原因。

对于有损压缩算法，JPEG算法使用均匀量化器进行量化，量化步距是按照系数所在的位置和每种颜色分量的色调值来确定。因为人眼对亮度信号比对色差信号更敏感，因此使用了两种量化表：亮度量化值和色差量化值。此外，由于人眼对低频分量的图像比对高频分量的图像更敏感，因此图中的左上角的量化步距要比右下角的量化步距小。

3. Z字形编排

量化后的系数要重新编排，目的是为了增加连续的“0”系数的个数，就是“0”的游程长度，方法是按照Z字形的式样编排，如图5-17所示。这样就把一个8 ? 8的矩阵变成一个1 ? 64的矢量，频率较低的系数放在矢量的顶部。

4. 直流系数的编码

8 ? 8图像块经过DCT变换之后得到的DC直流系数有两个特点，一是系数的数值比较大，二是相邻8 ? 8图像块的DC系数值变化不大。根据这个特点，JPEG算法使用了差分脉冲调制编码(DPCM)技术，对相邻图像块之间量化DC系数的差值(Delta)进行编码，

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

5. 交流系数的编码

量化AC系数的特点是1 ? 64矢量中包含有许多“0”系数，并且许多“0”是连续的，因此使用非常简单和直观的游程长度编码(RLE)对它们进行编码。

JPEG使用了1个字节的高4位来表示连续“0”的个数，而使用它的低4位来表示编码下一个非“0”系数所需要的位数，跟在它后面的是量化AC系数的数值。

6. 熵编码

使用熵编码还可以对DPCM编码后的直流DC系数和RLE编码后的交流AC系数作进一步的压缩。

在JPEG有损压缩算法中，使用霍夫曼编码器来减少熵。使用霍夫曼编码器的理由是可以使用很简单的查表(lookup table)方法进行编码。压缩数据符号时，霍夫曼编码器对出现频度比较高的符号分配比较短的代码，而对出现频度较低的符号分配比较长的代码。这种可变长度的霍夫曼码表可以事先进行定义。