jpeg图像压缩原理

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1、可编辑版JPEG编码JPEG是联合图象专家组(JointPictureExpertGroup)的英文缩写，是国际标准化组织(ISO)和CCITT联合制定的静态图象的压缩编码标准。和相同图象质量的其它常用文件格式(如GIF，TIFF，PCX)相比，JPEG是目前静态图象中压缩比最高的。我们给出具体的数据来对比一下。例图采用Windows95目录下的Clouds.bmp，原图大小为640*480，256色。用工具SEA(version1.3)将其分别转成24位色BMP、24位色JPEG、GIF(只能转成256色)

2、压缩格式、24位色TIFF压缩格式、24位色TGA压缩格式。得到的文件大小(以字节为单位)分别为：921,654，17,707，177,152，923,044，768,136。可见JPEG比其它几种压缩比要高得多，而图象质量都差不多(JPEG处理的颜色只有真彩和灰度图)。正是由于JPEG的高压缩比，使得它广泛地应用于多媒体和网络程序中，例如HTML语法中选用的图象格式之一就是JPEG(另一种是GIF)。这是显然的，因为网络的带宽非常宝贵，选用一种高压缩比的文件格式是十分必要的。JPEG有几种模式，其中最常用的

3、是基于DCT变换的顺序型模式，又称为基线系统(Baseline)，以下将针对这种格式进行讨论。1.JPEG的压缩原理JPEG的压缩原理其实上面介绍的那些原理的综合，博采众家之长，这也正是JPEG有高压缩比的原因。其编码器的流程为：Word完美格式可编辑版图9.3JPEG编码器流程解码器基本上为上述过程的逆过程：图9.4解码器流程DCT下面对正向离散余弦变换(FDCT)变换作几点说明。　　（1）对每个单独的彩色图像分量，把整个分量图像分成8×8的图像块，如图所示，并作为两维离散余弦变换DCT的输入。通过DCT变

4、换，把能量集中在少数几个系数上。　　（2）DCT变换使用下式计算：　　它的逆变换使用下式计算：Word完美格式可编辑版上面两式中，C(u)，C(v)=(2)-1/2，当u,v=0；C(u)，C(v)=1，其他。f(i,j)经DCT变换之后，F(0，0)是直流系数，其他为交流系数。（3）在计算两维的DCT变换时，可使用下面的计算式把两维的DCT变换变成一维的DCT变换：量化8×8的图象经过DCT变换后，其低频分量都集中在左上角，高频分量分布在右下角(DCT变换实际上是空间域的低通滤波器)。由于该低频分量包含了图

5、象的主要信息(如亮度)，而高频与之相比，就不那么重要了，所以我们可以忽略高频分量，从而达到压缩的目的。如何将高频分量去掉，这就要用到量化，它是产生信息损失的根源。这里的量化操作，就是将某一个值除以量化表中对应的值。由于量化表左上角的值较小，右上角的值较大，这样就起到了保持低频分量，抑制高频分量的目的。JPEGWord完美格式可编辑版使用的颜色是YUV格式。我们提到过，Y分量代表了亮度信息，UV分量代表了色差信息。相比而言，Y分量更重要一些。我们可以对Y采用细量化，对UV采用粗量化，可进一步提高压缩比。所以上面

6、所说的量化表通常有两张，一张是针对Y的；一张是针对UV的。如果不使用这两种表，你也可以把自己的量化表替换它们。亮度量化值表和色度量化值表直流编码、交流编码上面讲了，经过DCT变换后，低频分量集中在左上角，其中F(0，0)(即第一行第一列元素)代表了直流(DC)系数，即8×8子块的平均值，要对它单独编码。由于两个相邻的8×8子块的DC系数相差很小，所以对它们采用差分编码DPCM，可以提高压缩比，也就是说对相邻的子块DCWord完美格式可编辑版系数的差值进行编码。Delta＝DC(0,0)k-DC(0,0)k-1

7、8×8的其它63个元素是交流(AC)系数，采用行程编码。这里出现一个问题：这63个系数应该按照怎么样的顺序排列？为了保证低频分量先出现，高频分量后出现，以增加行程中连续“0”的个数，这63个元素采用了“之”字型(Zig-Zag)的排列方法，如图9.5所示。图9.5Zig-Zag量化DCT系数序号015614152725247131626294238121725304143Word完美格式可编辑版9111824314044531019233239455254202233384651556021343747505

8、659613536484957586263这63个AC系数行程编码的码字用两个字节表示，如图9.6所示。图9.6行程编码熵编码上面，我们得到了DC码字和AC行程码字。为了进一步提高压缩比，需要对其再进行熵编码，这里选用Huffman编码，分成两步：(1)熵编码的中间格式表示对于AC系数，有两个符号。符号1为行程和尺寸，即上面的(RunLength，Size)。(0，0)和(15，0)是两个比较特殊的