色度升频算法

① 发光材料亮度、色度、辐射度的测定实验原理是什么

光电倍增管测量
1
光是电磁辐射的波，也就是380-800波长内，光能量大小（与辐射大小有正比关系）
2
光电倍增管将光信号转换为电信号，电信号的强度告诉设备
当前测量值的大小就是辐射度，然后后通过程式可以计算成（亮度）
3
色度比较麻烦，涉及数学模型算法，一般似乎有R
/
G/
B滤光后的倍增管接受的数据，通过比较能得到每个波长的光强，然后通过内置程序换算成色度值
4
辐射度与亮度类似了，只是亮度反应的人眼对光的敏感，但是辐射度是反应光的辐射能量，举个例子
1W的白光看起来比2W的蓝光要亮，亮度高，但是辐射度就是蓝光高

② 饱和度调整算法

饱和度的定义大家可以自行查维基网络。饱和度又名色度、彩度。直观而言，饱和度就是色彩的鲜艳程度或者饱和程度。从白色黑色以及白黑之间的所有灰色其饱和度都为0。饱和度越高说明包含某种颜色的成分越大。其实可以理解成某一个纯色掺和了一些灰色或黑色或白色。因为灰色中包含 rgb 三种成分，所以也就导致了原本的 rgb 纯色100%占比开始下降。根据加入灰色的量，使得另外两种颜色成分的增加，原本纯色的饱和度进一步下降。
接下来介绍photoshop中饱和度调整算法：
调整参数的本来的取值范围为[-100, 100]，经过归一化后为[-1, 1]，记为 pecent。我们需要遍历一张图片的所有像素。对于每个像素我们做如下操作：
假设我们的某个像素 P（其 rgb 通道的值分别为 RGB）：

③ 【目标检测算法解读】yolo系列算法二

https://blog.csdn.net/Gentleman_Qin/article/details/84349144

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    建立在YOLOv1的基础上，经过Joseph Redmon等的改进，YOLOv2和YOLO9000算法在2017年CVPR上被提出，并获得最佳论文提名，重点解决YOLOv1召回率和定位精度方面的误差。在提出时，YOLOv2在多种监测数据集中都要快过其他检测系统，并可以在速度与精确度上进行权衡。

    YOLOv2采用Darknet-19作为特征提取网络，增加了批量标准化（Batch Normalization）的预处理，并使用224×224和448×448两阶段训练ImageNet，得到预训练模型后fine-tuning。

    相比于YOLOv1是利用FC层直接预测Bounding Box的坐标，YOLOv2借鉴了FSR-CNN的思想，引入Anchor机制，利用K-Means聚类的方式在训练集中聚类计算出更好的Anchor模板，在卷积层使用Anchor Boxes操作，增加Region Proposal的预测，同时采用较强约束的定位方法，大大提高算法召回率。同时结合图像细粒度特征，将浅层特征与深层特征相连，有助于对小尺寸目标的检测。 

    下图所示是YOLOv2采取的各项改进带了的检测性能上的提升：

    YOLO9000 的主要检测网络也是YOLO v2，同时使用WordTree来混合来自不同的资源的训练数据，并使用联合优化技术同时在ImageNet和COCO数据集上进行训练，目的是利用数量较大的分类数据集来帮助训练检测模型，因此，YOLO 9000的网络结构允许实时地检测超过9000种物体分类，进一步缩小了检测数据集与分类数据集之间的大小代沟。

    下面将具体分析YOLOv2的各个创新点:

BN概述：

    对数据进行预处理（统一格式、均衡化、去噪等）能够大大提高训练速度，提升训练效果。BN正是基于这个假设的实践，对每一层输入的数据进行加工。

    BN是2015年Google研究员在论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Recing Internal Covariate Shift》一文中提出的，同时也将BN应用到了2014年的GoogLeNet上，也就是Inception-v2。

    BN层简单讲就是对网络的每一层的输入都做了归一化，这样网络就不需要每层都去学数据的分布，收敛会更快。YOLOv1算法（采用的是GoogleNet网络提取特征）是没有BN层的，而在YOLOv2中作者为每个卷积层都添加了BN层。

    使用BN对网络进行优化，让网络提高了收敛性，同时还消除了对其他形式的正则化（regularization）的依赖，因此使用BN后可以从模型中去掉Dropout，而不会产生过拟合。

BN优点：

神经网络每层输入的分布总是发生变化，加入BN，通过标准化上层输出，均衡输入数据分布，加快训练速度，因此可以设置较大的学习率（Learning Rate）和衰减（Decay）；

通过标准化输入，降低激活函数（Activation Function）在特定输入区间达到饱和状态的概率，避免梯度弥散（Gradient Vanishing）问题；

输入标准化对应样本正则化，BN在一定程度上可以替代 Dropout解决过拟合问题。

BN算法：

    在卷积或池化之后，激活函数之前，对每个数据输出进行标准化，方式如下图所示：

    公式很简单，前三行是 Batch内数据归一化（假设一个Batch中有每个数据），同一Batch内数据近似代表了整体训练数据。第四行引入了附加参数 γ 和 β，此二者的取值算法可以参考BN论文，在此不再赘述。

    fine-tuning：用已经训练好的模型，加上自己的数据集，来训练新的模型。即使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，而非完全重新训练模型，从而提高效率。一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是fine-tuning能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。

    YOLO模型分为两部分，分类模型和检测模型，前者使用在ImageNet上预训练好的模型，后者在检测数据集上fine-tuning。

    YOLOv1在预训练时采用的是224*224的输入（在ImageNet数据集上进行），然后在检测的时候采用448*448的输入，这会导致从分类模型切换到检测模型的时候，模型还要适应图像分辨率的改变。

    YOLOv2则将预训练分成两步：先用224*224的输入在ImageNet数据集训练分类网络，大概160个epoch（将所有训练数据循环跑160次）后将输入调整到448*448，再训练10个epoch（这两步都是在ImageNet数据集上操作）。然后利用预训练得到的模型在检测数据集上fine-tuning。这样训练得到的模型，在检测时用448*448的图像作为输入可以顺利检测。

    YOLOv1将输入图像分成7*7的网格，每个网格预测2个Bounding Box，因此一共有98个Box，同时YOLOv1包含有全连接层，从而能直接预测Bounding Boxes的坐标值，但也导致丢失较多的空间信息，定位不准。

    YOLOv2首先将YOLOv1网络的FC层和最后一个Pooling层去掉，使得最后的卷积层可以有更高分辨率的特征，然后缩减网络，用416*416大小的输入代替原来的448*448，使得网络输出的特征图有奇数大小的宽和高，进而使得每个特征图在划分单元格（Cell）的时候只有一个中心单元格（Center Cell）。

    为什么希望只有一个中心单元格呢？由于图片中的物体都倾向于出现在图片的中心位置，特别是比较大的物体，所以有一个单元格单独位于物体中心的位置用于预测这些物体。

    YOLOv2通过引入Anchor Boxes，通过预测Anchor Box的偏移值与置信度，而不是直接预测坐标值。YOLOv2的卷积层采用32这个值来下采样图片，所以通过选择416*416用作输入尺寸最终能输出一个13*13的特征图。若采用FSRCNN中的方式，每个Cell可预测出9个Anchor Box，共13*13*9=1521个（YOLOv2确定Anchor Boxes的方法见是维度聚类，每个Cell选择5个Anchor Box）。

    在FSRCNN中，以一个51*39大小的特征图为例，其可以看做一个尺度为51*39的图像，对于该图像的每一个位置，考虑9个可能的候选窗口：3种面积3种比例。这些候选窗口称为Anchor Boxes。下图示出的是51*39个Anchor Box中心，以及9种Anchor Box示例。

YOLOv1和YOLOv2特征图数据结构：

YOLOv1：S*S* (B*5 + C) => 7*7（2*5+20）

    其中B对应Box数量，5对应边界框的定位信息（w,y,w,h）和边界框置信度（Confidience）。分辨率是7*7，每个Cell预测2个Box，这2个Box共用1套条件类别概率（1*20）。

YOLOv2：S*S*K* (5 + C) => 13*13*9（5+20）

    分辨率提升至13*13，对小目标适应性更好，借鉴了FSRCNN的思想，每个Cell对应K个Anchor box（YOLOv2中K=5），每个Anchor box对应1组条件类别概率（1*20）。

    聚类：聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。即在没有划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组。

    在FSR-CNN中Anchor Box的大小和比例是按经验设定的，然后网络会在训练过程中调整Anchor Box的尺寸，最终得到准确的Anchor Boxes。若一开始就选择了更好的、更有代表性的先验Anchor Boxes，那么网络就更容易学到准确的预测位置。

    YOLOv2使用K-means聚类方法类训练Bounding Boxes，可以自动找到更好的宽高维度的值用于一开始的初始化。传统的K-means聚类方法使用的是欧氏距离函数，意味着较大的Anchor Boxes会比较小的Anchor Boxes产生更多的错误，聚类结果可能会偏离。由于聚类目的是确定更精准的初始Anchor Box参数，即提高IOU值，这应与Box大小无关，因此YOLOv2采用IOU值为评判标准，即K-means 采用的距离函数（度量标准） 为：

d(box,centroid) = 1 - IOU(box,centroid)

    如下图，左边是聚类的簇个数和IOU的关系，两条曲线分别代表两个不同的数据集。分析聚类结果并权衡模型复杂度与IOU值后，YOLOv2选择K=5，即选择了5种大小的Box 维度来进行定位预测。

    其中紫色和灰色也是分别表示两个不同的数据集，可以看出其基本形状是类似的。更重要的是，可以看出聚类的结果和手动设置的Anchor Box位置和大小差别显着——结果中扁长的框较少，而瘦高的框更多（更符合行人的特征）。

    YOLOv2采用的5种Anchor的Avg IOU是61，而采用9种Anchor Boxes的Faster RCNN的Avg IOU是60.9，也就是说本文仅选取5种box就能达到Faster RCNN的9中box的效果。选择值为9的时候，AVG IOU更有显着提高。说明K-means方法的生成的boxes更具有代表性。

    直接对Bounding Boxes求回归会导致模型不稳定，其中心点可能会出现在图像任何位置，有可能导致回归过程震荡，甚至无法收敛，尤其是在最开始的几次迭代的时候。大多数不稳定因素产生自预测Bounding Box的中心坐标（x,y）位置的时候。

    YOLOv2的网络在特征图（13*13）的每一个单元格中预测出5个Bounding Boxes（对应5个Anchor Boxes），每个Bounding Box预测出5个值（tx,ty,tw,th,t0），其中前4个是坐标偏移值，t0是置信度结果（类似YOLOv1中的边界框置信度Confidence）。YOLOv2借鉴了如下的预测方式，即当Anchor Box的中心坐标和宽高分别是（xa,ya）和（wa,wh）时，Bounding Box坐标的预测偏移值（tx,ty,tw,th）与其坐标宽高（x,y,w,h）的关系如下：                         

tx = (x-xa)/wa

ty= (y-ya)/ha

tw = log(w/wa)

th = log(h/ha)

    基于这种思想，YOLOv2在预测Bounding Box的位置参数时采用了如下强约束方法：

    上图中，黑色虚线框是Anchor Box，蓝色矩形框就是预测的Bounding Box结果，预测出的Bounding Box的坐标和宽高为（bx,by）和（bw,bh），计算方式如图中所示，其中：对每个Bounding Box预测出5个值（tx,ty,tw,th,t0），Cell与图像左上角的横纵坐标距离为（cx,cy），σ定义为sigmoid激活函数（将函数值约束到［0,1］），该Cell对应的Anchor Box对应的宽高为（pw,ph）。

    简而言之，（bx,by）就是（cx,cy）这个Cell附近的Anchor Box针对预测值（tx,ty）得到的Bounding Box的坐标预测结果，同时可以发现这种方式对于较远距离的Bounding Box预测值（tx,ty）能够得到很大的限制。

    YOLOv2通过添加一个转移层，把高分辨率的浅层特征连接到低分辨率的深层特征（把特征堆积在不同Channel中）而后进行融合和检测。具体操作是先获取前层的26*26的特征图，将其同最后输出的13*13的特征图进行连接，而后输入检测器进行检测（检测器的FC层起到了全局特征融合的作用），以此来提高对小目标的检测能力。    

    为了适应不同尺度下的检测任务，YOLOv2在训练网络时，其在检测数据集上fine-tuning时候采用的输入图像的size是动态变化的。具体来讲，每训练10个Batch，网络就会随机选择另一种size的输入图像。因为YOLOv2用到了参数是32的下采样，因此也采用32的倍数作为输入的size，即采用{320,352,…,608}的输入尺寸（网络会自动改变尺寸，并继续训练的过程）。

这一策略让网络在不同的输入尺寸上都能达到较好的预测效果，使同一网络能在不同分辨率上进行检测。输入图片较大时，检测速度较慢，输入图片较小时，检测速度较快，总体上提高了准确率，因此多尺度训练算是在准确率和速度上达到一个平衡。

    上表反映的是在检测时，不同大小的输入图片情况下的YOLOv2和其他目标检测算法的对比。可以看出通过多尺度训练的检测模型，在测试的时候，输入图像在尺寸变化范围较大的情况下也能取得mAP和FPS的平衡。

    YOLOv1采用的训练网络是GoogleNet，YOLOv2采用了新的分类网络Darknet-19作为基础网络，它使用了较多的3*3卷积核，并把1*1的卷积核置于3*3的卷积核之间，用来压缩特征，同时在每一次池化操作后把通道（Channels）数翻倍（借鉴VGG网络）。

    YOLOv1采用的GooleNet包含24个卷积层和2个全连接层，而Darknet-19包含19个卷积层和5个最大池化层（Max Pooling Layers），后面添加Average Pooling层（代替v1中FC层），而Softmax分类器作为激活被用在网络最后一层，用来进行分类和归一化。

    在ImageNet数据集上进行预训练，主要分两步（采用随机梯度下降法）：

输入图像大小是224*224，初始学习率（Learning Rate）为0.1，训练160个epoch，权值衰减（Weight Decay）为0.0005，动量（Momentum）为0.9，同时在训练时采用标准的数据增强（Data Augmentation）方式如随机裁剪、旋转以及色度、亮度的调整。

fine-tuning：第1步结束后，改用448*448输入（高分辨率模型），学习率改为0.001，训练10个epoch，其他参数不变。结果表明：fine-tuning后的top-1准确率为76.5%，top-5准确率为93.3%，若按照原来的训练方式，Darknet-19的top-1准确率是72.9%，top-5准确率为91.2%。可以看出，两步分别从网络结构和训练方式方面入手提高了网络分类准确率。

    预训练之后，开始基于检测的数据集再进行fine-tuning。    

    首先，先把最后一个卷积层去掉，然后添加3个3*3的卷积层，每个卷积层有1024个卷积核，并且后面都连接一个1*1的卷积层，卷积核个数（特征维度）根据需要检测的类数量决定。（比如对VOC数据，每个Cell需要预测5个Boungding Box，每个Bounding Box有4个坐标值、1个置信度值和20个条件类别概率值，所以每个单元格对应125个数据，此时卷积核个数应该取125。）

    然后，将最后一个3*3*512的卷积层和倒数第2个卷积层相连（提取细粒度特征），最后在检测数据集上fine-tuning预训练模型160个epoch，学习率采用0.001，并且在第60和90个epoch的时候将学习率除以10，权值衰减、动量和数据增强方法与预训练相同。

    YOLO9000通过结合分类和检测数据集，使得训练得到的模型可以检测约9000类物体，利用带标注的分类数据集量比较大的特点，解决了带标注的检测数据集量比较少的问题。具体方法是：一方面采用WordTree融合数据集，另一方面联合训练分类数据集和检测数据集。

    分类数据集和检测数据集存在较大差别：检测数据集只有粗粒度的标记信息，如“猫”、“狗”，而分类数据集的标签信息则更细粒度，更丰富。比如“狗”就包括“哈士奇”、“金毛狗”等等。所以如果想同时在检测数据集与分类数据集上进行训练，那么就要用一种一致性的方法融合这些标签信息。

    用于分类的方法，常用Softmax（比如v2），Softmax意味着分类的类别之间要互相独立的，而ImageNet和COCO这两种数据集之间的分类信息不相互独立（ImageNet对应分类有9000种，而COCO仅提供80种目标检测），所以使用一种多标签模型来混合数据集，即假定一张图片可以有多个标签，并且不要求标签之间独立，而后进行Softmax分类。

    由于ImageNet的类别是从WordNet选取的，作者采用以下策略重建了一个树形结构（称为WordTree）：

遍历ImageNet的标签，然后在WordNet中寻找该标签到根节点(所有的根节点为实体对象)的路径；

如果路径只有一条，将该路径直接加入到WordTree结构中；

否则，从可选路径中选择一条最短路径，加入到WordTree结构中。

WordTree的作用就在于将两种数据集按照层级进行结合。

    如此，在WordTree的某个节点上就可以计算该节点的一些条件概率值，比如在terrier这个节点，可以得到如下条件概率值：

    进而，如果要预测此节点的概率（即图片中目标是Norfolk terrier的概率），可以根据WordTree将该节点到根节点的条件概率依次相乘得到，如下式：

其中：        

    YOLO9000在WordTree1k（用有1000类别的ImageNet1k创建）上训练了Darknet-19模型。为了创建WordTree1k作者添加了很多中间节点（中间词汇），把标签由1000扩展到1369。

    训练过程中GroundTruth标签要顺着向根节点的路径传播：为了计算条件概率，模型预测了一个包含1369个元素的向量，而且基于所有“同义词集”计算Softmax，其中“同义词集”是同一概念下的所属词。

    现在一张图片是多标记的，标记之间不需要相互独立。在训练过程中，如果有一个图片的标签是“Norfolk terrier”，那么这个图片还会获得“狗”以及“哺乳动物”等标签。

    如上图所示，之前的ImageNet分类是使用一个大Softmax进行分类，而现在WordTree只需要对同一概念下的同义词进行Softmax分类。然后作者分别两个数据集上用相同训练方法训练Darknet-19模型，最后在ImageNet数据集上的top-1准确率为72.9%，top-5准确率为91.2%；在WordTree数据集上的top-1准确率为71.9%，top-5准确率为90.4%。

    这种方法的好处是有“退而求其次”的余地：在对未知或者新的物体进行分类时，性能损失更低，比如看到一个狗的照片，但不知道是哪种种类的狗，那么就预测其为“狗”。

    以上是构造WordTree的原理，下图是融合COCO数据集和ImageNet数据集以及生成它们的WordTree的示意图（用颜色区分了COCO数据集和ImageNet数据集的标签节点）， 混合后的数据集对应的WordTree有9418个类。另一方面，由于ImageNet数据集太大，YOLO9000为了平衡两个数据集之间的数据量，通过过采样（Oversampling）COCO数据集中的数据，使COCO数据集与ImageNet数据集之间的数据量比例达到1：4。

    对YOLO9000进行评估，发现其mAP比DPM高，而且YOLO有更多先进的特征，YOLO9000是用部分监督的方式在不同训练集上进行训练，同时还能检测9000个物体类别，并保证实时运行。虽然YOLO9000对动物的识别性能很好，但是对衣服或者装备的识别性能不是很好（这跟数据集的数据组成有关）。

    YOLO9000的网络结构和YOLOv2类似，区别是每个单元格只采用3个Anchor Boxes。

    YOLO9000提出了一种在分类数据集和检测数据集上联合训练的机制，即使用检测数据集（COCO）的图片去学习检测相关的信息即查找对象（例如预测边界框坐标、边界框是否包含目标及目标属于各个类别的概率），使用仅有类别标签的分类数据集（ImageNet）中的图片去扩展检测到的对象的可识别种类。

    具体方法是：当网络遇到一个来自检测数据集的图片与标记信息，就把这些数据用完整的损失函数（v2和9000均沿用了v1网络的损失函数）反向传播，而当网络遇到一个来自分类数据集的图片和分类标记信息，只用代表分类误差部分的损失函数反向传播这个图片。

    YOLO v2 在大尺寸图片上能够实现高精度，在小尺寸图片上运行更快，可以说在速度和精度上达到了平衡，具体性能表现如下所示。

coco数据集

voc2012数据集

④ MPEG和JPEG分别采用了什么算法

MPEG视频压缩编码后包括三种元素：I帧（I-frames）、P帧（P-frames）和B帧（B-frames）。在MPEG编码的过程中，部分视频帧序列压缩成为I帧；部分压缩成P帧；还有部分压缩成B帧。I帧法是帧内压缩法，也称为“关键帧”压缩法。I帧法是基于离散余弦变换DCT（ Discrete Cosine Transform ）的压缩技术，这种算法与JPEG压缩算法类似。采用I帧压缩可达到1/6的压缩比而无明显的压缩痕迹。
在保证图像质量的前提下实现高压缩的压缩算法，仅靠帧内压缩是不能实现的，MPEG采用了帧间和帧内相结合的压缩算法。 P帧法是一种前向预测算法，它考虑相邻帧之间的相同信息或数据，也即考虑运动的特性进行帧间压缩。P帧法是根据本帧与相邻的前一帧（I帧或P帧）的不同点来压缩本帧数据。采取P帧和I帧联合压缩的方法可达到更高的压缩且无明显的压缩痕迹。
然而，只有采用B帧压缩才能达到200：1的高压缩。B帧法是双向预测的帧间压缩算法。当把一帧压缩成B帧时，它根据相邻的前一帧、本帧以及后一帧数据的不同点来压缩本帧，也即仅记录本帧与前后帧的差值。B帧数据只有I帧数据的百分之十五、P帧数据的百分之五十以下。
MPEG标准采用类似4：2：2的采用格式，压缩后亮度信号的分辨率为352×240，两个色度信号分辨率均为176×120，这两种不同分辨率信息的帧率都是每秒30帧。其编码的基本方法是在单位时间内，首先采集并压缩第一帧的图像为I帧。然后对于其后的各帧，在对单帧图像进行有效压缩的基础上，只存储其相对于前后帧发生变化的部分。帧间压缩的过程中也常间隔采用帧内压缩法，由于帧内（关键帧）的压缩不基于前一帧，一般每隔15帧设一关键帧，这样可以减少相关前一帧压缩的误差积累。MPEG编码器首先要决定压缩当前帧为I帧或P帧或B帧，然后采用相应的算法对其进行压缩。一个视频序列经MPEG全编码压缩后可能的格式为：......
压缩成B帧或P帧要比压缩成I帧需要多得多的计算处理时间。有的编码器不具备B帧甚至P帧的压缩功能，显然其压缩效果不会很好。

JPEG(Joint Photographic Experts Group) 是一个由 ISO和IEC两个组织机构联合组成的一个专家组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准，这个专家组开发的算法称为JPEG算法，并且成为国际上通用的标准，因此又称为JPEG标准。JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，既可用于灰度图像又可用于彩色图像。

JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法，一种是采用以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)为基础的有损压缩算法，另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。使用有损压缩算法时，在压缩比为25:1的情况下，压缩后还原得到的图像与原始图像相比较，非图像专家难于找出它们之间的区别，因此得到了广泛的应用。例如，在V-CD和DVD-Video电视图像压缩技术中，就使用JPEG的有损压缩算法来取消空间方向上的冗余数据。为了在保证图像质量的前提下进一步提高压缩比，近年来JPEG专家组正在制定JPEG 2000(简称JP 2000)标准，这个标准中将采用小波变换(wavelet)算法。

JPEG压缩是有损压缩，它利用了人的视角系统的特性，使用量化和无损压缩编码相结合来去掉视角的冗余信息和数据本身的冗余信息。压缩编码大致分成三个步骤：

1.使用正向离散余弦变换(forward discrete cosine transform，FDCT)把空间域表示的图变换成频率域表示的。

2.使用加权函数对DCT系数进行量化，这个加权函数对于人的视觉系统是最佳的。

3.使用霍夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。

译码或者叫做解压缩的过程与压缩编码过程正好相反。

JPEG算法与彩色空间无关，因此“RGB到YUV变换”和“YUV到RGB变换”不包含在JPEG算法中。JPEG算法处理的彩色图像是单独的彩色分量图像，因此它可以压缩来自不同彩色空间的数据，如RGB, YCbCr和CMYK。

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)。