jpeg壓縮過程

❶ JPEG標準的基本系統中壓縮過程有幾步有人說4步有人說5步，求大神指點。。。

那個本來就是壓縮包，其他的壓縮包下全了就行，直接點開任意一個壓縮包，解壓裡面的文件。
電腦會自動提取其他壓縮包的文件從而組合成一個完整的文件，應該外觀也是壓縮包樣的，但其實是一個鏡像文件。用虛擬光碟機載入該鏡像文件進行安裝。

❷ JPG文件的jpg壓縮步驟

由於JPEG的無損壓縮方式並不比其他的壓縮方法更優秀，因此我們著重來看它的有損壓縮。以一幅24位彩色圖像為例，JPEG的壓縮步驟分為：
1.顏色轉換
2.DCT變換
3.量化
4.編碼
jpg顏色轉換
1.顏色轉換
由於JPEG只支持YUV顏色模式的數據結構，而不支持RGB圖像數據結構，所以在將彩色圖像進行壓縮之前，必須先對顏色模式進行數據轉換。各個值的轉換可以通過下面的轉換公式計算得出：
Y=0.299R+0.587G+0.114B
U=-0.169R-0.3313G+0.5B
V=0.5R-0.4187G-0.0813B
其中，Y表示亮度，U和V表示顏色。
轉換完成之後還需要進行數據采樣。一般採用的采樣比例是2：1：1或4：2：2。由於在執行了此項工作之後，每兩行數據只保留一行，因此，采樣後圖像數據量將壓縮為原來的一半。
2.DCT變換
DCT（Discrete Consine Transform）是將圖像信號在頻率域上進行變換，分離出高頻和低頻信息的處理過程。然後再對圖像的高頻部分（即圖像細節）進行壓縮，以達到壓縮圖像數據的目的。
首先將圖像劃分為多個8*8的矩陣。然後對每一個矩陣作DCT變換（變換公式此略）。變換後得到一個頻率系數矩陣，其中的頻率系數都是浮點數。
3.量化
由於在後面編碼過程中使用的碼本都是整數，因此需要對變換後的頻率系數進行量化，將之轉換為整數。
由於進行數據量化後，矩陣中的數據都是近似值，和原始圖像數據之間有了差異，這一差異是造成圖像壓縮後失真的主要原因。
在這一過程中，質量因子的選取至為重要。值選得過大，可以大幅度提高壓縮比，但是圖像質量就比較差；反之，質量因子越小（最小為1），圖像重建質量越好，但是壓縮比越低。對此，ISO已經制定了一組供JPEG代碼實現者使用的標准量化值。
4.編碼
從前面過程我們可以看到，顏色轉換完成到編碼之前，圖像並沒有得到進一步的壓縮，DCT變換和量化可以說是為編碼階段做准備。
編碼採用兩種機制：一是0值的行程長度編碼；二是熵編碼（Entropy Coding）。
在JPEG中，採用曲徊序列，即以矩陣對角線的法線方向作「之」字排列矩陣中的元素。這樣做的優點是使得靠近矩陣左上角、值比較大的元素排列在行程的前面，而行程的後面所排列的矩陣元素基本上為0值。行程長度編碼是非常簡單和常用的編碼方式，在此不再贅述。
編碼實際上是一種基於統計特性的編碼方法。在JPEG中允許採用HUFFMAN編碼或者算術編碼。

❸ jpeg對圖象的壓縮過程

在介紹圖象的壓縮編碼之前，先考慮一個問題：為什麼要壓縮？其實這個問題不用我回答，你也能想得到。因為圖象信息的數據量實在是太驚人了。舉一個例子就明白了，一張A4(210mm*297mm) 幅面的照片，若用中等解析度（300dpi）的掃描儀按真彩掃描，其數據量為多少？讓我們來計算一下：共有(300*210/25.4)*（300*297/25.4）個像素，每個像素佔3個位元組,其數據量為26M位元組，其數據量之大可見一斑了。
如今在Internet上，傳統基於字元界面的應用逐漸被能夠瀏覽圖象信息的WWW(World Wide Web)方式所取代。WWW盡管漂亮，但是也帶來了一個問題：圖象信息的數據量太大了，本來就已經非常緊張的網路帶寬變得更加不堪重負，使得World Wide Web變成了World Wide Wait。
總之，大數據量的圖象信息會給存儲器的存儲容量，通信干線信道的帶寬，以及計算機的處理速度增加極大的壓力。單純靠增加存儲器容量，提高信道帶寬以及計算機的處理速度等方法來解決這個問題是不現實的，這時就要考慮壓縮。壓縮的理論基礎是資訊理論。從資訊理論的角度來看，壓縮就是去掉信息中的冗餘，即保留不確定的信息，去掉確定的信息（可推知的），也就是用一種更接近信息本質的描述來代替原有冗餘的描述。這個本質的東西就是信息量（即不確定因素）。
壓縮可分為兩大類，第一類壓縮過程是可逆的，也就是說，從壓縮後的圖象能夠完全恢復出原來的圖象，信息沒有任何丟失，稱為無損壓縮；第二類壓縮過程是不可逆的，無法完全恢復出原圖象，信息有一定的丟失，成為有損壓縮。選擇哪一類壓縮，要折中考慮，盡管我們希望能夠無損壓縮，但是通常有損壓縮的壓縮比（即原圖象占的位元組數與壓縮後圖象占的位元組數之比，壓縮比越大，說明壓縮效率越高）比無損壓縮的高。
圖象壓縮一般是通過改變圖象的表示方式來達到，因此壓縮和編碼是分不開的。圖象壓縮的主要應用是圖象信息的傳輸和存儲，可廣泛地應用於廣播電視，電視會議，計算機通訊，傳真，多媒體系統，醫學圖象，衛星圖象等領域。

流媒體又叫流式媒體，它是指商家用一個視頻傳送伺服器把節目當成數據包發出，傳送到網路上。用戶通過解壓設備對這些數據進行解壓後，節目就會像發送前那樣顯示出來。
這個過程的一系列相關的包稱為「流」。流媒體實際指的是一種新的媒體傳送方式，而非一種新的媒體。流媒體技術全面應用後，人們在網上聊天可直接語音輸入；如果想彼此看見對方的容貌、表情，只要雙方各有一個攝像頭就可以了；在網上看到感興趣的商品，點擊以後，講解員和商品的影像就會跳出來；更有真實感的影像新聞也會出現。
流媒體技術發端於美國，在美國目前流媒體的應用已很普遍，比如惠普公司的產品發布和銷售人員培訓都用網路視頻進行。（南方都市報）

所謂流媒體是指採用流式傳輸的方式在Internet播放的媒體格式。
流式傳輸方式則是將整個A/V及3D等多媒體文件經過特殊的壓縮方式分成一個個壓縮包，由視頻伺服器向用戶計算機連續、實時傳送。在採用流式傳輸方式的系統中，用戶不必像採用下載方式那樣等到整個文件全部下載完畢，而是只需經過幾秒或幾十秒的啟動延時即可在用戶的計算機上利用解壓設備(硬體或軟體)對壓縮的A/V、3D等多媒體文件解壓後進行播放和觀看。此時多媒體文件的剩餘部分將在後台的伺服器內繼續下載。
與單純的下載方式相比，這種對多媒體文件邊下載邊播放的流式傳輸方式不僅使啟動延時大幅度地縮短，而且對系統緩存容量的需求也大大降低。（

❹ 簡述JPEG靜態圖象壓縮編碼的過程及其實現技術

不是吧。。。。啥專業？
10、詳述JPEG靜態圖象壓縮編碼原理及實現技術。

答：JPEG是由國際電報咨詢委員會（CCITT）和國際標准化協會（OSI）聯合組成的一個圖象專家小組開發研製的連續色調、多級灰度、靜止圖象的數字圖象壓縮編碼方法。JPEG適於靜止圖象的壓縮，此外，電視圖象序列的幀內圖象的壓縮編碼也常採用JPEG壓縮標准。JPEG數字圖象壓縮文件作為一種數據類型，如同文本和圖形文件一樣地存儲和傳輸。基於離散餘弦變換（DCT）的編碼方法是JPEG演算法的核心內容。演算法的編解碼過程如教材136頁圖4.25-4.26所示。編碼處理過程包括原圖象數據輸入、正向DCT變換器、量化器、熵編碼器和壓縮圖象數據的輸出，除此之外還附有量化表和熵編碼表（即哈夫曼表）；接收端由信道收到壓縮圖象數據流後，經過熵解碼器、逆量化器、逆變換（IDCT），恢復並重構出數字圖象，量化表和熵編碼表同發送端完全一致。編碼原圖象輸入，可以是單色圖象的灰度值，也可以是彩色圖象的亮度分量或色差分量信號。DCT的變換壓縮是對一系列8*8采樣數據作塊變換壓縮處理，可以對一幅像，從左到右、從上到下、一塊一塊（8*8/塊）地變換壓縮，或者對多幅圖輪流取8*8采樣數據塊壓縮。解碼輸出數據，需按照編碼時的分塊順序作重構處理，得到恢復數字圖象。

具體的實現技術如下：

（1）首先把一幅圖象分8*8的子塊按圖中的框圖進行離散餘弦正變換（FDCT）和離散餘弦逆變換（IDCT）。

在編碼器的輸入端，原始圖象被分成一系列8*8的塊，作為離散餘弦正變換（FDCT）的輸入。在解碼器的輸出端，離散餘弦逆變換（IDCT）輸出許多8*8的數據塊，用以重構圖象。8*8 FDCT和8*8 IDCT數學定義表達式如下：

離散餘弦正變換（FDCT）可看作為一個諧波分析儀，把離散餘弦逆變換（IDCT）看作一個諧波合成器。每個8*8二維原圖象采樣數據塊，實際上是64點離散信號，該信號是空間二維參數x和y的函數。FDCT把這些信號作為輸入，然後把它分解成64個正交基信號，每個正交信號對應於64個二維（2D）空間頻率中的一個，這些空間頻率是由輸入信號的頻譜組成。FDCT的輸出是64個基信號的幅值（即DCT系數），每個系數值由64點輸入信號唯一地確定，即離散餘弦變換的變換系數。在頻域平面上變換系數二維頻域變數u和v的函數。對應於u=0，v=0的系數，稱做直流分量（DC系數），其餘63個系數稱做交流分量（AC系數）。因為在一幅圖象中像素之間的灰度或色差信號變化緩慢，在8*8子塊中像素之間相關性很強，所以通過離散餘弦正變換處理後，在空間頻率低頻范圍內集中了數值大的系數，這樣為數據壓縮提供了可能。遠離直流系數的高頻交流系數大多為零或趨於零。如果FDCT和IDCT變換計算中計算精度足夠高，並且DCT系數沒有被量化，那麼原始的64點信號就能精確地恢復。

（2）量化

為了達到壓縮數據的目的，對DCT系數F（u,v）需作量化處理。量化處理是一個多到一的映射它是造成DCT編解碼信息損失的根源。在JPEG標准中採用線性均勻量化器。量化定義為，對64個DCT變換系數F（u,v）除以量化步長Q(u,v)後四捨五入取整。即量化器步長是量化表的元素，量化表元素隨DCT變換系數的位置而改變，同一像素的亮度量化表和色差量化表不同值，量化表的尺寸也是64，與64個變換系數一一對應。量化表中的每一個元素值為1至255之間的任意整數，其值規定了對應位置變換系數的量化器步長。在接收端要進行逆量化，逆量化的計算公式為：

不同頻率的餘弦函數對視覺的影響不同，量化處理是在一定的主觀保真度圖像質量的前提下，可據不同頻率的視覺閾值來選擇量化表中的元素值的大小。根據心理視覺加權函數得到亮度化表和色度量化表。DCT變換系數F（u,v）除以量化表中對應位置的量化步長，其幅值下降，動態范圍變窄，高頻系數的零值數目增加。

（3）熵編碼

為進一步達到壓縮數據的目的，需對量化後的DC系數和行程編碼後的AC系數進行基於統計特性的熵編碼。64個變換系數經量化後，坐標u=v=0的值是直流分量（即DC系數）。DC系數是64個圖像采樣平均值。因為相鄰的8×8塊之間有強的相關性，所以相鄰塊的DC系數值很接近，對量化後前後兩塊之間的DC系數差值進行編碼，可以用較少的比特數。DC系數包含了整個圖像能量的主要部分。經量化後的63個AC系數編碼時從左上方AC(u=7,v=7)開始，沿箭頭方向，以「Z」字形行程掃描，直到AC（u=7,v=7）掃描結束。量化後特編碼的AC系數通常有許多零值，沿「Z」字形路徑行進，可使零AC系數集中，便於使用行程編碼方法。63個AC系數行程編碼和碼字，可用兩個位元組表示。JPEG建議使用兩種熵編碼方法：Huffman編碼和自適應二進制算術編碼。熵編碼可分成兩步進行，首先把DC和AC系數轉換成一個中間格式的符號序列，第二步是給這些符號賦以變長碼字。

❺ JPEG標準的基本系統中壓縮過程有幾步每步的工作原理是什麼

JPEG壓縮分四個步驟實現：
1.顏色模式轉換及采樣；
2.DCT變換；
3.量化；
4.編碼。
二.
1．顏色模式轉換及采樣 RGB色彩系統是我們最常用的表示顏色的方式。JPEG採用的是YCbCr色彩系統。想要用JPEG基本壓縮法處理全彩色圖像，得先把RGB顏色模式圖像數據，轉換為YCbCr顏色模式的數據。Y代表亮度，Cb和Cr則代表色度、飽和度。通過下列計算公式可完成數據轉換。 Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B＋128 人類的眼晴對低頻的數據比對高頻的數據具有更高的敏感度，事實上，人類的眼睛對亮度的改變也比對色彩的改變要敏感得多，也就是說Y成份的數據是比較重要的。既然Cb成份和Cr成份的數據比較相對不重要，就可以只取部分數據來處理。以增加壓縮的比例。JPEG通常有兩種采樣方式：YUV411和YUV422，它們所代表的意義是Y、Cb和Cr三個成份的數據取樣比例。
2.DCT變換 DCT變換的全稱是離散餘弦變換(Discrete Cosine Transform)，是指將一組光強數據轉換成頻率數據，以便得知強度變化的情形。若對高頻的數據做些修飾，再轉回原來形式的數據時，顯然與原始數據有些差異，但是人類的眼睛卻是不容易辨認出來。 壓縮時，將原始圖像數據分成8*8數據單元矩陣，例如亮度值的第一個矩陣內容如下：
JPEG將整個亮度矩陣與色度Cb矩陣，飽和度Cr矩陣，視為一個基本單元稱作MCU。每個MCU所包含的矩陣數量不得超過10個。例如，行和列采樣的比例皆為4:2:2，則每個MCU將包含四個亮度矩陣，一個色度矩陣及一個飽和度矩陣。 當圖像數據分成一個8*8矩陣後，還必須將每個數值減去128，然後一一代入DCT變換公式中，即可達到DCT變換的目的。圖像數據值必須減去128，是因為DCT轉換公式所接受的數字范圍是在-128到+127之間。 DCT變換公式：
x,y代表圖像數據矩陣內某個數值的坐標位置f(x,y)代表圖像數據矩陣內的數個數值u,v代表DCT變換後矩陣內某個數值的坐標位置F(u,v)代表DCT變換後矩陣內的某個數值 u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 經過DCT變換後的矩陣數據自然數為頻率系數，這些系數以F（0，0）的值最大，稱為DC，其餘的63個頻率系數則多半是一些接近於0的正負浮點數，一概稱之為AC。
3、量化 圖像數據轉換為頻率系數後，還得接受一項量化程序，才能進入編碼階段。量化階段需要兩個8*8矩陣數據，一個是專門處理亮度的頻率系數，另一個則是針對色度的頻率系數，將頻率系數除以量化矩陣的值，取得與商數最近的整數，即完成量化。 當頻率系數經過量化後，將頻率系數由浮點數轉變為整數，這才便於執行最後的編碼。不過，經過量化階段後，所有數據只保留整數近似值，也就再度損失了一些數據內容，JPEG提供的量化表如下：

4、編碼 Huffman編碼無專利權問題，成為JPEG最常用的編碼方式，Huffman編碼通常是以完整的MCU來進行的。 編碼時，每個矩陣數據的DC值與63個AC值，將分別使用不同的Huffman編碼表，而亮度與色度也需要不同的Huffman編碼表，所以一共需要四個編碼表，才能順利地完成JPEG編碼工作。 DC編碼 DC是彩採用差值脈沖編碼調制的差值編碼法，也就是在同一個圖像分量中取得每個DC值與前一個DC值的差值來編碼。DC採用差值脈沖編碼的主要原因是由於在連續色調的圖像中，其差值多半比原值小，對差值進行編碼所需的位數，會比對原值進行編碼所需的位數少許多。例如差值為5，它的二進製表示值為101，如果差值為-5，則先改為正整數5，再將其二進制轉換成1的補數即可。所謂1的補數，就是將每個Bit若值為0，便改成1；Bit為1，則變成0。差值5應保留的位數為3，下表即列出差值所應保留的Bit數與差值內容的對照。
在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼碼值，例如亮度差值為5（101）的位數為3，則霍夫曼碼值應該是100，兩者連接在一起即為100101。下列兩份表格分別是亮度和色度DC差值的編碼表。根據這兩份表格內容，即可為DC差值加上霍夫曼碼值，完成DC的編碼工作。
AC編碼 AC編碼方式與DC略有不同，在AC編碼之前，首先得將63個AC值按Zig-zag排序，即按照下圖箭頭所指示的順序串聯起來。
63個AC值排列好的，將AC系數轉換成中間符號，中間符號表示為RRRR/SSSS，RRRR是指第非零的AC之前，其值為0的AC個數，SSSS是指AC值所需的位數，AC系數的范圍與SSSS的對應關系與DC差值Bits數與差值內容對照表相似。 如果連續為0的AC個數大於15，則用15/0來表示連續的16個0，15/0稱為ZRL（Zero Rum Length），而（0/0）稱為EOB（Enel of Block）用來表示其後所剩餘的AC系數皆等於0，以中間符號值作為索引值，從相應的AC編碼表中找出適當的霍夫曼碼值，再與AC值相連即可。 例如某一組亮度的中間符為5/3，AC值為4，首先以5/3為索引值，從亮度AC的Huffman編碼表中找到1111111110011110霍夫曼碼值，於是加上原來100（4）即是用來取[5，4]的Huffman編碼1111111110011110100，[5，4]表示AC值為4的前面有5個零。 由於亮度AC，色度AC霍夫曼編碼表比較長，在此省略去，有興趣者可參閱相關書籍。 實現上述四個步驟，即完成一幅圖像的JPEG壓縮。 參考資料[1] 林福宗 《圖像文件格式（上）——Windows 編程》，清華大學出版社， 1996年[2] 李振輝、李仁各編著，《探索圖像文件的奧秘》，清華大學出版社，1996年[3] 黎洪松、成實譯《JPEG靜止數據壓縮標准》，學苑出版社，1996年

希望能對你有點幫助 ！

❻ JPEG的壓縮過程有哪幾步，簡述其原理

1.改變圖片大小
2.降低解析度

❼ JPEG標準的基本系統中壓縮過程有幾步每一步減少那種冗餘 謝謝了！ 急啊 ！

JPEG壓縮過程 JPEG壓縮分四個步驟實現： 1.顏色模式轉換及采樣； 2.DCT變換； 3.量化； 4.編碼。 二. 1．顏色模式轉換及采樣 RGB色彩系統是我們最常用的表示顏色的方式。JPEG採用的是YCbCr色彩系統。想要用JPEG基本壓縮法處理全彩色圖像，得先把RGB顏色模式圖像數據，轉換為YCbCr顏色模式的數據。Y代表亮度，Cb和Cr則代表色度、飽和度。通過下列計算公式可完成數據轉換。 Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B＋128 人類的眼晴對低頻的數據比對高頻的數據具有更高的敏感度，事實上，人類的眼睛對亮度的改變也比對色彩的改變要敏感得多，也就是說Y成份的數據是比較重要的。既然Cb成份和Cr成份的數據比較相對不重要，就可以只取部分數據來處理。以增加壓縮的比例。JPEG通常有兩種采樣方式：YUV411和YUV422，它們所代表的意義是Y、Cb和Cr三個成份的數據取樣比例。 2.DCT變換 DCT變換的全稱是離散餘弦變換(Discrete Cosine Transform)，是指將一組光強數據轉換成頻率數據，以便得知強度變化的情形。若對高頻的數據做些修飾，再轉回原來形式的數據時，顯然與原始數據有些差異，但是人類的眼睛卻是不容易辨認出來。 壓縮時，將原始圖像數據分成8*8數據單元矩陣，例如亮度值的第一個矩陣內容如下： JPEG將整個亮度矩陣與色度Cb矩陣，飽和度Cr矩陣，視為一個基本單元稱作MCU。每個MCU所包含的矩陣數量不得超過10個。例如，行和列采樣的比例皆為4:2:2，則每個MCU將包含四個亮度矩陣，一個色度矩陣及一個飽和度矩陣。 當圖像數據分成一個8*8矩陣後，還必須將每個數值減去128，然後一一代入DCT變換公式中，即可達到DCT變換的目的。圖像數據值必須減去128，是因為DCT轉換公式所接受的數字范圍是在-128到+127之間。 DCT變換公式： x,y代表圖像數據矩陣內某個數值的坐標位置f(x,y)代表圖像數據矩陣內的數個數值u,v代表DCT變換後矩陣內某個數值的坐標位置F(u,v)代表DCT變換後矩陣內的某個數值 u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 經過DCT變換後的矩陣數據自然數為頻率系數，這些系數以F（0，0）的值最大，稱為DC，其餘的63個頻率系數則多半是一些接近於0的正負浮點數，一概稱之為AC。 3、量化 圖像數據轉換為頻率系數後，還得接受一項量化程序，才能進入編碼階段。量化階段需要兩個8*8矩陣數據，一個是專門處理亮度的頻率系數，另一個則是針對色度的頻率系數，將頻率系數除以量化矩陣的值，取得與商數最近的整數，即完成量化。 當頻率系數經過量化後，將頻率系數由浮點數轉變為整數，這才便於執行最後的編碼。不過，經過量化階段後，所有數據只保留整數近似值，也就再度損失了一些數據內容，JPEG提供的量化表如下： 4、編碼 Huffman編碼無專利權問題，成為JPEG最常用的編碼方式，Huffman編碼通常是以完整的MCU來進行的。 編碼時，每個矩陣數據的DC值與63個AC值，將分別使用不同的Huffman編碼表，而亮度與色度也需要不同的Huffman編碼表，所以一共需要四個編碼表，才能順利地完成JPEG編碼工作。 DC編碼 DC是彩採用差值脈沖編碼調制的差值編碼法，也就是在同一個圖像分量中取得每個DC值與前一個DC值的差值來編碼。DC採用差值脈沖編碼的主要原因是由於在連續色調的圖像中，其差值多半比原值小，對差值進行編碼所需的位數，會比對原值進行編碼所需的位數少許多。例如差值為5，它的二進製表示值為101，如果差值為-5，則先改為正整數5，再將其二進制轉換成1的補數即可。所謂1的補數，就是將每個Bit若值為0，便改成1；Bit為1，則變成0。差值5應保留的位數為3，下表即列出差值所應保留的Bit數與差值內容的對照。 在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼碼值，例如亮度差值為5（101）的位數為3，則霍夫曼碼值應該是100，兩者連接在一起即為100101。下列兩份表格分別是亮度和色度DC差值的編碼表。根據這兩份表格內容，即可為DC差值加上霍夫曼碼值，完成DC的編碼工作。 AC編碼 AC編碼方式與DC略有不同，在AC編碼之前，首先得將63個AC值按Zig-zag排序，即按照下圖箭頭所指示的順序串聯起來。

❽ JPEG的壓縮

JPEG壓縮過程 JPEG壓縮分四個步驟實現： 1.顏色模式轉換及采樣； 2.DCT變換； 3.量化； 4.編碼。 二. 1．顏色模式轉換及采樣 RGB色彩系統是我們最常用的表示顏色的方式。JPEG採用的是YCbCr色彩系統。想要用JPEG基本壓縮法處理全彩色圖像，得先把RGB顏色模式圖像數據，轉換為YCbCr顏色模式的數據。Y代表亮度，Cb和Cr則代表色度、飽和度。通過下列計算公式可完成數據轉換。 Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B＋128 人類的眼晴對低頻的數據比對高頻的數據具有更高的敏感度，事實上，人類的眼睛對亮度的改變也比對色彩的改變要敏感得多，也就是說Y成份的數據是比較重要的。既然Cb成份和Cr成份的數據比較相對不重要，就可以只取部分數據來處理。以增加壓縮的比例。JPEG通常有兩種采樣方式：YUV411和YUV422，它們所代表的意義是Y、Cb和Cr三個成份的數據取樣比例。 2.DCT變換 DCT變換的全稱是離散餘弦變換(Discrete Cosine Transform)，是指將一組光強數據轉換成頻率數據，以便得知強度變化的情形。若對高頻的數據做些修飾，再轉回原來形式的數據時，顯然與原始數據有些差異，但是人類的眼睛卻是不容易辨認出來。 壓縮時，將原始圖像數據分成8*8數據單元矩陣，例如亮度值的第一個矩陣內容如下： JPEG將整個亮度矩陣與色度Cb矩陣，飽和度Cr矩陣，視為一個基本單元稱作MCU。每個MCU所包含的矩陣數量不得超過10個。例如，行和列采樣的比例皆為4:2:2，則每個MCU將包含四個亮度矩陣，一個色度矩陣及一個飽和度矩陣。 當圖像數據分成一個8*8矩陣後，還必須將每個數值減去128，然後一一代入DCT變換公式中，即可達到DCT變換的目的。圖像數據值必須減去128，是因為DCT轉換公式所接受的數字范圍是在-128到+127之間。 DCT變換公式： x,y代表圖像數據矩陣內某個數值的坐標位置f(x,y)代表圖像數據矩陣內的數個數值u,v代表DCT變換後矩陣內某個數值的坐標位置F(u,v)代表DCT變換後矩陣內的某個數值 u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 經過DCT變換後的矩陣數據自然數為頻率系數，這些系數以F（0，0）的值最大，稱為DC，其餘的63個頻率系數則多半是一些接近於0的正負浮點數，一概稱之為AC。 3、量化 圖像數據轉換為頻率系數後，還得接受一項量化程序，才能進入編碼階段。量化階段需要兩個8*8矩陣數據，一個是專門處理亮度的頻率系數，另一個則是針對色度的頻率系數，將頻率系數除以量化矩陣的值，取得與商數最近的整數，即完成量化。 當頻率系數經過量化後，將頻率系數由浮點數轉變為整數，這才便於執行最後的編碼。不過，經過量化階段後，所有數據只保留整數近似值，也就再度損失了一些數據內容，JPEG提供的量化表如下： 4、編碼 Huffman編碼無專利權問題，成為JPEG最常用的編碼方式，Huffman編碼通常是以完整的MCU來進行的。 編碼時，每個矩陣數據的DC值與63個AC值，將分別使用不同的Huffman編碼表，而亮度與色度也需要不同的Huffman編碼表，所以一共需要四個編碼表，才能順利地完成JPEG編碼工作。 DC編碼 DC是彩採用差值脈沖編碼調制的差值編碼法，也就是在同一個圖像分量中取得每個DC值與前一個DC值的差值來編碼。DC採用差值脈沖編碼的主要原因是由於在連續色調的圖像中，其差值多半比原值小，對差值進行編碼所需的位數，會比對原值進行編碼所需的位數少許多。例如差值為5，它的二進製表示值為101，如果差值為-5，則先改為正整數5，再將其二進制轉換成1的補數即可。所謂1的補數，就是將每個Bit若值為0，便改成1；Bit為1，則變成0。差值5應保留的位數為3，下表即列出差值所應保留的Bit數與差值內容的對照。 在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼碼值，例如亮度差值為5（101）的位數為3，則霍夫曼碼值應該是100，兩者連接在一起即為100101。下列兩份表格分別是亮度和色度DC差值的編碼表。根據這兩份表格內容，即可為DC差值加上霍夫曼碼值，完成DC的編碼工作。 AC編碼 AC編碼方式與DC略有不同，在AC編碼之前，首先得將63個AC值按Zig-zag排序，即按照下圖箭頭所指示的順序串聯起來。 全文參考： http://..com/question/86416397.html

❾ jpeg壓縮過程是什麼

在介紹圖象的壓縮編碼之前，先考慮一個問題：為什麼要壓縮？其實這個問題不用我回答，你也能想得到。因為圖象信息的數據量實在是太驚人了。舉一個例子就明白了，一張A4(210mm*297mm) 幅面的照片，若用中等解析度（300dpi）的掃描儀按真彩掃描，其數據量為多少？讓我們來計算一下：共有(300*210/25.4)*（300*297/25.4）個像素，每個像素佔3個位元組,其數據量為26M位元組，其數據量之大可見一斑了。
如今在Internet上，傳統基於字元界面的應用逐漸被能夠瀏覽圖象信息的WWW(World Wide Web)方式所取代。WWW盡管漂亮，但是也帶來了一個問題：圖象信息的數據量太大了，本來就已經非常緊張的網路帶寬變得更加不堪重負，使得World Wide Web變成了World Wide Wait。
總之，大數據量的圖象信息會給存儲器的存儲容量，通信干線信道的帶寬，以及計算機的處理速度增加極大的壓力。單純靠增加存儲器容量，提高信道帶寬以及計算機的處理速度等方法來解決這個問題是不現實的，這時就要考慮壓縮。壓縮的理論基礎是資訊理論。從資訊理論的角度來看，壓縮就是去掉信息中的冗餘，即保留不確定的信息，去掉確定的信息（可推知的），也就是用一種更接近信息本質的描述來代替原有冗餘的描述。這個本質的東西就是信息量（即不確定因素）。
壓縮可分為兩大類，第一類壓縮過程是可逆的，也就是說，從壓縮後的圖象能夠完全恢復出原來的圖象，信息沒有任何丟失，稱為無損壓縮；第二類壓縮過程是不可逆的，無法完全恢復出原圖象，信息有一定的丟失，成為有損壓縮。選擇哪一類壓縮，要折中考慮，盡管我們希望能夠無損壓縮，但是通常有損壓縮的壓縮比（即原圖象占的位元組數與壓縮後圖象占的位元組數之比，壓縮比越大，說明壓縮效率越高）比無損壓縮的高。
圖象壓縮一般是通過改變圖象的表示方式來達到，因此壓縮和編碼是分不開的。圖象壓縮的主要應用是圖象信息的傳輸和存儲，可廣泛地應用於廣播電視，電視會議，計算機通訊，傳真，多媒體系統，醫學圖象，衛星圖象等領域。

❿ JPEG的無損壓縮方法原理及過程。

jpeg是有損壓縮，jpeg2000才有無損壓縮。。

JPEG2000的原理：
JPEG 2000 與傳統 JPEG 最大的不同，在於它放棄了 JPEG
所採用的以離散餘弦轉換(Discrete Cosine Transform) 為主的區塊編碼方式，而改采以小波轉換(Wavelet transform)
為主的多解析編碼方式。小波轉換的主要目的是要將影像的頻率成分抽取出來。

JPEG2000的優點：

1、JPEG2000 作為JPEG升級版，高壓縮（低比特速率）是其目標，其壓縮率比 JPEG 高約 30% 左右。
2、JPEG2000
同時支持有損和無損壓縮，而 JPEG 只能支持有損壓縮。無損壓縮對保存一些重要圖片十分有用。
3、JPEG2000
能實現漸進傳輸，這是JPEG2000的一個極其重要的特徵。也就是我們對 GIF
格式影像常說的「漸現」特性。它先傳輸圖像的輪廓，然後逐步傳輸數據，不斷提高圖像質量，讓圖象由朦朧到清晰顯示，而不必是像現在的 JPEG
一樣，由上到下慢慢顯示。
4、JPEG2000
支持所謂的「感興趣區域」特性，你可以任意指定影像上你感興趣區域的壓縮質量，還可以選擇指定的部份先解壓縮。這樣我們就可以很方便的突出重點了。