jpeg压缩过程

❶ JPEG标准的基本系统中压缩过程有几步有人说4步有人说5步，求大神指点。。。

那个本来就是压缩包，其他的压缩包下全了就行，直接点开任意一个压缩包，解压里面的文件。
电脑会自动提取其他压缩包的文件从而组合成一个完整的文件，应该外观也是压缩包样的，但其实是一个镜像文件。用虚拟光驱加载该镜像文件进行安装。

❷ JPG文件的jpg压缩步骤

由于JPEG的无损压缩方式并不比其他的压缩方法更优秀，因此我们着重来看它的有损压缩。以一幅24位彩色图像为例，JPEG的压缩步骤分为：
1.颜色转换
2.DCT变换
3.量化
4.编码
jpg颜色转换
1.颜色转换
由于JPEG只支持YUV颜色模式的数据结构，而不支持RGB图像数据结构，所以在将彩色图像进行压缩之前，必须先对颜色模式进行数据转换。各个值的转换可以通过下面的转换公式计算得出：
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表示颜色。
转换完成之后还需要进行数据采样。一般采用的采样比例是2：1：1或4：2：2。由于在执行了此项工作之后，每两行数据只保留一行，因此，采样后图像数据量将压缩为原来的一半。
2.DCT变换
DCT（Discrete Consine Transform）是将图像信号在频率域上进行变换，分离出高频和低频信息的处理过程。然后再对图像的高频部分（即图像细节）进行压缩，以达到压缩图像数据的目的。
首先将图像划分为多个8*8的矩阵。然后对每一个矩阵作DCT变换（变换公式此略）。变换后得到一个频率系数矩阵，其中的频率系数都是浮点数。
3.量化
由于在后面编码过程中使用的码本都是整数，因此需要对变换后的频率系数进行量化，将之转换为整数。
由于进行数据量化后，矩阵中的数据都是近似值，和原始图像数据之间有了差异，这一差异是造成图像压缩后失真的主要原因。
在这一过程中，质量因子的选取至为重要。值选得过大，可以大幅度提高压缩比，但是图像质量就比较差；反之，质量因子越小（最小为1），图像重建质量越好，但是压缩比越低。对此，ISO已经制定了一组供JPEG代码实现者使用的标准量化值。
4.编码
从前面过程我们可以看到，颜色转换完成到编码之前，图像并没有得到进一步的压缩，DCT变换和量化可以说是为编码阶段做准备。
编码采用两种机制：一是0值的行程长度编码；二是熵编码（Entropy Coding）。
在JPEG中，采用曲徊序列，即以矩阵对角线的法线方向作“之”字排列矩阵中的元素。这样做的优点是使得靠近矩阵左上角、值比较大的元素排列在行程的前面，而行程的后面所排列的矩阵元素基本上为0值。行程长度编码是非常简单和常用的编码方式，在此不再赘述。
编码实际上是一种基于统计特性的编码方法。在JPEG中允许采用HUFFMAN编码或者算术编码。

❸ jpeg对图象的压缩过程

在介绍图象的压缩编码之前，先考虑一个问题：为什么要压缩？其实这个问题不用我回答，你也能想得到。因为图象信息的数据量实在是太惊人了。举一个例子就明白了，一张A4(210mm*297mm) 幅面的照片，若用中等分辨率（300dpi）的扫描仪按真彩扫描，其数据量为多少？让我们来计算一下：共有(300*210/25.4)*（300*297/25.4）个像素，每个像素占3个字节,其数据量为26M字节，其数据量之大可见一斑了。
如今在Internet上，传统基于字符界面的应用逐渐被能够浏览图象信息的WWW(World Wide Web)方式所取代。WWW尽管漂亮，但是也带来了一个问题：图象信息的数据量太大了，本来就已经非常紧张的网络带宽变得更加不堪重负，使得World Wide Web变成了World Wide Wait。
总之，大数据量的图象信息会给存储器的存储容量，通信干线信道的带宽，以及计算机的处理速度增加极大的压力。单纯靠增加存储器容量，提高信道带宽以及计算机的处理速度等方法来解决这个问题是不现实的，这时就要考虑压缩。压缩的理论基础是信息论。从信息论的角度来看，压缩就是去掉信息中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的信息（可推知的），也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。这个本质的东西就是信息量（即不确定因素）。
压缩可分为两大类，第一类压缩过程是可逆的，也就是说，从压缩后的图象能够完全恢复出原来的图象，信息没有任何丢失，称为无损压缩；第二类压缩过程是不可逆的，无法完全恢复出原图象，信息有一定的丢失，成为有损压缩。选择哪一类压缩，要折中考虑，尽管我们希望能够无损压缩，但是通常有损压缩的压缩比（即原图象占的字节数与压缩后图象占的字节数之比，压缩比越大，说明压缩效率越高）比无损压缩的高。
图象压缩一般是通过改变图象的表示方式来达到，因此压缩和编码是分不开的。图象压缩的主要应用是图象信息的传输和存储，可广泛地应用于广播电视，电视会议，计算机通讯，传真，多媒体系统，医学图象，卫星图象等领域。

流媒体又叫流式媒体，它是指商家用一个视频传送服务器把节目当成数据包发出，传送到网络上。用户通过解压设备对这些数据进行解压后，节目就会像发送前那样显示出来。
这个过程的一系列相关的包称为“流”。流媒体实际指的是一种新的媒体传送方式，而非一种新的媒体。流媒体技术全面应用后，人们在网上聊天可直接语音输入；如果想彼此看见对方的容貌、表情，只要双方各有一个摄像头就可以了；在网上看到感兴趣的商品，点击以后，讲解员和商品的影像就会跳出来；更有真实感的影像新闻也会出现。
流媒体技术发端于美国，在美国目前流媒体的应用已很普遍，比如惠普公司的产品发布和销售人员培训都用网络视频进行。（南方都市报）

所谓流媒体是指采用流式传输的方式在Internet播放的媒体格式。
流式传输方式则是将整个A/V及3D等多媒体文件经过特殊的压缩方式分成一个个压缩包，由视频服务器向用户计算机连续、实时传送。在采用流式传输方式的系统中，用户不必像采用下载方式那样等到整个文件全部下载完毕，而是只需经过几秒或几十秒的启动延时即可在用户的计算机上利用解压设备(硬件或软件)对压缩的A/V、3D等多媒体文件解压后进行播放和观看。此时多媒体文件的剩余部分将在后台的服务器内继续下载。
与单纯的下载方式相比，这种对多媒体文件边下载边播放的流式传输方式不仅使启动延时大幅度地缩短，而且对系统缓存容量的需求也大大降低。（

❹ 简述JPEG静态图象压缩编码的过程及其实现技术

不是吧。。。。啥专业？
10、详述JPEG静态图象压缩编码原理及实现技术。

答：JPEG是由国际电报咨询委员会（CCITT）和国际标准化协会（OSI）联合组成的一个图象专家小组开发研制的连续色调、多级灰度、静止图象的数字图象压缩编码方法。JPEG适于静止图象的压缩，此外，电视图象序列的帧内图象的压缩编码也常采用JPEG压缩标准。JPEG数字图象压缩文件作为一种数据类型，如同文本和图形文件一样地存储和传输。基于离散余弦变换（DCT）的编码方法是JPEG算法的核心内容。算法的编解码过程如教材136页图4.25-4.26所示。编码处理过程包括原图象数据输入、正向DCT变换器、量化器、熵编码器和压缩图象数据的输出，除此之外还附有量化表和熵编码表（即哈夫曼表）；接收端由信道收到压缩图象数据流后，经过熵解码器、逆量化器、逆变换（IDCT），恢复并重构出数字图象，量化表和熵编码表同发送端完全一致。编码原图象输入，可以是单色图象的灰度值，也可以是彩色图象的亮度分量或色差分量信号。DCT的变换压缩是对一系列8*8采样数据作块变换压缩处理，可以对一幅像，从左到右、从上到下、一块一块（8*8/块）地变换压缩，或者对多幅图轮流取8*8采样数据块压缩。解码输出数据，需按照编码时的分块顺序作重构处理，得到恢复数字图象。

具体的实现技术如下：

（1）首先把一幅图象分8*8的子块按图中的框图进行离散余弦正变换（FDCT）和离散余弦逆变换（IDCT）。

在编码器的输入端，原始图象被分成一系列8*8的块，作为离散余弦正变换（FDCT）的输入。在解码器的输出端，离散余弦逆变换（IDCT）输出许多8*8的数据块，用以重构图象。8*8 FDCT和8*8 IDCT数学定义表达式如下：

离散余弦正变换（FDCT）可看作为一个谐波分析仪，把离散余弦逆变换（IDCT）看作一个谐波合成器。每个8*8二维原图象采样数据块，实际上是64点离散信号，该信号是空间二维参数x和y的函数。FDCT把这些信号作为输入，然后把它分解成64个正交基信号，每个正交信号对应于64个二维（2D）空间频率中的一个，这些空间频率是由输入信号的频谱组成。FDCT的输出是64个基信号的幅值（即DCT系数），每个系数值由64点输入信号唯一地确定，即离散余弦变换的变换系数。在频域平面上变换系数二维频域变量u和v的函数。对应于u=0，v=0的系数，称做直流分量（DC系数），其余63个系数称做交流分量（AC系数）。因为在一幅图象中像素之间的灰度或色差信号变化缓慢，在8*8子块中像素之间相关性很强，所以通过离散余弦正变换处理后，在空间频率低频范围内集中了数值大的系数，这样为数据压缩提供了可能。远离直流系数的高频交流系数大多为零或趋于零。如果FDCT和IDCT变换计算中计算精度足够高，并且DCT系数没有被量化，那么原始的64点信号就能精确地恢复。

（2）量化

为了达到压缩数据的目的，对DCT系数F（u,v）需作量化处理。量化处理是一个多到一的映射它是造成DCT编解码信息损失的根源。在JPEG标准中采用线性均匀量化器。量化定义为，对64个DCT变换系数F（u,v）除以量化步长Q(u,v)后四舍五入取整。即量化器步长是量化表的元素，量化表元素随DCT变换系数的位置而改变，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，与64个变换系数一一对应。量化表中的每一个元素值为1至255之间的任意整数，其值规定了对应位置变换系数的量化器步长。在接收端要进行逆量化，逆量化的计算公式为：

不同频率的余弦函数对视觉的影响不同，量化处理是在一定的主观保真度图像质量的前提下，可据不同频率的视觉阈值来选择量化表中的元素值的大小。根据心理视觉加权函数得到亮度化表和色度量化表。DCT变换系数F（u,v）除以量化表中对应位置的量化步长，其幅值下降，动态范围变窄，高频系数的零值数目增加。

（3）熵编码

为进一步达到压缩数据的目的，需对量化后的DC系数和行程编码后的AC系数进行基于统计特性的熵编码。64个变换系数经量化后，坐标u=v=0的值是直流分量（即DC系数）。DC系数是64个图像采样平均值。因为相邻的8×8块之间有强的相关性，所以相邻块的DC系数值很接近，对量化后前后两块之间的DC系数差值进行编码，可以用较少的比特数。DC系数包含了整个图像能量的主要部分。经量化后的63个AC系数编码时从左上方AC(u=7,v=7)开始，沿箭头方向，以“Z”字形行程扫描，直到AC（u=7,v=7）扫描结束。量化后特编码的AC系数通常有许多零值，沿“Z”字形路径行进，可使零AC系数集中，便于使用行程编码方法。63个AC系数行程编码和码字，可用两个字节表示。JPEG建议使用两种熵编码方法：Huffman编码和自适应二进制算术编码。熵编码可分成两步进行，首先把DC和AC系数转换成一个中间格式的符号序列，第二步是给这些符号赋以变长码字。

❺ JPEG标准的基本系统中压缩过程有几步每步的工作原理是什么

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.
1．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+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=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.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。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。 当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。 DCT变换公式：
x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值 u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，称为DC，其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称之为AC。
3、量化 图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。 当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容，JPEG提供的量化表如下：

4、编码 Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。 编码时，每个矩阵数据的DC值与63个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。 DC编码 DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为101，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补数即可。所谓1的补数，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。
在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作。
AC编码 AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将63个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。
63个AC值排列好的，将AC系数转换成中间符号，中间符号表示为RRRR/SSSS，RRRR是指第非零的AC之前，其值为0的AC个数，SSSS是指AC值所需的位数，AC系数的范围与SSSS的对应关系与DC差值Bits数与差值内容对照表相似。 如果连续为0的AC个数大于15，则用15/0来表示连续的16个0，15/0称为ZRL（Zero Rum Length），而（0/0）称为EOB（Enel of Block）用来表示其后所剩余的AC系数皆等于0，以中间符号值作为索引值，从相应的AC编码表中找出适当的霍夫曼码值，再与AC值相连即可。 例如某一组亮度的中间符为5/3，AC值为4，首先以5/3为索引值，从亮度AC的Huffman编码表中找到1111111110011110霍夫曼码值，于是加上原来100（4）即是用来取[5，4]的Huffman编码1111111110011110100，[5，4]表示AC值为4的前面有5个零。 由于亮度AC，色度AC霍夫曼编码表比较长，在此省略去，有兴趣者可参阅相关书籍。 实现上述四个步骤，即完成一幅图像的JPEG压缩。 参考资料[1] 林福宗 《图像文件格式（上）——Windows 编程》，清华大学出版社， 1996年[2] 李振辉、李仁各编着，《探索图像文件的奥秘》，清华大学出版社，1996年[3] 黎洪松、成实译《JPEG静止数据压缩标准》，学苑出版社，1996年

希望能对你有点帮助 ！

❻ JPEG的压缩过程有哪几步，简述其原理

1.改变图片大小
2.降低分辨率

❼ JPEG标准的基本系统中压缩过程有几步每一步减少那种冗余 谢谢了！ 急啊 ！

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. 1．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+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=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.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。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。 当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。 DCT变换公式： x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值 u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，称为DC，其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称之为AC。 3、量化 图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。 当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容，JPEG提供的量化表如下： 4、编码 Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。 编码时，每个矩阵数据的DC值与63个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。 DC编码 DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为101，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补数即可。所谓1的补数，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。 在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作。 AC编码 AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将63个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。

❽ JPEG的压缩

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. 1．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+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=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.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。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。 当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。 DCT变换公式： x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值 u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，称为DC，其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称之为AC。 3、量化 图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。 当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容，JPEG提供的量化表如下： 4、编码 Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。 编码时，每个矩阵数据的DC值与63个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。 DC编码 DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为101，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补数即可。所谓1的补数，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。 在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作。 AC编码 AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将63个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。 全文参考： http://..com/question/86416397.html

❾ jpeg压缩过程是什么

在介绍图象的压缩编码之前，先考虑一个问题：为什么要压缩？其实这个问题不用我回答，你也能想得到。因为图象信息的数据量实在是太惊人了。举一个例子就明白了，一张A4(210mm*297mm) 幅面的照片，若用中等分辨率（300dpi）的扫描仪按真彩扫描，其数据量为多少？让我们来计算一下：共有(300*210/25.4)*（300*297/25.4）个像素，每个像素占3个字节,其数据量为26M字节，其数据量之大可见一斑了。
如今在Internet上，传统基于字符界面的应用逐渐被能够浏览图象信息的WWW(World Wide Web)方式所取代。WWW尽管漂亮，但是也带来了一个问题：图象信息的数据量太大了，本来就已经非常紧张的网络带宽变得更加不堪重负，使得World Wide Web变成了World Wide Wait。
总之，大数据量的图象信息会给存储器的存储容量，通信干线信道的带宽，以及计算机的处理速度增加极大的压力。单纯靠增加存储器容量，提高信道带宽以及计算机的处理速度等方法来解决这个问题是不现实的，这时就要考虑压缩。压缩的理论基础是信息论。从信息论的角度来看，压缩就是去掉信息中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的信息（可推知的），也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。这个本质的东西就是信息量（即不确定因素）。
压缩可分为两大类，第一类压缩过程是可逆的，也就是说，从压缩后的图象能够完全恢复出原来的图象，信息没有任何丢失，称为无损压缩；第二类压缩过程是不可逆的，无法完全恢复出原图象，信息有一定的丢失，成为有损压缩。选择哪一类压缩，要折中考虑，尽管我们希望能够无损压缩，但是通常有损压缩的压缩比（即原图象占的字节数与压缩后图象占的字节数之比，压缩比越大，说明压缩效率越高）比无损压缩的高。
图象压缩一般是通过改变图象的表示方式来达到，因此压缩和编码是分不开的。图象压缩的主要应用是图象信息的传输和存储，可广泛地应用于广播电视，电视会议，计算机通讯，传真，多媒体系统，医学图象，卫星图象等领域。

❿ JPEG的无损压缩方法原理及过程。

jpeg是有损压缩，jpeg2000才有无损压缩。。

JPEG2000的原理：
JPEG 2000 与传统 JPEG 最大的不同，在于它放弃了 JPEG
所采用的以离散馀弦转换(Discrete Cosine Transform) 为主的区块编码方式，而改采以小波转换(Wavelet transform)
为主的多解析编码方式。小波转换的主要目的是要将影像的频率成分抽取出来。

JPEG2000的优点：

1、JPEG2000 作为JPEG升级版，高压缩（低比特速率）是其目标，其压缩率比 JPEG 高约 30% 左右。
2、JPEG2000
同时支持有损和无损压缩，而 JPEG 只能支持有损压缩。无损压缩对保存一些重要图片十分有用。
3、JPEG2000
能实现渐进传输，这是JPEG2000的一个极其重要的特征。也就是我们对 GIF
格式影像常说的“渐现”特性。它先传输图像的轮廓，然后逐步传输数据，不断提高图像质量，让图象由朦胧到清晰显示，而不必是像现在的 JPEG
一样，由上到下慢慢显示。
4、JPEG2000
支持所谓的“感兴趣区域”特性，你可以任意指定影像上你感兴趣区域的压缩质量，还可以选择指定的部份先解压缩。这样我们就可以很方便的突出重点了。