再一次问好！ 我发现这篇文章写于 2019 年 XNUMX 月。 这是有关 WAVE 和 JPEG 的一系列文章的续篇，在这里 。 本出版物将包含有关图像编码算法和格式本身的整体信息。
一段历史
一汤匙维基百科文章：
JPEG（联合图像专家组）是一种流行的光栅图形格式，用于存储照片和类似图像。
该标准由联合摄影专家组于 1991 年开发，旨在实现高效图像压缩。
图像如何从原始格式转换为 JPEG？
有些人认为JPEG图像是使用Huffman方法压缩的原始数据，但事实并非如此。 在控制压缩之前，数据会传输很长的距离。
首先，颜色模型从RGB更改为YCbCr。 甚至有一个特殊的算法： 。 Y 没有被触及，因为它负责亮度，并且它的变化会很明显。
对图像要做的第一件事是 “变薄” （二次抽样）。 很容易理解：取一个2x2的像素数组，然后取Cb和Cr——这4个像素的每个YCbCr分量的平均值。 所以， 我们赢得了 6 个字节，而不是 4 Y、4 Cb、4 Cr，我们得到 4 Y 以及它们每个的相同 Cb 和 Cr (4 + 4 + 4 = 12；4 + 1 + 1 = 6；12 - 6 = 6)。 即使在 2x2 比例下，具有 2:1 压缩比的有损压缩听起来也很可靠。 这适用于整个图像。 所以 - 他们缩小了一半尺寸。 由于我们的颜色感知，我们可以使用这种技术。 如果对一小块像素进行平均，人们会很容易注意到亮度的差异，但不会注意到颜色的差异。 细化也可以在一条线上进行，水平和垂直各 4 个像素。 第一个选项使用得更频繁。 如果图像质量很重要，则根本不执行抽取。
稀疏化的直观说明（哈布尔不允许我插入 gif）-
主要准备部分
Dkp
现在是最难也是最必要的部分。 整个图像被分为8x8的块（如果分辨率不是块边的倍数则使用填充）。
现在应用到每个块 DCT（离散余弦变换）。 在这一部分中，所有不必要的东西都被剔除了。 使用 DCT，您需要了解给定块 (8×8) 是否描述了图像的任何单调部分：天空、墙壁； 或者它包含复杂的结构（头发、符号等）。 逻辑上，64 个相似颜色的像素可以仅用 1 来描述，因为块大小是已知的。 压缩就这么多：64 比 1。
DCT将块变成频谱，在读数急剧变化的地方，系数变为正值，过渡越急剧，输出就越高。 在系数较高的地方，图片显示颜色和亮度的清晰过渡，在系数较低的地方，块中 YCbCr 分量的值变化较弱（平滑）。
量化
此处已应用压缩设置。 每个 8x8 矩阵中的每个系数都除以某个数字。 如果在进行所有修改后不会降低图像质量，则除数应该为 1。 如果这张照片占用的内存对你来说更重要，那么除数会大于XNUMX，商会四舍五入。 事实证明，四舍五入后通常会得到很多零。
进行量化是为了创造更大压缩的可能性。 以下是使用量化图 y = sin(x) 的示例：
压缩
首先，我们以锯齿形模式遍历矩阵：
我们得到一个包含数字的一维数组。 我们看到里面有很多零，可以去掉。 为此，我们输入 1 个零，并在其后输入一个数字，表示它们在序列中的编号，而不是许多零的序列。 这样你就可以重置为整个数组大小的 1/3。 然后我们简单地使用霍夫曼方法压缩这个数组并将其写入文件本身。
使用的地方
到处。 与 PNG 一样，JPEG 用于相机、操作系统（如公司徽标、应用程序图标、缩略图）以及需要有效存储图像的所有可能领域。
结论
目前，有关 JPEG 的知识仅对教育目的有价值，因为它已经随处可见并被大量人员优化，但科学的花岗岩仍然很美味。
来源
来源： habr.com