JPEG图像的编解码实现

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如何使用图像处理技术进行图像编码与解码

图像处理技术在数字图像领域发挥着重要的作用。其中一项重要的任务是图像编码与解码，也就是将图像转化为可压缩的数字数据，并且能够通过解码还原出原始图像。本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像编码与解码。

图像编码是指将图像转换成一系列可被计算机存储的数字数据的过程。通常情况下，图像编码的目标是将图像的信息以尽可能少的比特数进行存储，从而实现图像的压缩。这样，不仅能够节省存储空间，还能够提高传输效率。

在图像编码中，常用的方法之一是无损编码。无损编码是指编码后能够通过解码还原出原始图像，不损失任何信息。其中一种常见的无损编码方法是预测编码。预测编码通过利用图像中像素之间的相关性来减少冗余信息，从而实现图像的压缩。

预测编码的基本思想是通过对目标像素的预测来减少需要编码和存储的信息。常用的预测方法有平均预测和差值预测。平均预测是通过对目标像素周围像素的平均值进行预测，差值预测是通过目标像素与周围像素的差值进行预测。通过对预测误差进行编码，可以达到无损压缩图像的目的。

另一种常见的图像编码方法是有损编码。有损编码通过舍弃一部分图像信息来实现更高程度的压缩。在图像编码中，人眼对于某些细节的敏感度较低，因此可以通过舍弃这些细节来减少数据量。有损编码方法中最著名的是JPEG压缩算法。JPEG压缩算法通过采用离散余弦变换（DCT）将图像转换到频域，再通过量化将高频分量舍弃，从而实现图像的压缩。

图像解码是指将经过编码压缩的图像数据通过解码过程还原为原始图像的过程。在无损编码中，解码过程是直接的，可以通过将编码的信息进行反向处理来还原图像。而在有损编码中，解码过程需要经过反量化和反离散余弦变换等步骤来恢复原始图像的细节。解码过程的目标是尽可能准确地还原原始图像。

JPEG编码解码流程

JPEG图片压缩算法流程详解

薛晓利

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

基于嵌入式的JPEG2000编解码系统的设计与实现的开题报告

基于嵌入式的JPEG2000编解码系统的设计与实现

的开题报告

1.选题的背景与意义

JPEG2000是一种高效的无损压缩技术，广泛应用于图像压缩领域。而通过使用嵌入式设计实现JPEG2000编解码系统，可以有效地提高其实时性和可移植性。因此，本文选择基于嵌入式的JPEG2000编解码系统进行设计与实现，旨在探索一种高效、可靠、实用性强的JPEG2000编解码系统设计方案。

2.研究的内容和目标

本文主要研究基于嵌入式的JPEG2000编解码系统的设计与实现，

重点包括以下内容：

（1）研究JPEG2000算法原理和压缩编码方法，建立JPEG2000编

解码系统的数学模型。

（2）探索嵌入式系统的基本原理和技术，了解各种嵌入式处理器硬件体系结构以及编程语言。

（3）根据JPEG2000编解码系统的数学模型和嵌入式系统体系结构，设计一个高效、可靠、实用性强的系统。

（4）通过实现并测试该系统，验证其在实现JPEG2000图像压缩解压缩功能方面的性能和效率，并深入探究其在各种应用场景中的优势和

不足。

3.研究的方法和技术路线

本文主要采用以下方法和技术路线：

（1）系统学习JPEG2000标准和算法，掌握其原理和编解码方法。

（2）深入研究嵌入式系统技术，包括各种处理器架构、编程语言、操作系统等。

（3）根据研究对象的特点，设计系统模型和电路结构，实现基于嵌入式的JPEG2000编解码系统。

（4）在实现过程中，使用性能指标进行分析和评估，对系统进行优化和改进。

（5）通过测试并分析结果，验证系统在实现JPEG2000图像压缩解压缩功能方面的性能和效率，并对结果进行解释和总结。

CUDA实现JPEG图像解码为RGB数据

了解JPEG数据格式的⼈应该easy想到。其对图像以8*8像素块⼤⼩进⾏切割压缩的⽅法⾮常好⽤并⾏处理的思想来实现。⽽其实英伟达的CUDA⾃v5.5開

始也提供了JPEG编解码的演⽰样例。该演⽰样例存储在CUDA的SDK中，即CUDA的默认安装路径“C:\ProgramData\NVDIA Corporation\CUDA

Samples\v7.0\7_CUDALibraries\jpegNPP”(v后⾯的数字依据版本号的不同会变更)中。

该演⽰样例将图⽚数据进⾏了解码和再编码，因为解码仅仅是将数据转为YUV，我们假设要利⽤演⽰样例来将图像转为RGB数据还需进⾏YUV->RGB的转

换⼯作。这也正是本篇⽂章要重点介绍的内容。

此外。因为演⽰样例本⾝存在⼀个bug，所以⽆法直接利⽤其解码压缩宽⾼⽐不同的图像，这个会在下⽂再次提到，并给出⽐較取巧的修复⽅法。这个bug已经上报给英伟达。英

伟达回复将在下个版本号（也就是v7.0之后的版本号）修复这个bug。

OK。以下就開始吧

因为我们须要改动DEMO的源代码。还是先到上⾯的路径下将jpegNPP⽬录备份出⼀份来。然后我们直接打开⽬录⾥⾯的vsproject。project的主要代码

在jpegNPP.cpp中，到了

// Inverse DCT

for (int i = 0; i < 3; ++i)

{

NPP_CHECK_NPP(nppiDCTQuantInv8x8LS_JPEG_16s8u_C1R_NEW(apdDCT[i], aDCTStep[i],

JPEG图像解码与离散余弦变换详解

3. APPn，ApplicationN，应用程序保留标记 n，其中 n=1～15(可有可无)
序号 1 2 3 用途标记代码 APPN 数据长度详细数据信息字节 2 2 不定内容固定值，APP1 则是 0xFFE1，APP2 是 0xFFE2，以此类推 APPN 中序号 2-3 字段的总字节长度(不包括标记代码的 2 个字节) 用于表示某些数据信息。如，Adobe Photoshop 生成的 JPEG 使用了 APP1 和 APP13 来存储了一幅图像的副本
4. DQT，Define Quantization Table，定义量化表
序号 1 2 3 4 5 6 用途标记代码 DQT 数据长度第一个量化表精度及编号第一个量量化表表项量化表 n 精度及编号(可选) 量化表 n 表项(可选) 字节数 2 2 1 64(量化表精度为 8 位) 128（精度为 16 位） 1 64(精度为 8 位)或 128（精度为 16 位）内容固定值 0xFFDB DQT 中序号 2-6 字段总长度(不包括标记代码的 2 个字节) 高 4 位:精度，0:8 位；1:16 位低 4 位:编号该量化表中 64 个量化值和量化表 1 一样。可以在一个 DQT 字段中出现多个量化表（最多可出现 4 个）
5. SOF0，Start of Frame，帧图像开始
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 用途标记代码 SOF0 数据长度图像像素精度图像高度图像宽度颜色分量数颜色分量 1 的编号颜色分量 1 水平/垂直采样因子颜色分量 1 使用的量化表颜色分量 2 的编号颜色分量 2 水平/垂直采样因子颜色分量 3 使用的量化表颜色分量 3 的编号颜色分量 3 水平/垂直采样因子颜色分量 3 使用的量化表字节数 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 内容固定值 0xFFC0 APP0 中序号 2-10 字段的总长度(不包括标记代码的 2 个字节) 每个像素单个颜色分量数据样本的位数，通常为 8 位(0x08) 图像高度（单位：像素）图像宽度（单位：像素）而 JFIF 中使用 YCbCr，故这里颜色分量数恒为 0x03 第一种颜色分量的编号高 4 位：水平采样因子低 4 位：垂直采样因子当前分量使用的量化表的编号（在 DQT 中定义的编号）第二种颜色分量的序号高 4 位：水平采样因子低 4 位：垂直采样因子当前分量使用的量化表的编号（在 DQT 中定义的编号）第三种颜色分量的序号高 4 位：水平采样因子低 4 位：垂直采样因子当前分量使用的量化表的编号（在 DQT 中定义的编号）

jpeg 编码原理 -回复

jpeg 编码原理-回复

JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种图像压缩算法，被

广泛应用于数字图像的存储和传输中。JPEG编码原理是将图像分块、转换为频域表示、量化和熵编码等一系列步骤的组合，以尽可能地减小图像文件的大小同时保持图像质量。

JPEG编码的步骤如下：

1. 图像分块：

JPEG编码将输入图像划分为8×8个像素的块，每个块都经过单独的处理。这样的划分能够更好地保持图像的局部特征，并使得后续的处理更加有效。

2. 转换为频域表示：

每个划分的图像块通过应用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）来转换为频域表示。DCT能够将像素值的空域表示转换为一系列频率分量的频域表示。经过DCT变换后，低频分量会集中在左上角，而高频分量则分布在右下角。

3. 量化：

DCT变换后得到的频域表示，对于高频分量的维度信息对图像视觉感知的贡献较小。因此，JPEG采用了量化表来将高频分量进行抑制。量化过程即通过除以一个量化矩阵，将频域表示的每个系数分量变为整数。

4. 压缩和熵编码：

通过量化后的频域表示得到的整数系数矩阵，一般情况下会有许多零值，这是由于量化矩阵的零值化导致的。这些零值可以被很好地压缩。JPEG 采用了霍夫曼编码来实现熵编码，通过对系数的零值进行编码，从而将图像数据进行高效的压缩。

5. 解码：

JPEG解码是编码过程的逆过程。解码时，将经过熵编码的图像数据解压为量化后的频域表示系数。然后通过反量化和反DCT变换得到每个图像块的空域表示。最后，将所有块合并，得到完整的解码图像。

JPEG编解码详解

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Color

Converter

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8 ×8Image Block

Quantization

Table

Coding Table

Quantization

Entropy Coding DCT

Lossless Lossy

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Output File

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Data

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8x8

jpeg 编码标准

JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种用于图像压缩的标准，其编码标准包括了图像压缩、编码和解码的相关规范。JPEG 标准定义了图像压缩的算法和数据格式，使得图像可以在压缩后占用更少的存储空间，并且可以在网络上传输更快。JPEG 标准主要包括两部分：JPEG 压缩和JPEG 文件格式。

1. JPEG 压缩：JPEG 使用一种称为离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）的技术对图像进行压缩。DCT 将图像分解成一系列频率成分，然后通过量化和熵编码来减少数据量。JPEG 压缩可以通过调整压缩比来平衡图像质量和文件大小。

2. JPEG 文件格式：JPEG 文件格式定义了存储压缩图像的数据结构和编码方式。它包括了图像的标识信息、压缩参数、DCT 系数、量化表等。JPEG 文件格式也支持一些元数据（如拍摄日期、相机型号等）的存储。

总的来说，JPEG 标准定义了一套完整的图像压缩和存储方案，使得JPEG 图像可以在不同的设备和平台上进行编码和解码。JPEG 压缩技术被广泛应用于数字摄影、网络传输和图像存储等领域。

jpg格式二进制解析

JPG格式是一种图像文件格式，它使用二进制编码来表示图像。下面是JPG格式二进制解析的大致步骤：

1. JPG文件开始以特定的字节标记开始，通常为"FF D8"。

2. 在标记之后，会跟着一个序列的段落，每个段落都有自己的标记和长度。常见的段落包括应用程序标记(APP0~APP15)，

评论段(COM)，开始扫描段(SOS)，定义量化表(DQT)和定义

哈夫曼表(DHT)等。

3. 在应用程序标记段中，可以包含各种应用程序特定的信息，例如缩略图或元数据。不同的应用程序标记段由不同的标记字节标识。

4. 在定义量化表和定义哈夫曼表段中，包含了图像压缩所需的量化表和哈夫曼编码表。这些表通过数值来表示不同的颜色分量和其对应的频率信息。

5. 开始扫描段是JPG编码的核心部分，其中包含了图像的扫

描线数据。扫描线数据由一系列的扫描线组成，每个扫描线包含一系列的像素数据。像素数据根据之前定义的量化表和哈夫曼表进行解码，得到图像的颜色值。

6. 扫描线数据的解码可以使用不同的方法，最常见的是基于离散余弦变换(DCT)的压缩算法。DCT将图像从空间域转换为频域，以减少数据量和消除冗余。

7. 解码后的图像颜色值可以按照特定的格式进行存储，如RGB、YCbCr等。

8. JPG文件以特定的字节标记"FF D9"结束。

以上是JPG格式二进制解析的大致步骤，具体的细节和实现方法可能会有所不同，取决于具体的JPG文件和解析程序。

ImageSharp源码详解之JPEG编码原理（1）JPEG介绍

最近在看GitHub上的⼀个很⽕的项⽬是：。这是⼀个纯.net core的图像处理库，没有使⽤其他的任何依赖。在看这个项⽬过程中激发了我对图像⽂件编码解码的兴趣。于是从最简单的BMP图像开始看，到GIF格式卡了⼀段时间（主要卡在lzw编码过程和数据块中），到最后的JPEG格式（PNG格式不打算看了），经历了半个⽉时间才梳理出个⼤概。趁着这个热乎劲，我想写下关于JPEG格式的系列⽂章，⽂章⽬录暂定如下：

ImageSharp源码详解之JPEG压缩原理（4）量化

ImageSharp源码详解之JPEG压缩原理（6）C#源码解析及调试技巧

1.JPEG介绍

JPEG（Joint Photographic Experts Group）是联合图像专家⼩组的英⽂缩写。它由国际电话与电报咨询委员会CCITT（The International Telegraph and Telephone Consultative Committee）与国际标准化组织ISO于1986年联合成⽴的⼀个⼩组，负责制定静态数字图像的编码标准。

⼩组⼀直致⼒于标准化⼯作，开发研制出连续⾊调、多级灰度、静⽌图像的数字图像压缩编码⽅法，即JPEG算法。JPEG算法被确定为国际通⽤标准，其适⽤范围⼴泛，除⽤于静态图像编码外，还推⼴到电视图像序列的帧内图像压缩。⽽⽤JPEG算法压缩出来的静态图⽚⽂件称为JPEG⽂件，扩展名通常为*.jpg、*.jpe*.jpeg。

JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法、两种数据编码⽅法、四种编码模式。具体如下：

jpeg编码流程

JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩标准，下面是JPEG编码的流程：

1. 图片预处理：对原始图像进行一些预处理操作，如颜色空间转换（RGB转YCbCr），图像采样和分辨率调整等。

2. 分块和变换：将图片分为若干个8x8的块，并对每个块进行离散余弦变换（DCT）。

3. 量化：对DCT变换后的结果进行量化操作，将高频部分的系数舍弃或减小，以降低图像的数据量。

4. 颜色空间压缩：对量化后的Y、Cb、Cr三个分量进行独立的色彩空间压缩处理，通常使用基于哈夫曼编码的方法。

5. 编码：对压缩后的数据进行编码处理，包括使用游程长度编码（Run Length Coding）对连续的零系数进行编码，以及使用霍夫曼编码对非零系数进行编码。

6. 生成压缩数据：将编码后的数据按照一定的格式组织起来，生成最终的JPEG压缩数据。

JPEG编码是一种有损压缩方法，通过对图像进行降低色彩精度、舍弃部分细节信息和压缩系数进行量化等操作，以减小图像的数据量，并通过对DCT系数进行进一步的编码压缩，从

而实现图像数据的压缩和存储。在解码过程中，需要对压缩数据进行相应的解码和逆操作，来还原原始图像的视觉信息。

JPEG图像压缩与编码解析

JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩格式，以其易于使用、压缩率高而著称，是应用最为广泛的一种图像压缩格式。JPEG压缩

算法把图像分为内容和质量两个维度来进行压缩。下面将详细论述JPEG

图像编码与解码的基本原理。

1.JPEG图像编码过程

（1）空间域转换

空间域转换是将原始图像由空间域变换成更加节省存储空间的频域。JPEG压缩采用的是离散余弦变换（DCT）这种空间域转换方法，它可以把

图像表示成一系列正交基函数的线性组合，每一个函数表示的是对应的图

像量化值。利用DCT将一幅图像分成8×8（也有可能是16×16）大小的块，每一个块由64（或者256）个相互独立的像素构成，被称为DCT子块。

（2）频段选择

JPEG图像压缩算法采用频段选择的原则，根据图像中的特征，把空

间域转换之后的低频分量即低频信息传��有损，而只把高频分量即高频

信息传递以达到保留重要信息的目的，在JPEG中，特征的保留按照“从

重要的到不重要的”的顺序进行。

（3）变换

图像编码的原理与流程详解

图像编码是一种将图像数据转换为更紧凑表示的过程，它在数字

图像处理和传输中起着至关重要的作用。本文将详细解析图像编码的

原理和流程，从数据压缩到图像还原，逐步揭示其工作机制。

一、图像编码的基本原理

图像编码的基本原理是基于人眼的视觉特性和图像的空间相关性。人眼对图像的敏感度不均匀，对细节和变化较大的区域更敏感。因此，图像编码可以通过降低对细节和变化较小的区域的精度来实现压缩。

此外，图像中的相邻像素之间存在一定的相关性，这种相关性可以通

过差分编码来利用。

二、图像编码的流程

图像编码一般包括以下几个主要的步骤：预处理、变换、量化、

编码和解码。

1. 预处理

预处理是对原始图像进行一些基本操作，以准备好数据进行后续

处理。常见的预处理操作包括图像去噪、颜色空间转换和亮度调整等。

2. 变换

变换是将图像从空间域转换到频域的过程。常用的变换方法包括

离散余弦变换（DCT）和小波变换。变换的目的是将图像的能量集中在

少数重要的频率成分上，减小冗余信息。

3. 量化

量化是将变换后的频域系数映射到有限数量的离散级别，以减小数据表示的精度。量化通常使用固定或自适应的量化表，对不同频率的系数施加不同的量化步长。

4. 编码

编码是将量化后的系数进行压缩表示的过程。常用的编码方法有霍夫曼编码、算术编码和熵编码等。这些编码方法利用了频率统计和冗余信息的特性，实现了高效的数据压缩。

5. 解码

解码是编码的逆过程，将压缩表示的图像数据恢复为原始的图像信息。解码过程包括解码器的反量化和反变换操作，以及任何必要的后处理步骤。

三、图像编码的应用和发展

调用openjpeg库实例

全文共四篇示例，供读者参考

第一篇示例：

OpenJPEG是一个开源的JPEG 2000图像编解码库，它提供了高效、灵活且易于使用的接口，可以帮助开发人员处理JPEG 2000格式的图像数据。在本文中，我们将介绍如何使用OpenJPEG库来实现JPEG2000图像的编解码功能。

为了使用OpenJPEG库，首先需要下载并安装OpenJPEG库的开发版本。OpenJPEG库提供了C 和C++ 两种编程语言的API接口，开发者可以根据自己的喜好选择其中一种进行开发。在编译项目的时候，记得将OpenJPEG库的头文件路径和库文件路径添加到编译器的搜索路径中。

```c

#include <stdio.h>

#include <openjpeg.h>

// 创建JPEG2000解码器

opj_dparameters_t parameters;

opj_dinfo_t* info =

opj_create_decompress(OPJ_CODEC_J2K);

opj_set_default_decoder_parameters(¶meters);

// 设置解码参数

opj_setup_decoder(info, ¶meters);

// 设置输入JPEG2000图像

opj_cio_t *cio = opj_cio_open(infile,

OPJ_J2K_STREAM_CHUNK_SIZE);

opj_stream_t* stream =

opj_stream_create_default_memory_stream(cio,

JPEG图片文件编解码详解

2．初步了解图像数据流的结构

1）理论说明

分析图像数据流的结构，笔者准备以一个从宏观到微观的顺序为读者详细剖析，即：

数据流最小编码单元数据单元与颜色分量。

a) 在图片像素数据流中，信息可以被分为一段接一段的最小编码单元（Minimum Coded Unit，MCU）数据流。所谓MCU，是图像中一个正方矩阵像素的数据。

矩阵的大小是这样确定的：

查阅标记SOF0，可以得到图像不同颜色分量的采样因子，即Y、Cr、Cb三个分量各自的水平采样因子和垂直采样因子。大多图片的采样因子为4：1：1或1：1：1。其中，4：1：1即（2*2）：（1*1）：（1*1））；1：1：1即（1*1）：（1*1）：（1*1）。记三个分量中水平采样因子最大值为Hmax，垂直采样因子最大值为Vmax，那么单个MCU矩阵的宽就是Hmax*8像素，高就是Vmax*8像素。

如果，整幅图像的宽度和高度不是MCU宽度和高度的整数倍，那么编码时会用某些数值填充进去，保证解码过程中MCU的完整性（解码完成后，可直接忽视图像宽度和高度外的数据）。

在数据流中，MCU的排列方法是从左到右，从上到下。

b) 每个MCU又分为若干个数据单元。数据单元的大小必定为8*8，所以每个MCU的数据单元个数为Hmax*Vmax。

另外JPEG的压缩方法与BMP文件有所不同，它不是把每个像素的颜色分量连续存储在一

起的，而是把图片分成Y，Cr，Cb三张子图，然后分别压缩。而三个颜色分量的采样密度（即采样因子）可能一样（例如1：1：1）也可能不一样（例如4：1：1）。

JPEG2000编解码系统的优化与实现

JPEG2000标准压缩算法采用离散小波变换(DWT)和优化截断的嵌入式块编

码(EBCOT)算法,相较于JPEG算法有许多优势,在世界上许多图像处理的领域应用广泛。本文通过详细分析原有IP硬件结构,发现其在占用面积和支持图像分辨率方面非常有必要进行优化。

本文通过对JPEG2000标准协议的压缩算法进行分析,首先利用编码和解码部分算法相似、过程相逆的特点,对编解码结构进行优化整合,实现一种可以同时具有编码或解码功能的硬件结构,大大减小硬件面积。针对整体硬件结构,复用编解码所需的小波系数存储器及码流存储器,整体存储器面积减少62%;针对小波

正反变换部分,根据编码或解码模式选择不同的流水结构,复用存储器及逻辑资源;针对位平面扫描算法,复用上下文生成等逻辑及存储器资源;针对MQ算法,复用基于状态迁移的概率估计逻辑。

然后在硬件结构优化完成的基础上,进一步扩展IP功能,提出两种方案实现支持尺寸为1024×1024大分辨率图像编解码IP的设计,方案一采用“拼接法”将图像划分为4个尺寸为512×512叠块完成实现,方案二采用“整体优化设计法”完成实现,两种方案完成的硬件设计各有优缺点,可根据不同场景实际需求选择使用。本文针对优化完成的结构,采用Verilog HDL语言完成硬件代码实现,并通过对IP核进行充分的验证和性能分析,在代码覆盖率、自洽性、可配置功能等诸多方面表现优异,编码模式最高工作频率可达接近150MHz,解码模式最高工作频率可超过175MHz,满足实际编解码需要。