(JPEG)编码算法及压缩过程的实现

JPEG2000图像压缩算法标准摘要：JPEG2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准。

本文介绍了JPEG2000图像编码系统的实现过程, 对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述，介绍了这一新标准的特点及应用场合，并对其性能进行了分析。

关键词：JPEG2000；图像压缩；基本原理；感兴趣区域引言随着多媒体技术的不断运用，图像压缩要求更高的性能和新的特征。

为了满足静止图像在特殊领域编码的需求，JPEG2000作为一个新的标准处于不断的发展中。

它不仅希望提供优于现行标准的失真率和个人图像压缩性能，而且还可以提供一些现行标准不能有效地实现甚至在很多情况下完全无法实现的功能和特性。

这种新的标准更加注重图像的可伸缩表述。

所以就可以在任意给定的分辨率级别上来提供一个低质量的图像恢复，或者在要求的分辨率和信噪比的情况下提取图像的部分区域。

1.JPEG2000的基本介绍及优势相信大家对JPEG这种图像格式都非常熟悉，在我们日常所接触的图像中，绝大多数都是JPEG格式的。

JPEG的全称为Joint Photographic Experts Group，它是一个在国际标准组织(ISO)下从事静态图像压缩标准制定的委员会，它制定出了第一套国际静态图像压缩标准：ISO 10918－1，俗称JPEG。

由于相对于BMP等格式而言，品质相差无己的JPEG格式能让图像文件“苗条”很多，无论是传送还是保存都非常方便，因此JPEG格式在推出后大受欢迎。

随着网络的发展，JPEG的应用更加广泛，目前网站上80％的图像都采用JPEG格式。

但是，随着多媒体应用领域的快速增长，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对数字化多媒体图像资料的要求：网上JPEG图像只能一行一行地下载，直到全部下载完毕，才可以看到整个图像，如果只对图像的局部感兴趣也只能将整个图片载下来再处理；JPEG格式的图像文件体积仍然嫌大；JPEG格式属于有损压缩，当被压缩的图像上有大片近似颜色时，会出现马赛克现象；同样由于有损压缩的原因，许多对图像质量要求较高的应用JPEG无法胜任。

图像压缩算法原理：JPEG、PNG等压缩方式图像压缩算法旨在减小图像文件的大小，同时保持尽可能多的图像质量。

JPEG（Joint Photographic Experts Group）和PNG（Portable Network Graphics）是两种常见的图像压缩方式，它们有不同的原理和适用场景。

JPEG 压缩算法原理：离散余弦变换（DCT）： JPEG 使用离散余弦变换将图像从空间域变换到频域。

DCT将图像分解为一系列频率分量，允许更多的信息被聚焦在低频分量上，这些低频分量对人眼更敏感。

量化：在DCT之后，通过量化将每个频率分量的数值映射为一个较低的精度。

高频分量被更多地量化为零，从而进一步减小数据。

哈夫曼编码：使用哈夫曼编码对量化后的数据进行熵编码。

哈夫曼编码对常见的值使用较短的编码，对不常见的值使用较长的编码，以进一步减小文件大小。

色彩空间转换： JPEG通常将RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间，其中Y表示亮度（灰度），Cb和Cr表示色度（颜色信息）。

这样可以将图像的亮度和色度分离，使得在色度上的降采样更容易。

PNG 压缩算法原理：无损压缩：与JPEG不同，PNG是一种无损压缩算法，它保留了原始图像的每一个像素的精确信息。

这使得PNG适用于需要完整性的图像，如图标、图形等。

差分预测： PNG使用差分预测（Delta Predictive Coding）来减小冗余。

通过预测每个像素值与其周围像素值之间的差异，PNG可以用较小的数据表示图像。

LZ77压缩： PNG使用LZ77算法进行数据压缩。

该算法通过查找并用指向先前出现的相似数据的指针替换当前数据，从而减小文件大小。

无调色板和透明度支持： PNG支持真彩色图像，并且可以存储图像的透明度信息。

这使得PNG在需要保留图像质量的同时支持透明背景。

总体而言，JPEG适用于需要较小文件大小，且可以容忍一些信息损失的场景，而PNG适用于需要无损压缩和透明度支持的场景。

jpeg 编码原理-回复JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种图像压缩算法，被广泛应用于数字图像的存储和传输中。

JPEG编码原理是将图像分块、转换为频域表示、量化和熵编码等一系列步骤的组合，以尽可能地减小图像文件的大小同时保持图像质量。

JPEG编码的步骤如下：1. 图像分块：JPEG编码将输入图像划分为8×8个像素的块，每个块都经过单独的处理。

这样的划分能够更好地保持图像的局部特征，并使得后续的处理更加有效。

2. 转换为频域表示：每个划分的图像块通过应用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）来转换为频域表示。

DCT能够将像素值的空域表示转换为一系列频率分量的频域表示。

经过DCT变换后，低频分量会集中在左上角，而高频分量则分布在右下角。

3. 量化：DCT变换后得到的频域表示，对于高频分量的维度信息对图像视觉感知的贡献较小。

因此，JPEG采用了量化表来将高频分量进行抑制。

量化过程即通过除以一个量化矩阵，将频域表示的每个系数分量变为整数。

4. 压缩和熵编码：通过量化后的频域表示得到的整数系数矩阵，一般情况下会有许多零值，这是由于量化矩阵的零值化导致的。

这些零值可以被很好地压缩。

JPEG 采用了霍夫曼编码来实现熵编码，通过对系数的零值进行编码，从而将图像数据进行高效的压缩。

5. 解码：JPEG解码是编码过程的逆过程。

解码时，将经过熵编码的图像数据解压为量化后的频域表示系数。

然后通过反量化和反DCT变换得到每个图像块的空域表示。

最后，将所有块合并，得到完整的解码图像。

JPEG编码通过利用人类视觉系统的特性来设计其压缩算法，使得图像在被压缩的同时尽量减少人眼可察觉的细节损失。

这使得JPEG编码成为了一种非常常见的图像压缩算法，被广泛应用于数字图像的存储、传输和显示中。

无论是从存储空间的角度考虑，还是为了在网络中高效传输图像数据，JPEG编码都在图像处理中扮演着关键的角色。

JPEG图像压缩算法基本介绍JPEG压缩算法可以用失真的压缩方式来处理图像，但失真的程度却是肉眼所无法辩认的。

这也就是为什么JPEG会有如此满意的压缩比例的原因。

下面主要讨论，JPEG基本压缩法。

一、图像压缩算法之JPEG压缩过程JPEG压缩分四个步骤实现：1.颜色模式转换及采样；2.DCT变换；3.量化；4.编码。

二、图像压缩算法具体操作1、图像压缩算法之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+0.1140BCb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128Cr=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。

2、图像压缩算法之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，例如亮度值的第一个矩阵内容如下：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。

JPEG文件解码详解JPEG（Joint Photographic Experts Group）是联合图像专家小组的英文缩写。

它由国际电话与电报咨询委员会CCITT（The International Telegraph and Telep hone Consultative Committee）与国际标准化组织ISO于1986年联合成立的一个小组，负责制定静态数字图像的编码标准。

小组一直致力于标准化工作，开发研制出连续色调、多级灰度、静止图像的数字图像压缩编码方法，即JPEG算法。

JPEG算法被确定为国际通用标准，其适用范围广泛，除用于静态图像编码外，还推广到电视图像序列的帧内图像压缩。

而用JPEG算法压缩出来的静态图片文件称为JPEG文件，扩展名通常为*.jpg、*. jpe、*.jpeg。

JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法、两种数据编码方法、四种编码模式。

具体如下：压缩算法：●有损的离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）；●无损的预测技术压缩。

数据编码方法：●哈夫曼编码；●算术编码；编码模式：●基于DCT顺序模式：编/解码通过一次扫描完成；●基于DCT递进模式：编/解码需要多次扫描完成，扫描效果从粗糙到精细，逐级递进；●无损模式：基于DPCM，保证解码后完全精确恢复到原图像采样值；●层次模式：图像在多个空间多种分辨率进行编码，可以根据需要只对低分辨率数据作解码，放弃高分辨率信息。

在实际应用中，JPEG图像使用的是离散余弦变换、哈夫曼编码、顺序模式。

JPEG压缩编码算法的主要计算步骤如下：(0) 8*8分块。

(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(DPCM)对直流系数(DC)进行编码。

(5) 使用行程长度编码(RLE)对交流系数(AC)进行编码。

JPEG图像压缩与编码解析
JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩格式，以其易于使用、压缩率高而著称，是应用最为广泛的一种图像压缩格式。

JPEG压缩
算法把图像分为内容和质量两个维度来进行压缩。

下面将详细论述JPEG
图像编码与解码的基本原理。

1.JPEG图像编码过程
（1）空间域转换
空间域转换是将原始图像由空间域变换成更加节省存储空间的频域。

JPEG压缩采用的是离散余弦变换（DCT）这种空间域转换方法，它可以把
图像表示成一系列正交基函数的线性组合，每一个函数表示的是对应的图
像量化值。

利用DCT将一幅图像分成8×8（也有可能是16×16）大小的块，每一个块由64（或者256）个相互独立的像素构成，被称为DCT子块。

（2）频段选择
JPEG图像压缩算法采用频段选择的原则，根据图像中的特征，把空
间域转换之后的低频分量即低频信息传��有损，而只把高频分量即高频
信息传递以达到保留重要信息的目的，在JPEG中，特征的保留按照“从
重要的到不重要的”的顺序进行。

（3）变换。

JPEG编码原理1. 简介JPEG是一种常见的图像压缩算法，它能够将图像文件的大小大幅度压缩，同时保持图像质量。

JPEG编码原理是指将图像从原始的RGB色彩空间转换为亮度和色度分量，并对这些分量进行离散余弦变换（DCT）和量化，最后使用熵编码进行压缩。

2. RGB到YCbCr色彩空间的转换JPEG编码首先将图像从RGB色彩空间转换为YCbCr色彩空间。

RGB色彩空间由红色、绿色和蓝色三个分量组成，而YCbCr色彩空间由亮度（Y）分量和两个色度（Cb和Cr）分量组成。

转换公式如下：Y = 0.299R + 0.587G + 0.114BCb = -0.1687R - 0.3313G + 0.5B + 128Cr = 0.5R - 0.4187G - 0.0813B + 128其中R、G、B分别为原始图像的红色、绿色和蓝色分量。

3. 亮度和色度分量的子采样亮度分量对图像的细节表示更为重要，而色度分量对颜色信息的表示更为重要。

为了进一步减小图像文件的大小，JPEG编码会对色度分量进行子采样。

常见的子采样方法有4:2:0和4:2:2。

4:2:0子采样表示每个4x4像素块中，亮度分量有16个样本值，而色度分量Cb和Cr分别有4个样本值。

4:2:2子采样表示每个4x2像素块中，亮度分量有8个样本值，而色度分量Cb和Cr分别有2个样本值。

4. 离散余弦变换（DCT）离散余弦变换（DCT）是JPEG编码中的核心步骤，它将图像数据从空间域转换为频域。

DCT通过将亮度和色度分量划分成8x8的非重叠块，并对每个块进行DCT变换。

DCT将每个块中的像素值分解为一系列不同频率的余弦函数。

这样做的目的是提取图像中的重要频率分量，将高频分量置零以实现压缩。

5. 量化量化是JPEG编码中的另一个重要步骤，它通过将DCT系数除以一个量化表中对应的量化因子将图像数据进一步压缩。

量化因子的值越大，表示对该频域系数的量化程度越强，从而导致更多的数据被丢弃。

基于JPEG压缩编码的数据压缩算法的研究与实现树2009-10-12 19:39:46 阅读68 评论2 字号：大中小JPEG压缩方法由于其较高的压缩比和理想的压缩效果，是目前应用最广泛的图像压缩方法。

它采用一种特殊的有损压缩算法，将不易被人眼察觉的图像颜色删除，从而能够将图像压缩在很小的储存空间。

JPEG压缩技术十分先进，它用有损压缩方式去除冗余的图像数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，换句话说，就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质。

本文对JPEG图像压缩方法进行了基本介绍，包括它的发展历史，现阶段的研究情况，压缩原理等。

其中重点介绍了哈夫曼编码和游程编码的基本原理和在JPEG压缩编码算法中的具体应用，以及以变换编码方法为例，介绍了离散余弦变换（DCT）的基本过程。

最后介绍了用VC++编写JPEG压缩程序所涉及到的几个基本模块，从而实现了BMP 图像和JPEG图像的相互转换，这也是最主要的编程思想和依据。

关键词：图像压缩，JPEG，DCT，哈夫曼编码，行程编码摘要IABSTRACT II第一章绪论11.1 图像压缩的意义11.2 JPEG图像压缩的国际标准21.3 本论文的研究内容3第二章JPEG图像压缩技术基础研究 42.1 JPEG图像压缩技术42.2 JPEG压缩中图像文件的格式52.2.1 BMP图像的格式52.2.2 JPEG图像格式82.3 本章小结8第三章JPEG图像压缩相关算法及实现93.1 JPEG图像压缩编码方法93.1.1 哈夫曼编码的原理103.1.2 哈夫曼编码在图像压缩中的实现113.2 JPEG图像压缩原理133.2.1 前向DCT变换143.2.2 量化153.2.3 使用哈夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码16 3.3 本章小结19第四章JPEG图像压缩的设计与实现204.1 总体设计204.1.1设计思想204.1.2 模块设计204.2 JPEG图像压缩软件的实现214.2.1 BMP图像的读入、显示模块224.2.2 DCT量化编码模块254.2.3 组成位数据流模块294.2.4 JPEG图像存储模块314.2.5 解压缩模块314.3 软件应用324.4 压缩效果的评价334.4.1 压缩效果理论分析344.4.2 压缩效果实际分析344.5 本章小结35第五章总结365.1 JPEG图像压缩结论365.2 JPEG图像压缩前景分析36参考文献38致谢39附录40ABSTRACTJPEG compression is the most widely used image compression method because of its higher compression ratio and ideal compression effect. It uses a special lossy compression algorithm and deletes colors of images that is not detected easily by human eye, thus images can be compressed in a small storage space. JPEG compression technology is very advanced, it is used lossy compression methods to remove redundant image data. Thus, high compression ratios can be got, at the same time, a very rich and vivid images can be displayed, in other words, it is possible to get better image quality with the least disk space.The paper introduces the JPEG compression algorithm firstly, including its history and the basic situation of this stage, compression principle, and so on. Referring to the JPEG compression method, the paper focuses on the basic tenets of Huffman coding and run-length coding and their specific application in JPEG compression algorithm. To transform coding method as an example, it introduces the discrete cosine transform (DCT) the basic process. Finally, Using the VC + +, it involves several basic modules of JPEG compression process and realizes the BMP images and JPEG image conversion, which is the most important ideological basis for programming.KEY WORDS：Image compression, JPEG, DCT, Huffman coding, run-length coding第一章绪论1.1 图像压缩的意义人类社会已经进入信息时代了，在这个时代，人们每天都可以通过各种手段（如PDA、网络、电视、广播等等）获得大量的信息，而信息的本质，就要求交流和传播，在有必要的时候还要进行储存。

霍夫曼编码表 jpeg霍夫曼编码（Huffman coding）是一种用于数据压缩的算法，它通过根据字符出现的频率分配不同长度的二进制编码来减少数据的存储空间。

JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常用的图像压缩标准，其中也使用了霍夫曼编码。

JPEG压缩过程中的霍夫曼编码主要应用于DC系数和AC系数的编码。

DC系数是每个8x8像素块的直流分量，而AC系数是其余的交流分量。

首先，JPEG通过对图像进行DCT（离散余弦变换）将图像转换为频域数据。

DCT将图像从空间域转换为频域，使得图像的能量集中在较低频率的分量上，这使得图像可以更有效地被压缩。

DCT变换后的频域数据包含DC系数和AC系数。

DC系数表示图像的亮度信息，它代表了每个8x8像素块的平均亮度值。

由于相邻的像素值通常相似，DC系数的变化幅度较小。

因此，JPEG使用霍夫曼编码对DC系数进行压缩。

在这个过程中，DC系数被差分编码，即每个块的DC系数被与其前一个块的DC系数之差进行编码。

这样，由于差异较小，编码后的长序列中将有很多重复的值，使得压缩率更高。

然后，差分编码后的DC系数通过霍夫曼编码进行进一步的压缩，使用前缀编码的方式将频率较高的DC系数用较短的编码表示，频率较低的DC系数用较长的编码表示。

AC系数表示图像的细节信息，它代表了每个8x8像素块中除了直流分量外的交流分量。

AC系数相对于DC系数更多且变化范围较大，因此使用霍夫曼编码对其进行压缩是非常合适的。

AC系数首先通过零值处理将连续的零元素编码为(0, 0)零域对，然后对非零AC系数进行霍夫曼编码。

霍夫曼编码表中预先设定了一组编码字典，其中包含了每个AC系数的频率以及对应的霍夫曼编码。

由于AC系数的频率分布不均匀，因此使用了可变长度编码（VLC）的方式，频率较高的AC系数用较短的编码表示，频率较低的AC系数用较长的编码表示。

在JPEG压缩标准中，定义了两个常见的霍夫曼编码表：亮度（Y）和色度（CbCr）编码表。