JPEG编码原理详解

图3 两维DCT变换方法


2.3 量化
为了达到压缩数据的目的，DCT系数需做量化。量化 是对经过FDCT变换后的频率系数进行量化，这是一个 多到一映射的过程。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，将信号幅值由连续量变成离 散量,在一定的主观保真的前提下，丢掉那些对视觉效 果影响不大的信息。量化是图像质量下降的最主要原 因。 对于有损压缩算法，JPEG算法使用如图4所示的均匀 量化器进行量化，量化步距是量化表的元素，它由系 数所在的位置和每种颜色分量的色调值来确定。
注意：JPEG文件中量化表中的64个值是按z字形顺序排列的

量化的计算公式： 量化值(i,j)＝[T(i,j)／量化矩阵(i,j)] 在解码过程中，逆量化公式为： T(i,j)＝量化值(i,j)量化矩阵(i,j) 效果图
图5 经量化后，源图像（左）与IDCT运算后得到的图像 （右）会产生一定的失真，失真程度视量化等级而定。
（ 1 ） 使 用 正 向 离 散 余 弦 变 换 （ Forward Discrete Cosine （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。

Transform，FDCT）把空间域表示的图变换成频率域表示的图。


（3）使用哈夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。


尺寸分类（符号1 ） 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
码长 2 3 3 3 3 3 4 5 6 7 8 9 00 010 011 100 101 110 1110 11110 111110 1111110 11111110 111111110
码字
亮度DC系数表

JPEG解码——（3）⽂件头解析 与具体的编码数据空间相⽐，jpeg⽂件头占据⾮常⼩乃⾄可以忽略不计的⼤⼩。

仍然拿中的《animal park》这张图⽚来举例，从跳过SOS(FF DA)的TAG开始——offset=0x153，就真正进⼊了编码数据区域，如下图所⽰： 其占据的⽐例为：0x153/0x9721 = 339/38689 = 0.876%，还不到1%，其他jpeg图⽚也是类似情况。

但是，就是这么⼩的数据区域，却是⾄关重要的地⽅，某些关键的地⽅⼀个字节出错了的话，解码就会出错（例如huffman table中数据），或者重建出的yuv图像异常（例如quantization table中数据）！ 本篇是该系列的第三篇，主要介绍jpeg头信息解析，其中除了huffman table重建较复杂外，其他TAG的解析都⽐较容易。

1. APP0——FF EO 先贴出这段区域： 从ASCII值可以看出，保存了JFIF——JPEG File Interchange Format（JPEG⽂件交换格式），后⾯的⼏个字节应该是version信息吧，没深究。

2. DQT——FF DB 量化表有两个，上⾯贴图只⾼亮了其中⼀个表。

从offset=0x16开始的两个字节（0x00 43）为这段区域的size=67，后⾯的⼀个字节为表的ID——0x00=0（可以看到第⼆张表中对应位置offset=0x5D处为0x1）。

跳过前⾯三字节从offset=0x19处开始的64字节，即为量化表中量化值。

其中需要说明的是，量化值是固定为64字节的，因为按8X8进⾏DCT变换的。

⼯具解析的结果如下： 需要补充两点： A.亮度信号的Y分量使⽤DQT表⼀，UV分量使⽤表⼆。

B.亮度信号通常采⽤细量化（量化值较⼩），对应位置处，表⼀通常⽐表⼆值要⼩。

此量化原因是⼈眼对亮度信号⽐较敏感，采⽤颗粒度较细来量化，细量化引⼊的⼀个问题会消耗更多的数据空间。

图像编码的基本原理图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的高效存储和传输。

图像编码的基本原理涉及到信号处理、信息论和编码理论等多个领域，下面将从图像编码的基本概念、常见的编码方法和编码原理等方面进行介绍。

首先，图像编码的基本概念是指将图像信号转换成数字形式的过程，目的是为了便于存储和传输。

图像编码的主要任务是通过对图像进行压缩，尽可能减少图像数据的存储空间和传输带宽。

在图像编码中，通常会涉及到采样、量化、编码和压缩等步骤。

采样是指将连续的图像信号转换成离散的数字信号，量化是指将连续的信号幅度转换成离散的量化级别，编码是指将量化后的信号用数字码表示，压缩是指通过各种手段减少数据量。

常见的图像编码方法包括无损编码和有损编码。

无损编码是指在图像编码和解码的过程中不引入信息损失，保持图像的原始质量。

常见的无损编码方法有无损预测编码、无损变换编码和无损熵编码等。

有损编码是指在编码和解码的过程中会引入一定程度的信息损失，但可以通过控制压缩比例来平衡图像质量和压缩效率。

常见的有损编码方法有JPEG编码、JPEG2000编码和WebP编码等。

图像编码的原理是基于信息论和信号处理的基本原理。

信息论是研究信息传输和存储的数学理论，它提供了衡量信息量和信息压缩效率的方法。

在图像编码中，信息论的基本原理被应用于图像压缩和编码的算法设计中，以实现对图像信息的高效存储和传输。

信号处理是研究信号的获取、处理和传输的学科，它提供了对图像信号进行采样、量化和编码的基本方法和技术。

在图像编码中，信号处理的基本原理被应用于图像数据的处理和压缩过程中，以实现对图像信号的高效编码和解码。

总之，图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的高效存储和传输。

图像编码的基本原理涉及到信号处理、信息论和编码理论等多个领域，通过对图像编码的基本概念、常见的编码方法和编码原理等方面的介绍，可以更好地理解图像编码的基本原理和实现方法。

jpegxs算法原理
JPEG XS（eXtra Small）算法是一种新的无损压缩算法，旨在提供更高的压缩比和更低的延迟、更高的画面质量和更灵活的工作流程。

它基于学术界广泛使用的基础算法TICO，但采用了新兴技术，如波前合成（Wavefront Synthesis）和深度学习（Deep Learning）。

JPEG XS 算法的核心思想是采用重复使用的运动估计和预测技术，在编码码流中仅包含每个帧的变化部分。

同时，该算法还采用了双向预测和帧内编码等技术，保证了高质量的图像和视频。

此外，JPEG XS 算法还采用了ADCT（Adaptive Discrete Cosine Transform）和DWT（Discrete Wavelet Transform）等变换技术，提高了压缩率和视觉质量。

总体来说，JPEG XS 算法是基于基础算法TICO 的改进版本，采用了多种先进技术，以提供更高的压缩比和更低的延迟、更高的画面质量和更灵活的工作流程。