JPEG图像压缩算法及其实现

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JPEG静图像压缩实验

JPEG静图像压缩实验

JPEG静图像压缩实验
一.实验目的
1.了解数字图像压缩的一类方法
2.掌握2D快速DCT变换的算法
二.实验原理
JPEG标准是面向连续色调静止图像的图像压缩标准。

它定义了多种类型的工作模式,其中最基本的是基于8*8块的DCT变换的顺序编码。

就是将一帧图像分为8*8的数据块单元,按照从左到右,自上到下的顺序对”块流”编码,其编码解码框图如下:
三.实验内容
按照如上框图实现一帧图像的压缩编码和解码
四.代码理解
1.编码主程序
五、实验结果
六.思考题
1.计算图像压缩比,并比较原图像的效果
使用lady.dat做实验的图像压缩比为:63/5.436=11.8:1
左图为压缩前的lady.bmp,右图为压缩后的lady.jpg
两图没有明显的区别,但比较细节,右图稍微模糊,并且局部区域有一些块化现象。

2.改变g-scale和量化矩阵的元素,比较压缩比和恢复图像的效果
Gscale141625
压缩比 3.197.5418.122.91
G_scale=1G_scale=4
G_scale=16G_scale=25
量化矩阵Q1Q2
压缩比7.3418.44
Q1=0.5*Q0,Q2=2*Q0,Q0为原始的量化矩阵
Q1Q2
3.对于8bit的像素值,在经过DCT变换后,值域为[-2048,2047],有可能超过码表范围。

jpg压缩算法 c语言

jpg压缩算法 c语言

jpg压缩算法c语言JPG压缩算法是一种常用的图片压缩算法,它可以在保持相对较高的图像质量的同时大幅减小图像文件的大小。

本文将详细介绍JPG压缩算法的原理和实现,以及在C语言中如何实现该算法。

1. 什么是JPG?JPG(Joint Photographic Experts Group)是一种常见的图像文件格式,也是一种常用的图像压缩算法。

JPG文件通常以.jpg或.jpeg作为文件扩展名,因其压缩率高而且广泛支持而被广泛应用于互联网和数字影像领域。

2. JPG压缩算法的原理是什么?JPG压缩算法基于人眼对图像细节和颜色的感知特性,通过舍弃一些不重要的信息来减小文件大小。

具体而言,JPG算法主要包含两个步骤:离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)和量化。

2.1 离散余弦变换(DCT)离散余弦变换是JPG算法的核心步骤之一,它将输入的图像数据转化为一组离散余弦变换系数。

离散余弦变换能够捕捉到图像的频域特征,分解出了原始图像中的低频和高频信息。

2.2 量化量化是JPG算法的另一个重要步骤,它通过将DCT系数分组并缩小它们的取值范围来降低图像数据的精度。

换句话说,量化可以舍弃一部分图像细节,从而减小文件大小。

3. 在C语言中如何实现JPG压缩算法?要在C语言中实现JPG压缩算法,我们可以按照以下步骤进行:3.1 读取图像文件首先,我们需要使用C语言的文件操作函数来读取原始的图像文件。

在内存中,图像通常以像素矩阵的形式存在,我们可以将其存储在一个二维数组中。

3.2 将图像数据进行色彩空间转换为了进行DCT变换,我们需要先将图像数据从RGB色彩空间转换到YUV 色彩空间。

这可以通过应用一个预定义的转换矩阵来实现。

3.3 进行离散余弦变换(DCT)接下来,我们将对每个图像块(通常是8x8像素)进行离散余弦变换。

该过程涉及到计算每个图像块中的DCT系数,并将其存储在一个新的矩阵中。

JPGPNGGIF压缩原理与成像方式

JPGPNGGIF压缩原理与成像方式

JPGPNGGIF压缩原理与成像方式1.JPG压缩原理与成像方式:JPG(也称为JPEG)是一种有损压缩的图像文件格式,适用于存储照片和其他真实场景的图像。

JPG使用了一种称为离散余弦变换(DCT)的算法进行压缩。

JPG压缩原理分为两个主要步骤:离散余弦变换和量化。

首先,图像被分割成一系列8x8像素的小块,然后对每个小块进行离散余弦变换,将空域信息转换为频域信息。

通过离散余弦变换,JPG可以将图像中的高频细节转换为低频信息,实现数据的冗余压缩。

接下来,对频域信息进行量化,即将频域系数按照一定的量化表进行近似表示。

这个量化表由JPEG标准规定,对于高频信息进行更强烈的量化压缩,以达到更高的压缩比。

通过量化,高频信息被舍弃,从而减少了图像的数据量。

JPG的成像方式是基于颜色空间,它使用的是RGB颜色模型。

RGB颜色模型是将红、绿、蓝三个颜色分量叠加形成的彩色图像。

JPG对每个颜色通道分别进行压缩和存储,然后在显示时将三个通道进行合成,重建出彩色图像。

2.PNG压缩原理与成像方式:PNG是一种无损压缩的图像文件格式,适用于存储图标、图形和其他需要保留细节的图像。

PNG使用了一种称为差分预测编码的压缩算法。

PNG压缩原理的主要步骤包括差分编码、图像预测和霍夫曼编码。

首先,对图像进行差分编码,将每个像素的数值减去其相邻像素的数值,以便找到图像内的重复模式。

然后,对差分编码结果进行图像预测,使用不同的预测方法去估计像素的数值。

最后,使用霍夫曼编码对差分编码和图像预测结果进行编码,以进一步减小数据量。

PNG的成像方式是基于alpha通道的颜色空间,它使用的是RGBA颜色模型。

与RGB颜色模型相比,RGBA颜色模型在每个像素上增加了一个alpha通道,用于控制像素的透明度。

PNG可以支持包含半透明和全透明像素的图像,并能够在保留图像细节的同时,具有较高的图像压缩比。

3.GIF压缩原理与成像方式:GIF是一种有损和无损压缩的图像文件格式,适用于存储动画图像和简单图形。

图像压缩算法原理:JPEG、PNG等压缩方式

图像压缩算法原理:JPEG、PNG等压缩方式

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 压缩原理

jpeg 压缩原理

jpeg 压缩原理JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种常见的图像压缩格式,广泛应用于数字摄影、网页设计、图像传输等领域。

JPEG 压缩原理是一种有损压缩方法,通过舍弃图像中的一些细节信息,以减少图像文件的大小,从而实现压缩的目的。

JPEG压缩原理主要包括离散余弦变换(DCT)、量化和熵编码三个步骤。

JPEG使用离散余弦变换(DCT)将图像从空域转换到频域。

DCT 将图像分解成一系列频率分量,这些频率分量代表了图像中不同频率的变化。

高频分量通常代表了图像中的细节信息,而低频分量则代表了图像的整体结构。

通过DCT变换,JPEG将图像转换为一系列频率分量的系数,从而为后续的压缩操作提供了基础。

接下来,JPEG使用量化操作对DCT系数进行处理。

量化是一种将连续数值转换为离散数值的过程,它通过将频率分量系数除以一个固定的量化矩阵中的对应元素,得到一个整数值。

量化过程中,高频分量的系数经过除以较大的量化值,从而减小了它们的数值,而低频分量的系数经过除以较小的量化值,保留了更多的信息。

这就导致了高频分量的细节信息丢失,从而实现了图像压缩。

JPEG使用熵编码对量化后的系数进行编码。

熵编码是一种根据数据出现的概率进行编码的方法,它将出现概率较高的数据用较短的编码表示,而将出现概率较低的数据用较长的编码表示。

JPEG使用基于哈夫曼编码的熵编码方法,根据不同系数的出现概率分配不同的编码,从而进一步减小了图像文件的大小。

总结起来,JPEG压缩原理通过离散余弦变换将图像转换到频域,然后通过量化和熵编码来减小图像文件的大小。

这种有损压缩方法能够在保持图像质量的前提下,显著减小图像文件的大小,从而实现更高效的图像传输和存储。

然而,需要注意的是,JPEG压缩是一种有损压缩方法,会引入一定的失真。

压缩比越高,图像质量损失越大。

因此,在实际应用中,需要根据具体要求和场景来选择合适的压缩比,以平衡图像质量和文件大小的关系。

基于JPEG图像压缩及其仿真实现

基于JPEG图像压缩及其仿真实现
9 9
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9 9 9 g 9 9 9 9 9 9
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t 7
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2 1
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4 7
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2 4

2 6 6 6 9 9 9 9 g 9
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5 6 9 9 9 9 9 9 9 g
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如下 : 峰峰对 数信噪 比:
c o m p r e s s i o n wi t h M a t l a b ,c a n g r e a t l y i mp r o v e t h e
c o mp r e s s b n e f f i c i e n c y Байду номын сангаас a n d c o r mr e s  ̄ o n a c c u r a c y.
摘 要 静 止 图像 的压缩 在现 实 中有着 非 常重要 的意
义 。数据 中存在 着 冗余 为 图像压 缩提 供 了可 能性 。 ̄ ] M a t l a b 实现静 止 图像 压 缩 ,可 以很 大 的提 高压缩 效率 以及压缩的精度 。 关键 词 J P E G;图像 压缩 ;仿真
图1 J P E C  ̄ 码器 .
压 缩 后救 据 - 馏 I 蝙羁鼯

逆她化罄

JPEG图像压缩技术的实现与优化

JPEG图像压缩技术的实现与优化
1 4 1 8 2 4 49 72
1 2 1 3
1 7 22 3 5 6 4 9 2
1 4 1 6
2 2 3 7 5 5 7 8 9 5
1 9 2 4
2 9 5 6 6 4 8 7 9 8
2 6 4 0
5 1 68 8 1 13 o l2 1
JE P G推 荐 的高低 频亮 度量 化表 如 表 1 所示 。
表 1 亮 度 量化 表
、~ 型 、 、


1 6

1 1

1 0

1 6

2 4

4 0

51

61
1 2
3 4 5 6 7
1 2 1 4
h s a e ,a d i e l a i pi ai o n F G w sgv n i d ti ti p p r n srai t na d o t z t n f w o P A a ie eal .T e ts r s l i dc td ta ok d t z o n mi o l n s h e t e ut n i e t t r e a h iw
vr ห้องสมุดไป่ตู้l. ey we1
Ke o d I g o rsi J E Wa ee a s r yW r s maec mpes n P G o vltt f m r o n
1 引言
有损静态图像压缩当前有两种 比较流行 的标准 JE P G和 JE 20 。它们都是 由联合 图像专家组(o t P G 00 Ji n Po g piE prGop 开发的, ht r h xe r ) oa c t u 前者是基于离散余弦变换( i re o n T nfm,C ) Ds e s e r s r D T 变换 , c tC i a o 后者是基于 小波 变换 。二 者采用 的 编码方 式不 同… 但都 在数 字 图像 处理 领域 得 到 了广 泛 的应 用 。 由于 JE 20 1, P G 00编码

jpeg算法实验报告

jpeg算法实验报告

jpeg算法实验报告JPEG算法实验报告摘要:本实验旨在研究和分析JPEG(Joint Photographic Experts Group)算法的原理和应用。

通过实验,我们对JPEG算法的压缩效果、图像质量和压缩比进行了评估,并对其优缺点进行了探讨。

实验结果表明,JPEG算法在图像压缩方面具有较高的效率和广泛的应用前景。

一、引言JPEG算法是一种广泛应用于图像压缩的算法,它通过对图像进行离散余弦变换(DCT)和量化处理来实现压缩。

JPEG算法以其高效的压缩率和较好的图像质量而在图像处理领域得到广泛应用。

本实验将通过实际操作和实验数据来验证JPEG算法的有效性和优势。

二、实验方法和步骤1. 实验环境和工具:使用MATLAB软件进行实验,选择合适的图像进行处理和压缩。

2. 实验步骤:a. 选择一幅高分辨率的彩色图像作为实验对象。

b. 将图像转换为YCbCr颜色空间,以便进行离散余弦变换。

c. 对图像进行离散余弦变换,得到频域图像。

d. 对频域图像进行量化处理,降低高频分量的精度。

e. 对量化后的图像进行反量化和反离散余弦变换,得到压缩后的图像。

f. 计算压缩后图像与原始图像之间的均方差(MSE)和峰值信噪比(PSNR),评估图像质量。

g. 计算压缩比,评估压缩效果。

三、实验结果和分析在实验中,我们选择了一张分辨率为1920x1080的彩色图像进行处理和压缩。

经过JPEG算法的处理,我们得到了压缩后的图像,并计算了MSE、PSNR和压缩比等指标。

1. 图像质量评估通过计算MSE和PSNR,我们可以评估压缩后图像的质量。

实验结果显示,经过JPEG算法压缩后的图像,MSE较小,PSNR较高,表明图像质量较好。

这是因为JPEG算法通过量化处理,减少了高频分量的细节信息,但保留了图像的主要特征,使得图像在视觉上仍然保持较高的质量。

2. 压缩效果评估通过计算压缩比,我们可以评估JPEG算法的压缩效果。

实验结果显示,JPEG 算法在保持较高图像质量的前提下,能够实现较高的压缩比。

JPEG压缩原理LZW算法

JPEG压缩原理LZW算法

JPEG压缩原理LZW算法JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种常用的图像压缩格式,常用于对数字图像的有损压缩。

JPEG压缩算法的原理主要包括色彩空间转换、离散余弦变换、量化和熵编码等步骤。

本文将重点介绍JPEG压缩中的熵编码步骤,即LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法。

LZW算法是一种无损压缩算法,由Abraham Lempel、Jacob Ziv和Terry Welch于1977年提出。

它通过利用数据中重复出现的模式来压缩数据,将重复的模式用较短的编码表示,从而减小数据的存储空间。

LZW算法的基本思想是建立一个编码字典,将数据中的模式映射到特定的编码。

算法逐个读取输入的数据字符,将字符与之前已经出现的模式进行匹配。

如果匹配成功,则继续读取下一个字符,与之前的模式再进行匹配。

如果匹配失败,则将之前匹配成功的模式的编码输出,并将当前字符及其前缀添加到字典中作为新的模式。

这样,压缩数据中的重复模式就可以用更短的编码表示,实现数据的压缩。

在JPEG压缩中,LZW算法主要应用于熵编码步骤,用于对离散余弦变换后的图像的系数进行压缩。

具体步骤如下:1.构建初始的编码字典,包含0到255的所有灰度级作为初始编码。

2.遍历离散余弦变换后的图像系数,将系数分组为一个个的模式。

每个模式可以是一系列连续的系数,可以是独立的一个系数。

3.逐个读取模式,检查字典中是否存在该模式。

-如果存在,继续读取下一个系数,并将当前模式与读取的系数连接形成新的模式。

-如果不存在,将之前匹配成功的模式的编码输出,并将当前模式及其前缀添加到字典中作为新的模式。

4.重复步骤3,直到遍历完所有的模式。

5.将最后一个匹配成功的模式的编码输出。

通过LZW算法,离散余弦变换后的图像系数可以用较短的编码表示,从而实现对图像数据的压缩。

在解码时,可以根据压缩数据中的编码,将编码解析为相应的系数。

总结起来,LZW算法是JPEG压缩中的一种熵编码方法,通过利用数据中的重复模式进行压缩,将重复的模式用较短的编码表示。

jpeg 原理

jpeg 原理

jpeg 原理
JPEG是一种常见的图像压缩格式,其原理是基于离散余弦变
换(Discrete Cosine Transform,DCT)和量化技术。

JPEG压缩流程如下:
1. 分块:将图像划分为8×8的小块。

2. 颜色空间转换:对于彩色图像,将RGB颜色空间转换为亮
度和色度分量,即将彩色图像表示为YCbCr颜色空间。

3. 离散余弦变换(DCT):对每个8×8的小块进行DCT变换,将空间域的像素值转换为频域的系数。

DCT变换的目的是将
图像的大部分信息压缩到较低频率的系数中。

4. 量化:对DCT变换后的系数进行量化操作。

量化矩阵中的
每个元素都可以控制相应频率的系数的精度,使用较大的量化矩阵元素值可以得到更高的压缩比,但可能会引入更多的失真。

5. 哈夫曼编码:将量化后的系数重新排列为一维向量,并采用哈夫曼编码来对系数进行编码。

由于较低频率的系数出现的概率较高,因此可以通过使用可变长度编码来进一步提高压缩效率。

JPEG的解压缩流程与压缩相反:
1. 解码:对哈夫曼编码进行解码,得到量化后的系数向量。

2. 逆量化:将量化后的系数通过量化矩阵的逆操作进行还原。

3. 逆离散余弦变换(IDCT):对逆量化后的系数进行逆DCT 变换,将频域的系数还原为空间域的像素值。

4. 逆颜色空间转换:对于彩色图像,将亮度和色度分量转换回RGB颜色空间。

通过JPEG的压缩和解压缩过程,可以显著减小图像文件的大小,但同时也会引入一定的失真。

为了控制失真,JPEG提供了不同的压缩质量参数,用户可以根据需求选择适当的压缩质量来平衡文件大小和图像质量。

JPEG是图像压缩编码标准

JPEG是图像压缩编码标准

JPEG是图像压缩编码标准JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种常见的图像压缩编码标准,它是一种无损压缩技术,可以有效地减小图像文件的大小,同时保持图像的高质量。

JPEG压缩技术广泛应用于数字摄影、网页设计、打印和传真等领域,成为了图像处理中不可或缺的一部分。

JPEG压缩编码标准的原理是基于人眼对图像细节的感知特性,通过去除图像中的冗余信息和不可见细节,从而实现图像的压缩。

在JPEG压缩中,图像被分割成8x8像素的块,然后对每个块进行离散余弦变换(DCT),将图像从空间域转换到频域。

接着,对DCT系数进行量化和编码,最后使用熵编码对图像进行压缩。

这样的压缩方式可以显著减小图像文件的大小,同时保持图像的视觉质量。

JPEG压缩标准的优点之一是可以根据需要选择不同的压缩比,从而在图像质量和文件大小之间取得平衡。

在数字摄影中,用户可以根据拍摄场景和要求选择不同的压缩比,以满足对图像质量和文件大小的需求。

此外,JPEG格式的图像可以在不同的设备和平台上进行广泛的应用和共享,具有很好的兼容性。

然而,JPEG压缩也存在一些缺点。

由于JPEG是一种有损压缩技术,因此在高压缩比下会出现明显的失真和伪影。

特别是在连续的编辑和保存过程中,图像的质量会逐渐下降,出现“JPEG失真”。

因此,在图像处理中需要注意选择合适的压缩比,避免过度压缩导致图像质量下降。

另外,JPEG格式不支持透明度和动画等高级特性,对于一些特殊的图像处理需求可能不够灵活。

在这种情况下,可以考虑使用其他图像格式,如PNG和GIF,来满足特定的需求。

总的来说,JPEG作为一种图像压缩编码标准,具有广泛的应用和重要的意义。

它在数字摄影、网页设计、打印和传真等领域发挥着重要作用,为图像处理和传输提供了有效的解决方案。

然而,在使用JPEG格式进行图像处理时,需要注意选择合适的压缩比,避免过度压缩导致图像质量下降。

同时,也需要根据具体的需求考虑使用其他图像格式来满足特定的需求。

JPEG图像压缩编码原理及格式

JPEG图像压缩编码原理及格式

图像灰度级gray(x,y)
JPEG中的余弦变换
对pic2进行DCT:
pic2
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
pic3:
pic3
图像灰度级gray(x,y)
JPEG中的余弦变换
对pic3进行DCT:
pic3
DCT:高频系数较大一些
JPEG中的余弦变换
在JPEG进行余弦变换后,由8x8像素图像块获 得8x8个频域系数C(u,v),如果存储64个频域系 数,则图像数据并不能压缩。
(DCT系数x1000)
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
对pic0进行DCT:
pic0
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
pic1:
pic1
图像灰度级gray(x,y)
JPEG中的余弦变换
对pic1进行DCT:
pic1
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
pic2:
pic2
0
0
0
0
0
0
2
0
0
0
ห้องสมุดไป่ตู้
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0
0
0
0
0
{74,33,31,-1,-2,-1,2,-2,-2,2,0,0,……,0};
由于大量的0连续排列,可以用“行程编码(Run Length Coding)”方法节约存贮空间。

jpeg双重压缩检测原理

jpeg双重压缩检测原理

jpeg双重压缩检测原理JPEG双重压缩检测原理导言:随着互联网的快速发展和智能设备的普及,图像的传输和存储变得越来越重要。

为了减小图像文件的大小,提高传输速度和节省存储空间,人们发明了各种图像压缩算法。

JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种常用的图像压缩格式,但是如果对JPEG图像进行多次压缩,会导致图像质量的严重损失。

因此,为了保证图像质量,检测JPEG双重压缩成为一个重要的问题。

本文将介绍JPEG双重压缩检测的原理和方法。

一、JPEG图像压缩原理JPEG是一种有损压缩算法,它可以将图像从原始的RGB颜色空间转换为亮度(Y)和色度(Cb和Cr)颜色空间,并对每个颜色通道进行压缩。

JPEG压缩算法主要包括离散余弦变换(DCT)、量化和熵编码三个步骤。

1. 离散余弦变换(DCT):将图像从空间域转换为频域,提取图像的频率信息。

DCT将图像分成若干个8x8的块,对每个块进行离散余弦变换得到频域系数。

2. 量化:将DCT变换后的频域系数进行量化,减少高频信息的精度,从而降低数据量。

JPEG使用了不同的量化表对亮度和色度通道进行量化,亮度通道的量化表较为精细,色度通道的量化表较为粗糙。

3. 熵编码:对量化后的频域系数进行编码。

JPEG使用了一种基于霍夫曼编码的熵编码方法,将频域系数按照出现概率进行编码,使得出现概率较高的系数用较短的编码表示,出现概率较低的系数用较长的编码表示。

二、JPEG双重压缩的特征当对一张JPEG图像进行多次压缩时,每次压缩都会引入一定的失真,导致图像质量的进一步下降。

通过分析JPEG双重压缩的特征,可以检测出图像是否经过了多次压缩。

1. 压缩特征:JPEG压缩会引入一定的压缩痕迹,如亮度和色度的边缘模糊、高频细节的缺失等。

多次压缩会使这些压缩痕迹更加明显,因此可以通过分析图像的压缩特征来检测JPEG双重压缩。

2. 压缩参数:JPEG压缩算法中的量化表是影响图像质量的重要参数。

JPEG图像压缩技术的实现与优化(共6篇)

JPEG图像压缩技术的实现与优化(共6篇)

JPEG图像压缩技术的实现与优化(共6篇)篇1:JPEG图像压缩技术的实现与优化JPEG图像压缩技术的实现与优化文章以空间监控系统为背景,深入研究了JPEG图像压缩标准的`实现方法,并基于FPGA对其进行了实现和优化.文中给出了详细的实现方法和优化过程,测试表明达到了很好的效果.作者:张宏伟孙吉福黄长宁Zhang Hongwei Sun Jifu Huang Changning 单位:北京空间机电研究所,北京,100076刊名:航天返回与遥感英文刊名:SPACECRAFT RECOVERYCb=U=(B-Y)×127/226;H.263原有的色彩空间转换算法采用浮点运算,但浮点运算会消耗较多的CPU周期。

为了加快视频处理速度,采用整形乘法和向右移位来代替浮点乘除,从而有效缩短了转换时间。

优化后的转换函数如下:Y=((R×313524)>>20)+((G×615514)>>20)×((B×119538)>>20);Cr=V=((R-Y)×743962))>>20;Cb=U=((B-Y)×589244))>>20;2.2 DCT、IDCT算法的优化二维DCT公式为:(本网网收集整理)二维IDCT公式为:上述两式中,,n取8。

通过分析得出,DCT快速算法的实现可以有两种方式。

一种方法是把已有的快速变换算法(如FFT、FHT等)映射到DCT计算中,这种方式多了一个映射环节,增加了计算的复杂度;另一种方法是从DCT变换本身寻找规律进行改进。

在H.263应用中,注意到两条规则:一是能量集中在少部分DCT 系数上;二是随着量化步长的增大,被量化为零的DCT系数增多,而且对DCT计算的精度要求降低。

于是,采用一种零系数预测策略,即根据量化步长,首先对DCT变换的输入数据分类,对于给定的量化步长,如果输入数据将要被量化为0,那么这些数据就不必做DCT运算,而直接将变换结果置为0。

JPEG是图像压缩编码标准

JPEG是图像压缩编码标准

JPEG是图像压缩编码标准JPEG是一种图像压缩编码标准,它是一种广泛应用的图像压缩格式,可以在保持图像质量的同时减小图像文件的大小,使得图像在存储和传输过程中更加高效。

JPEG的全称是Joint Photographic Experts Group,它是一种有损压缩的图像格式,也是目前应用最为广泛的图像格式之一。

JPEG图像压缩编码标准的出现,使得图像在存储和传输过程中占用更小的空间,这对于网络传输和存储设备的容量都是非常有利的。

JPEG图像压缩编码标准的核心思想是通过舍弃一些人眼不易察觉的细节来减小图像的大小,从而达到压缩图像的目的。

在保证图像质量的前提下,JPEG可以将图像文件的大小减小到原来的很小一部分,这对于存储和传输来说都是非常有益的。

在JPEG图像压缩编码标准中,压缩的过程分为两个阶段,分别是亮度和色度的压缩。

在亮度的压缩中,采用的是离散余弦变换(DCT)的方法,它将图像分成8x8的小块,然后对每个小块进行DCT变换,得到频域的系数。

而在色度的压缩中,采用的是色度子采样的方法,将色度分量的分辨率降低,从而减小了色度分量的数据量。

这两种压缩方法结合在一起,就实现了对图像的高效压缩。

值得一提的是,JPEG是一种有损压缩的格式,这意味着在压缩过程中会丢失一些图像的细节信息,从而导致图像质量的损失。

因此,在进行JPEG压缩时,需要根据实际需求来选择合适的压缩比例,以在图像质量和文件大小之间取得平衡。

通常情况下,对于要求较高图像质量的场景,可以选择较小的压缩比例,而对于一些网络传输和存储空间有限的场景,可以选择较大的压缩比例。

除了JPEG之外,还有一些其他的图像压缩编码标准,例如PNG、GIF等,它们各有特点,适用于不同的场景。

在实际应用中,需要根据实际需求来选择合适的图像格式和压缩方法,以达到最佳的效果。

总的来说,JPEG作为一种图像压缩编码标准,具有高效压缩、广泛应用的特点,可以在保证图像质量的前提下减小图像文件的大小,使得图像在存储和传输过程中更加高效。

JPEG图像压缩算法及其实现

JPEG图像压缩算法及其实现

JPEG图像压缩算法及其实现⼀、JEPG压缩算法(标准)(⼀)JPEG压缩标准JPEG(Joint Photographic Experts Group)是⼀个由ISO/IEC JTC1/SC2/WG8和CCITT VIII/NIC于1986年底联合组成的⼀个专家组,负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准。

迄今为⽌,该组织已经指定了3个静⽌图像编码标准,分别为JPEG、JPEG-LS和JPEG2000。

这个专家组于1991年前后指定完毕第⼀个静⽌图像压缩标准JPEG标准,并且成为国际上通⽤的标准。

JPEG标准是⼀个适⽤范围很⼴的静态图像数据压缩标准,既可⽤于灰度图像⼜可⽤于彩⾊图像。

JPEG专家组开发了两种基本的静⽌图像压缩算法,⼀种是采⽤以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)为基础的有损压缩算法,另⼀种是采⽤以预测技术为基础的⽆损压缩算法。

使⽤⽆损压缩算法时,其压缩⽐⽐较低,但可保证图像不失真。

使⽤有损压缩算法时,其算法实现较为复杂,但其压缩⽐⼤,按25:1压缩后还原得到的图像与原始图像相⽐较,⾮图像专家难于找出它们之间的区别,因此得到了⼴泛的应⽤。

JPEG有4种⼯作模式,分别为顺序编码,渐近编码,⽆失真编码和分层编码,他们有各⾃的应⽤场合,其中基于顺序编码⼯作模式的JPEG压缩系统也称为基本系统,该系统采⽤单遍扫描完成⼀个图像分量的编码,扫描次序从左到右、从上到下,基本系统要求图像像素的各个⾊彩分量都是8bit,并可通过量化线性地改变DCT系统的量化结果来调整图像质量和压缩⽐。

下⾯介绍图像压缩采⽤基于DCT的顺序模式有损压缩算法,该算法下的JPEG压缩为基本系统。

(⼆)JPEG压缩基本系统编码器JPEG压缩是有损压缩,它利⽤了⼈的视觉系统的特性,将量化和⽆损压缩编码相结合来去掉视觉的冗余信息和数据本⾝的冗余信息。

基于基本系统的JPEG压缩编码器框图如图1所⽰,该编码器是对单个图像分量的处理,对于多个分量的图像,则⾸先应将图像多分量按照⼀定顺序和⽐例组成若⼲个最⼩压缩单元(MCU),然后同样按该编码器对每个MCU各个分量进⾏独⽴编码处理,最终图像压缩数据将由多个MCU压缩数据组成。

JPEG图像压缩算法流程详解(转)

JPEG图像压缩算法流程详解(转)

JPEG图像压缩算法流程详解(转)JPEG是Joint Photographic Exports Group的英⽂缩写,中⽂称之为联合图像专家⼩组。

该⼩组⾪属于ISO国际标准化组织,主要负责定制静态数字图像的编码⽅法,即所谓的JPEG算法。

JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法、两种熵编码⽅法、四种编码模式。

如下所⽰:压缩算法:(1)有损的离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform)(2)⽆损的预测压缩技术;熵编码⽅法:(1)Huffman编码;(2)算术编码;编码模式:(1)基于DCT的顺序模式:编码、解码通过⼀次扫描完成;(2)基于DCT的渐进模式:编码、解码需要多次扫描完成,扫描效果由粗到精,逐级递增;(3)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;(4)层次模式:图像在多个空间分辨率中进⾏编码,可以根据需要只对低分辨率数据做解码,放弃⾼分辨率信息;在实际应⽤中,JPEG图像编码算法使⽤的⼤多是离散余弦变换、Huffman编码、顺序编码模式。

这样的⽅式,被⼈们称为JPEG的基本系统。

这⾥介绍的JPEG编码算法的流程,也是针对基本系统⽽⾔。

基本系统的JPEG压缩编码算法⼀共分为11个步骤:颜⾊模式转换、采样、分块、离散余弦变换(DCT)、Zigzag 扫描排序、量化、DC系数的差分脉冲调制编码、DC系数的中间格式计算、AC系数的游程长度编码、AC系数的中间格式计算、熵编码。

下⾯,将⼀⼀介绍这11个步骤的详细原理和计算过程。

(1)颜⾊模式转换JPEG采⽤的是YCrCb颜⾊空间,⽽BMP采⽤的是RGB颜⾊空间,要想对BMP图⽚进⾏压缩,⾸先需要进⾏颜⾊空间的转换。

YCrCb 颜⾊空间中,Y代表亮度,Cr,Cb则代表⾊度和饱和度(也有⼈将Cb,Cr两者统称为⾊度),三者通常以Y,U,V来表⽰,即⽤U代表Cb,⽤V代表Cr。

RGB和YCrCb之间的转换关系如下所⽰:Y = 0.299R+0.587G+0.114BCb = -0.1687R-0.3313G+0.5B+128Cr = 0.5R=0.418G-0.0813B+128⼀般来说,C 值 (包括 Cb Cr) 应该是⼀个有符号的数字, 但这⾥通过加上128,使其变为8位的⽆符号整数,从⽽⽅便数据的存储和计算。

jpeg压缩原理

jpeg压缩原理

jpeg压缩原理
JPEG,全称Joint Photographic Experts Group,是一种常见的图像压缩技术,被广泛应用于现代照片、网页图像和视频压缩等领域。

虽然JPEG压缩技术有多种变种,但本文主要讨论基础的JPEG压缩原理。

第二段:
JPEG压缩的基本原理是利用图像空间的相关性,通过特定的编码和压缩算法来减少输入图像的体积。

具体而言,JPEG将图像分割为8 8像素的块,并在每个块上应用离散余弦变换(DCT)算法,从而提取每个块的空间频率信息。

通过分析变换后的像素块,JPEG优化压缩算法移除低频成分,使得压缩后的图像对比度更高,文件体积更小。

第三段:
为了进一步提高JPEG压缩质量,JPEG标准提供了四种不同的压缩模式:无损模式、基于频率的损失模式、经典上行模式、灵活上行模式。

无损模式提供了较高的图像质量,适用于重要图像保存。

衰减模式提供较低的图像质量,但压缩比更高,适用于日常图像传输。

经典上行和灵活上行模式提供最大的压缩比,适用于复杂图像保存。

第四段:
此外,JPEG还定义了多种改进技术以提高压缩质量,如色彩调整、伽马校正、色彩空间转换、边缘增强和自适应编码等。

这些技术不仅可以提高图像的视觉质量,而且可以提高压缩比,使JPEG压缩
技术更加完善。

第五段:
总的来说,JPEG压缩技术是一种灵活的压缩技术,可以根据用户的需要提供相应的压缩质量和比例。

此外,JPEG压缩技术的可扩展性和完善性使其能够满足当今复杂计算机图像处理应用的需求,是一种实用但可靠的压缩技术。

jpeg-ls 原理

jpeg-ls 原理

JPEG-LS是一种无损图像压缩算法,它通过利用预测和差分编码来压缩图像数据。

下面是JPEG-LS的工作原理的简要概述:
1. 预测:JPEG-LS首先对图像进行预测,以减少原始图像数据的冗余。

它使用邻近像素的值来估计当前像素的值,并计算预测误差。

2. 差分编码:预测误差被编码为一系列差分值。

JPEG-LS使用一个自适应的算术编码器来对这些差分值进行编码,以进一步减少数据的冗余。

3. 无损压缩:编码后的差分值通过一系列无损压缩技术进行进一步压缩。

这些技术包括上下文建模、游程编码和算术编码等。

4. 解压缩:在解压缩时,压缩的数据经过相反的步骤进行处理。

首先,无损压缩技术被应用于恢复编码的差分值。

然后,差分值与预测值相加,得到重构的图像数据。

总的来说,JPEG-LS通过预测和差分编码来减少图像数据的冗余,并使用无损压缩技术进一步压缩数据,从而实现图像的无损压缩和解压缩。

这使得JPEG-LS成为许多无损图像压缩应用中的重要算法之一。

1。

简述jpeg压缩的流程和原理

简述jpeg压缩的流程和原理

简述jpeg压缩的流程和原理JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种常用的图像压缩格式。

它通过减少图像数据中的冗余信息来实现压缩,从而减小图像的文件大小,同时尽量保持图像的质量。

JPEG压缩的原理主要涉及离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)和量化两个步骤。

下面将详细说明JPEG压缩的流程和原理。

压缩流程:1. 分块:将图像分为8x8大小的块,每个块包含64个像素。

2. 颜色空间转换:对于彩色图像,首先将其转换为亮度(Y)和色度(Cb和Cr)三个通道。

色度通道的分辨率比较低,因为人眼对亮度的敏感度要高于对颜色信息的敏感度。

3. DCT变换:对每个8x8的块进行DCT变换。

DCT变换将图像从像素域转换到频率域,提取图像中的频率信息。

4. 量化:对于DCT变换的系数,使用量化表对其进行量化。

量化表中由于包含了不同频率信息的权重,对高频信号的量化较为严格,对低频信号的量化较为宽松。

这样可以减少高频信号的细节信息,从而减少存储空间。

量化后的DCT系数除以相应的量化表值,然后四舍五入,并取整数部分。

5. 编码:将量化后的DCT系数进行熵编码,以进一步减小文件大小。

JPEG中使用的熵编码算法是基于哈夫曼编码的算法。

通过根据系数的出现概率来分配变长编码,出现概率较高的系数使用较短的编码,出现概率较低的系数使用较长的编码。

这样可以保证较常见的系数使用较短的编码,从而进一步减小文件大小。

6. 存储:将编码后的数据存储为JPEG文件。

解压缩流程:1. 读取:读取JPEG文件。

2. 解码:将文件中的编码数据还原为量化后的DCT系数。

3. 逆量化:对量化后的DCT系数进行逆量化操作,恢复DCT系数的值。

4. 逆DCT变换:对逆量化后的DCT系数进行逆DCT变换,从频率域恢复到像素域。

5. 颜色空间还原:对于彩色图像,将亮度(Y)和色度(Cb和Cr)三个通道合并,恢复为原始的RGB颜色空间。

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多媒体技术及应用JPEG图像压缩算法及其实现罗群书0411102班2011211684一、JEPG压缩算法(标准)(一)JPEG压缩标准JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO/IEC JTC1/SC2/WG8和CCITT VIII/NIC于1986年底联合组成的一个专家组,负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准。

迄今为止,该组织已经指定了3个静止图像编码标准,分别为JPEG、JPEG-LS和JPEG2000。

这个专家组于1991年前后指定完毕第一个静止图像压缩标准JPEG标准,并且成为国际上通用的标准。

JPEG标准是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准,既可用于灰度图像又可用于彩色图像。

JPEG专家组开发了两种基本的静止图像压缩算法,一种是采用以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)为基础的有损压缩算法,另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。

使用无损压缩算法时,其压缩比比较低,但可保证图像不失真。

使用有损压缩算法时,其算法实现较为复杂,但其压缩比大,按25:1压缩后还原得到的图像与原始图像相比较,非图像专家难于找出它们之间的区别,因此得到了广泛的应用。

JPEG有4种工作模式,分别为顺序编码,渐近编码,无失真编码和分层编码,他们有各自的应用场合,其中基于顺序编码工作模式的JPEG压缩系统也称为基本系统,该系统采用单遍扫描完成一个图像分量的编码,扫描次序从左到右、从上到下,基本系统要求图像像素的各个色彩分量都是8bit,并可通过量化线性地改变DCT系统的量化结果来调整图像质量和压缩比。

下面介绍图像压缩采用基于DCT的顺序模式有损压缩算法,该算法下的JPEG压缩为基本系统。

(二)JPEG压缩基本系统编码器JPEG压缩是有损压缩,它利用了人的视觉系统的特性,将量化和无损压缩编码相结合来去掉视觉的冗余信息和数据本身的冗余信息。

基于基本系统的JPEG压缩编码器框图如图1所示,该编码器是对单个图像分量的处理,对于多个分量的图像,则首先应将图像多分量按照一定顺序和比例组成若干个最小压缩单元(MCU),然后同样按该编码器对每个MCU各个分量进行独立编码处理,最终图像压缩数据将由多个MCU压缩数据组成。

图1 JPEG压缩编码器结构框图JPEG压缩主要步骤如下:(1)图像压缩预处理;(2)正向离散余弦变换(FDCT);(3)DCT系数量化;(4)编码。

(三)图像压缩预处理图像压缩前进行预处理,主要包括对原图像颜色空间转换、大小的调整和采样、整理MCU 单元。

JPEG压缩的对象是基于YUV颜色空间,对于其他颜色空间的图像数据要先应用相应的转换公式转换到YUV颜色空间。

由于后续图像分块及整理MCU单元的需要,对于原图像宽度和长度应当扩展为8的整数倍,针对YUV411、YUV420等需要降采样处理的图像则要求扩展为16的整数倍,JPEG标准建议通过复制每有一个分量最右边的列和最下面的行来进行扩展。

通过对原图像的降采样,将可以减少部分图像数据,增加压缩比,由于人眼对亮度信号Y比较敏感,而对色差信号UV不敏感,因此可以对原图像色度信号进行降采样处理,而人眼却基本感觉不到图像的变化,JPEG压缩常用可处理降采样处理格式为YUV422、YUV411和YUV420,本文采用YUV411格式,该格式为每个像素都提取Y分量,而UV分量在水平方向上每4个像素采样一次。

JPEG压缩的最小单元为MCU,对于未降采样的图像数据(非交织数据),一个MCU就是一个数据单元,而对于降采样的图像数据(交织数据),一个MCU就是一系列在该扫描中由分量的采样因子定义的数据单元。

本文采用YUV411格式,则一个MCU将由Y分量水平4个8×8图像块、水平一个U分量和一个V分量8×8图像块组成。

基本系统将按照从上到下、从左到右的顺序将原图像整理为若干个MCU,后续JPEG压缩就是对每个MCU中各分量的图像块分别进行压缩,所有MCU的排列顺序就是最终图像压缩数据的排列顺序。

(四)正向离散余弦变换(FDCT)对每个8×8图像块进行FDCT之前,采样值应该先进行幅度值的位移,使之成为一个有符号的数,方法是将采样值减去,其中P为采样的精度,本文P取8位,幅度位移为128,即将每个采样点像素值减去128后再进行FDCT,FDCT的数学表达式为:8×8图像块经过FDCT变换后得到8×8的频率系数数组,该数组位置系数称为直流系数(DC),其他63个系数称为交流系数(AC)。

直接应用公式(3-1)进行计算其计算量较大,许多文献提出了该公式的优化计算方法,以提高运算效率,比较常见的是将该公式分解为两个一维的FDCT进行计算,分解后的公式为:(五)DCT系数的量化经过FDCT变换后的频率系数是一些浮点数,需进行均匀量化为JPEG可编码的整数系数,每一个FDCT变换后的频率系统使用一个量化器,每个量化器的步长Q(u,v)可由指定量化表给定,本文使用的量化表采用JPEG标准推荐的两个量化表,分别用于亮度和色差信号。

通过线性地改变量化表各元素数值可以控制图像压缩后的质量和压缩比。

可通过对量化表各元素乘一个调整因子fa来进行量化表元素数值调整,设所需图像质量系数为Q,则调整因子fa的计算表达式为:查看图片量化表各元素的新数值为:查看图片由于量化表为8位存储,计算的新数值应限制在1~255范围内。

量化后的DCT系数为:查看图片量化取整造成一定的数据精度损失,与原图像数据产生差异,这是造成JPEG图像压缩存在一定失真的主要原因。

通过改变Q的数值可以控制图像压缩比,一般而言,对中等复杂程度的彩色图像,对基本系统每8bit像素压缩到0.75~2bit时,解码恢复后的图像质量较好,可以满足大部分场合的应用。

(六)霍夫曼(Huffman)编码JPEG压缩最后一个步骤就是对量化后的频率系数进行编码处理,该编码的熵编码过程采用了Huffman编码,Huffman编码是一种基于概率统计的无损压缩技术,该算法首先统计信源出现的概率,再根据统计结果,出现概率高的符号使用短即时码表示,出现概率低的用长即时码表示,以达到压缩数据的目的。

应用标准霍夫曼编码对图像进行编码时效率很高,但需要对原始图像扫描两遍来统计每个像素值出现的概率和建立霍夫曼树并编码,数据压缩速度很慢。

实际应用中,为了提高处理速度,信源编码值通常根据信源查找相应的编码表得出。

Huffman码表以一个16字节的列表(BITS)规定,它包括长度从1到16的每一种码长的码字的数目,在列表后面紧跟着另外一个由8bit符号值组成的列表(HUFFVAL),该列表每一项被赋予一个Huffman码字,应用这两个列表可以获取可供信源查找Huffman编码值的码表。

在基本系统中,编码器最多在每个扫描中分别使用两个DC系数的Huffman码表和两个AC系数的Huffman码表(亮度分量和色度分量使用不同的Huffman码表),本文使用JPEG 推荐的4个Huffman码表,这4个表都来自对大量视频图像的统计平均,如果没有特别的要求,采用这4个码表就可以获得满意的压缩效果。

(七)DC编码在对量化后的系数进行熵编码之前,量化的直流系数被取出单独进行处理,对其进行差分预测编码(DPCM)。

DC系数为图像数据块的样本均值,包含了图像大部分的能量,数值也较大,通过差分预测编码可进一步去除数据块间平均值之间的相关性。

DPCM以同一个分量的前一个子块的量化直流系数DCi-1作为当前直流分量的预测值,然后再对预测误差DIFF 进行Huffman编码。

计算DIFF的表达式为:查看图片对DIFF的Huffman编码过程为:(1)根据DIFF值查幅度值分类表3-1取得差值幅度类别号SSSS和DIFF值实际保存的二进制码流CODE(DIFF);查看图片(2)根据标准DC系数Huffman码表计算得到的Huffman编码表查出SSSS值的Huffman 编码值HCODE(SSSS);(3)将SSSS的Huffman编码值和DIFF的实际保存值合并得到DC系数编码值HCODE(SSSS)CODE(DIFF),完成DC系数的编码。

(八)AC编码对量化后的63个AC系数可以观察到有许多系数值为零,首先通过对AC系数的之字形(Zig-Zag)扫描和0-RLE行程编码压缩掉这些0系数。

按照如图3-2所示的扫描次序将二维的AC系数按一维次序读出可将AC系数转换成Zig-Zag序列,该转换可以增加行程中连续的0系数值个数。

查看图片图2 Zig-Zag扫描次序0-RLE行程编码依次遍历Zig-Zag序列,当遍历到不为零的系数VAL(AC)时,计算该系数前面零的个数NUM(ZERO),然后用(NUM(ZERO),VAL(AC))进行表示,两部分刚好占用一个byte(分别占用4bit),对整个序列应用该方式进行表示。

如果最后一个非零的AC 系数不是序列的最后一个则在最后应加上结束标记EOB,EOB通常为(0,0)。

当序列中包含16个连续的零时则用(15,0)进行表示,可用多个(15,0)来表示多个16个连续的零。

最后再对0-RLE行程编码后的序列以(NUM(ZERO),VAL(AC))为单元进行Huffman编码,编码过程如下:(1)按序列顺序先后取出一个(NUM(ZERO),VAL(AC))单元,对VAL(AC)查幅度值分类表取得幅度类别号SSSS和VAL(AC)值实际保存的二进制码流CODE(VAL(AC));(2)再根据标准AC系数Huffman码表计算得到的Huffman编码表查出(NUM(ZERO),SSSS)的Huffman编码值HCODE((NUM(ZERO),SSSS));(3)组合HCODE((NUM(ZERO),SSSS))和CODE(VAL(AC))得到(NUM(ZERO),VAL (AC))单元的最后编码;(4)重复步骤(1)、(2)、(3)对其他(NUM(ZERO),VAL(AC))单元进行编码完成AC 系数的编码。

(九)压缩数据BIT码流整理将DC编码和AC编码的码流组合后便得到8×8图像块的JPEG压缩Bit码流,按照同样的步骤对每个MCU图像块进行编码,最后对压缩数据Bit码流以8位为单元进行存储,同时为了区别压缩数据与标记段(首字节为0xFF的段),当8位二进制码流值为0xFF时则在其后填充一个0x00字节。

此外,为了得到整数字节的熵编码字段,编码结束区域不完整字节通过填充“1”比特来实现完整化,如果这种填充中产生0xFF字节,则也在其后填充一个0x00字节。

整理完毕后将得到图像最终的JPEG压缩数据。

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