JPEG文件编解码详解
jpeg 编码原理
jpeg 编码原理
JPEG编码的原理主要涉及到三个关键步骤：色彩空间的转换、离散余弦变
换（DCT）和量化。
以下是这些步骤的详细解释：
1. 色彩空间的转换：JPEG编码首先将图像从RGB色彩空间转换为YCbCr
色彩空间。
RGB色彩空间由红色、绿色和蓝色三个分量组成，而YCbCr色彩空间由亮度（Y）分量和两个色度（Cb和Cr）分量组成。
这种转换是基
于人眼对亮度的敏感度高于对色彩敏感度的特性，因此对亮度的变化比对色彩的变化更为敏感。
2. 离散余弦变换（DCT）：转换后的图像数据会进行离散余弦变换，这是一种将图像数据从空间域转换到频域的过程。
DCT变换的目的是将图像中的
数据集中到少数的几个系数上，这样可以去除图像中的空间冗余，便于后续的压缩。
变换后的图像能量集中在左上角，其中低频部分集中于左上角，高频部分集中于右下角。
3. 量化：这一步是为了去除数据中的冗余，并且减少表示图像所需的数据量。
JPEG采用基于人眼视觉特性的量化方法，对DCT变换后的系数进行量化。
量化过程会减少数据的精度，但不会丢失原始图像的信息。
经过上述三个步骤后，JPEG编码通过使用熵编码进一步压缩数据，最后生
成JPEG格式的图像文件。
以上是JPEG编码的基本原理，通过理解这些原
理，有助于更好地理解JPEG压缩的优缺点，以及如何优化JPEG图像的压缩效果。
JPEG解码——（3）文件头解析
JPEG解码——（3）⽂件头解析 与具体的编码数据空间相⽐，jpeg⽂件头占据⾮常⼩乃⾄可以忽略不计的⼤⼩。
仍然拿中的《animal park》这张图⽚来举例，从跳过SOS(FF DA)的TAG开始——offset=0x153，就真正进⼊了编码数据区域，如下图所⽰： 其占据的⽐例为：0x153/0x9721 = 339/38689 = 0.876%，还不到1%，其他jpeg图⽚也是类似情况。
但是，就是这么⼩的数据区域，却是⾄关重要的地⽅，某些关键的地⽅⼀个字节出错了的话，解码就会出错（例如huffman table中数据），或者重建出的yuv图像异常（例如quantization table中数据）！ 本篇是该系列的第三篇，主要介绍jpeg头信息解析，其中除了huffman table重建较复杂外，其他TAG的解析都⽐较容易。
1. APP0——FF EO 先贴出这段区域： 从ASCII值可以看出，保存了JFIF——JPEG File Interchange Format（JPEG⽂件交换格式），后⾯的⼏个字节应该是version信息吧，没深究。
2. DQT——FF DB 量化表有两个，上⾯贴图只⾼亮了其中⼀个表。
从offset=0x16开始的两个字节（0x00 43）为这段区域的size=67，后⾯的⼀个字节为表的ID——0x00=0（可以看到第⼆张表中对应位置offset=0x5D处为0x1）。
跳过前⾯三字节从offset=0x19处开始的64字节，即为量化表中量化值。
其中需要说明的是，量化值是固定为64字节的，因为按8X8进⾏DCT变换的。
⼯具解析的结果如下： 需要补充两点： A.亮度信号的Y分量使⽤DQT表⼀，UV分量使⽤表⼆。
B.亮度信号通常采⽤细量化（量化值较⼩），对应位置处，表⼀通常⽐表⼆值要⼩。
此量化原因是⼈眼对亮度信号⽐较敏感，采⽤颗粒度较细来量化，细量化引⼊的⼀个问题会消耗更多的数据空间。
ffmpeg jpeg 编码 参数
ffmpeg jpeg 编码参数在视频处理和编辑中，ffmpeg 是一个非常强大的工具，可以用于对音频和视频进行编码、解码、转码等操作。
其中，JPEG 编码是一种常用的图像压缩格式，可以在视频处理中起到重要的作用。
在本篇文章中，我将全面评估和探讨 ffmpeg 中与 JPEG 编码相关的参数，帮助您更深入地了解这一主题。
一、JPEG 编码概述JPEG 是一种常见的图像压缩格式，其主要特点是对图像进行有损压缩，即通过舍弃一些细节信息来降低文件大小。
在视频处理中，JPEG 编码常常用于存储视频中的关键帧或进行视频压缩。
而在 ffmpeg 中，可以通过一系列参数来控制 JPEG 编码的行为，下面我们将逐一进行评估。
二、JPEG 编码参数详解1. -q:v （视频质量）在 ffmpeg 中，-q:v 参数用于控制视频的编码质量，取值范围一般为1 到 31，数值越小表示质量越好。
在 JPEG 编码中，-q:v 参数可以直接影响图像的压缩比和清晰度，因此在使用时需要根据实际情况进行调整，以平衡视频质量和文件大小。
2. -qmin （最小视频质量）- qmin 参数用于指定视频编码的最小质量值，其取值范围通常与-q:v 参数相同。
在实际使用中，可以通过设置-qmin 参数来确保视频的最低质量水平，避免出现过于模糊或失真的情况。
3. -qmax （最大视频质量）- qmax 参数与-qmin 相对，用于指定视频编码的最大质量值。
通过设置-qmax 参数，可以限制视频编码的最高质量水平，避免产生过大的文件大小。
4. -qdiff （质量变化）- qdiff 参数可以用于控制码率的变化范围，其默认值为 3。
通过调整-qdiff 参数，可以平衡视频的质量和码率，获得更好的压缩效果。
5. -qscale （质量标度）在 ffmpeg 中，-qscale 参数用于指定视频的质量标度，取值范围为 1 到 31。
通过调整-qscale 参数，可以细致地控制视频的编码质量，以满足不同场景下的需求。
JPEG编码介绍
JPEG编码介绍JPEG是一个比较成熟的图像有损压缩格式，图片经过转化变为JPEG图像后，仅会丢失人眼不易察觉的一些细节，在图像的清晰与大小中找到了一个很好的平衡点。
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。
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，被人们称为JPEG的基本系统。
下面将依次介绍JPEG编码的主要过程。
（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。
R = Y+1.402(Cr-128)G = Y-0.34414(Cb-128)-0.71414(Cr-128)B = Y+1.772(Cb-128)（2）采样研究发现，人眼对亮度变换的敏感度要比对色彩变换的敏感度高出很多。
因此，我们可以认为Y分量要比Cb,Cr分量重要的多。
在BMP图片中，RGB三个分量各采用一个字节进行采样；而JPEG图片中，通常采用两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代表的意义是Y,Cb,Cr三个分量的数据取样比例一般是4：1：1或者4：2：2（4：1：1含义就是：在2x2的单元中，本应分别有4个Y，4个U，4个V值，用12个字节进行存储。
jpeg编码原理
jpeg编码原理JPEG编码原理JPEG是一种常用的图像压缩格式，它可以将图像压缩至原始大小的1/10或更小，而且不会影响图像的质量。
JPEG编码原理是基于离散余弦变换（DCT）和量化技术。
1. 离散余弦变换（DCT）在JPEG编码中，图像被分成8x8个像素块，每个块都被视为一个矩阵。
通过对这些矩阵进行离散余弦变换（DCT），可以将每个块转换为一组频率系数。
离散余弦变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法。
在JPEG中，每个块都被视为一个时域信号，并通过离散余弦变换将其转换为频域信号。
这些频率系数表示了该块中各种不同频率的分量。
2. 量化在经过DCT后，得到了每个块的频率系数。
但是由于人眼对于高频细节的感知能力较差，因此在JPEG编码中采用了量化技术来减少高频分量化就是将每个频率系数除以一个固定值，并四舍五入取整。
由于高频分量较大，因此它们被量化后会变得更小，从而减少了数据量。
3. 压缩在经过DCT和量化后，每个块都被转换为一组频率系数，并且高频分量已经被减少。
这些频率系数可以被进一步压缩，从而减少文件大小。
JPEG编码使用了霍夫曼编码技术来压缩这些频率系数。
霍夫曼编码是一种无损压缩技术，它可以将出现频率较高的符号用较短的编码表示，从而减少数据量。
4. 解压在解压JPEG图像时，首先需要将霍夫曼编码还原为频率系数。
然后对这些频率系数进行逆量化和逆离散余弦变换（IDCT），从而恢复原始图像。
逆量化是将每个频率系数乘以一个固定值，并四舍五入取整。
逆离散余弦变换是将每个块的频率系数转换回时域信号，从而恢复原始图像。
JPEG编码原理是基于离散余弦变换和量化技术的。
通过DCT将图像分解为一组频率系数，并采用量化技术减少高频分量，然后使用霍夫曼编码压缩这些频率系数。
在解压时，需要将霍夫曼编码还原为频率系数，并进行逆量化和逆离散余弦变换来恢复原始图像。
jpeg编码标准
jpeg编码标准JPEG，全称为Joint Photographic Experts Group，是一种广泛应用于图像压缩的标准。
其名称包含三个主要部分：“联合”，“图像”，“专家组”。
专家组是一个处理特殊问题的专家团队，而JPEG 就是这些专家的研究成果被采纳并应用于图像处理的结果。
JPEG编码是一种有损压缩方式，它通过去除图像中的冗余数据来减小文件大小，同时尽可能地保留图像的重要信息，使得图像在查看或打印时仍然具有良好的质量。
这种压缩方式被广泛用于数字图像和视频的传输，包括网络传输和存储等。
二、JPEG编码标准的主要组成部分1. 离散余弦变换（DCT）：JPEG使用了一种特殊的变换方法，称为离散余弦变换。
这种方法将图像从空间域转换到频率域，从而实现了数据的压缩。
通过离散余弦变换，我们可以将高频率部分（也就是图像中的噪声和细节）移除，只保留低频率部分（也就是图像的主要信息）。
2. 量化：在离散余弦变换之后，我们需要对变换后的系数进行量化。
量化过程是将变换后的系数映射到一个有限的离散值集合中。
这个过程有助于进一步减小文件大小，同时尽可能保留图像的质量。
3. 熵编码：熵编码是一种用于减少文件大小的额外技术。
JPEG 使用了一种称为游程编码的技术来进行熵编码，它能够进一步减少文件中的冗余数据。
4. 霍夫曼编码：在JPEG标准中，霍夫曼编码被用于进一步优化文件大小。
它是一种无损的压缩技术，通过创建短的、重复的符号的平均值来减小文件大小。
三、JPEG编码的应用场景JPEG编码广泛应用于数字图像和视频处理领域，如网络传输、存储、打印和显示等。
它尤其适用于需要大量图像或视频数据的场景，如社交媒体、在线购物、视频会议等。
四、JPEG编码的优缺点优点：1. 高压缩率：JPEG编码能够有效地减小图像和视频的文件大小，而不会显著影响图像的质量。
这使得它成为了一种非常实用的技术，尤其是在需要大量数据传输和存储的场景中。
JPEG文件编码介绍
JPEG 文件编码简介1.色彩模型变换JPEG的图片使用的是 YCrCb 颜色模型,而不是计算机上最常用的RGB.关于色彩模型,这里不多阐述.只是说明,YCrCb 模型更适合图形压缩.因为人眼对图片上的亮度Y的变化远比色度C的变化敏感.我们完全可以每个点保存一个8bit 的亮度值,每2x2个点保存一个CrCb值,而图像在肉眼中的感觉不会起太大的变化. 所以,原来用RGB模型,4个点需要4x3=12字节.而现在仅需要4+2=6字节;平均每个点占12bit.当然 JPEG 格式里允许每个点的C值都记录下来; 不过MPEG 里都是按 12bit一个点来存放的,我们简写为YUV12.[R G B] -> [Y Cb Cr] 转换-------------------------(R,G,B 都是 8bit unsigned)| Y | | 0.299 0.587 0.114 | | R | | 0 | | Cb | = |- 0.1687 - 0.3313 0.5 | * | G | + |128| | Cr | | 0.5 - 0.4187 - 0.0813| | B | |128|Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*BCb = - 0.1687*R - 0.3313*G + 0.5 *B + 128Cr = 0.5 *R - 0.4187*G - 0.0813*B + 128[Y,Cb,Cr] -> [R,G,B] 转换-------------------------R = Y + 1.402 *(Cr-128)G = Y - 0.34414*(Cb-128) - 0.71414*(Cr-128)B = Y + 1.772 *(Cb-128)一般,C值(包括 Cb Cr) 应该是一个有符号的数字, 但这里被处理过了, 方法是加上了128. JPEG里的数据都是无符号8bit的.2. DCT (离散余弦变换)JPEG里,要对数据压缩,先要做一次DCT变换.DCT变换的原理,涉及到数学知识,这里我们不必深究.反正和傅立叶变换是差不多了.经过这个变换,就把图片里点和点间的规律呈现出来了,更方便压缩.JPEG 里是对每 8x8 个点为一个单位处理的.所以如果原始图片的长宽不是 8 的倍数, 都需要先补成 8 的倍数, 好一块块的处理. 另外, 记得刚才我说的CrCb都是2x2记录一次吗? 所以大多数情况,是要补成 16x16 的整数块.按从左到右,从上到下的次序排列 (和我们写字的次序一样). JPEG 里是对YCrCb分别做DCT变换的.这里进行DCT 变换的Y,Cr,Cb 值的范围都是 -128~127(Y 被减去 128).JPEG编码时使用的是Forward DCT(FDCT),解码时使用的Inverse DCT(IDCT) 下面给出公式:FDCT:7 7 2*x+1 2*y+1F(u,v) = alpha(u)*alpha(v)* sum sum f(x,y) * cos (------- *u*PI)* cos (------ *v*PI)x=0 y=0 16 16u,v = 0,1,...,7{ 1/sqrt(8) (u==0)alpha(u) = {{ 1/2 (u!=0)IDCT:7 7 2*x+1 2*y+1f(x,y) = sum sum alpha(u)*alpha(v)*F(u,v)*cos (------- *u*PI)* cos (------ *v*PI)u=0 v=0 16 16x,y=0,1 (7)这个步骤很花时间, 另外有种 AA&N 优化算法, 大家可以去网上自己找一下. 在 Intel 主页上可以找到 AA&N IDCT 的 MMX 优化代码. ( Intel 主页上的代码,输入数据为 12.4 的定点数, 输入矩阵需要转置 90 度)3. 重排列DCT结果DCT将一个8x8 的数组变换成另一个8x8 的数组. 但是内存里所有数据都是线形存放的,如果我们一行行的存放这64个数字,每行的结尾的点和下行开始的点就没有什么关系, 所以 JPEG 规定按如下次序整理64个数字.0, 1, 5, 6,14,15,27,28,2, 4, 7,13,16,26,29,42,3, 8,12,17,25,30,41,43,9,11,18,24,31,40,44,53,10,19,23,32,39,45,52,54,20,22,33,38,46,51,55,60,21,34,37,47,50,56,59,61,35,36,48,49,57,58,62,63这样数列里的相邻点在图片上也是相邻的了.4. 量化对于前面得到的 64 个空间频率振幅值, 我们将对它们作幅度分层量化操作.方法就是分别除以量化表里对应值并四舍五入.for (i = 0 ; i<=63; i++ )vector[i] = (int) (vector[i] / quantization_table[i] + 0.5)下面有张 JPEG 标准量化表. (按上面同样的弯曲次序排列)16 11 10 16 24 40 51 6112 12 14 19 26 58 60 5514 13 16 24 40 57 69 5614 17 22 29 51 87 80 6218 22 37 56 68 109 103 7724 35 55 64 81 104 113 9249 64 78 87 103 121 120 10172 92 95 98 112 100 103 99这张表依据心理视觉阀制作, 对 8bit 的亮度和色度的图像的处理效果不错.当然我们可以使用任意的量化表. 量化表是定义在 jpeg 的 DQT 标记后. 一般为 Y 值定义一个, 为 C 值定义一个.量化表是控制 JPEG 压缩比的关键. 这个步骤除掉了一些高频量, 损失了很高细节. 但事实上人眼对高空间频率远没有低频敏感.所以处理后的视觉损失很小.另一个重要原因是所有的图片的点与点之间会有一个色彩过渡的过程. 大量的图像信息被包含在低空间频率中. 经过量化处理后, 在高空间频率段, 将出现大量连续的零.注意, 量化后的数据有可能超过 2 byte 有符号整数的处理范围.5. 0 RLE 编码现在我们矢量中有许多连续的 0. 我们可以使用 RLE 来压缩掉这些 0. 这里我们将跳过第一个矢量 (后面将解释为什么) 因为它的编码比较特别. 假设有一组矢量(64个的后63个) 是57,45,0,0,0,0,23,0,-30,-16,0,0,1,0,0,0, 0 , 0 ,0 , 0,..,0经过 RLE 压缩后就是(0,57) ; (0,45) ; (4,23) ; (1,-30) ; (0,-16) ; (2,1) ; EOBEOB 是一个结束标记, 表示后面都是 0 了. 实际上, 我们用 (0,0) 表示 EOB 但是, 如果这组数字不以 0 结束, 那么就不需要 EOB.由于后面 Huffman 编码的要求, 每组数字前一个表示 0 的数量的必须是4 bit,就是说, 只能是 0~15, 所以我们实际这样编码:(0,57) ; (15,0) (2,3) ; (4,2) ; (15,0) (15,0) (1,895) , (0,0)注意 (15,0) 表示了 16 个连续的 0.6. Huffman 编码为了提高储存效率, JPEG 里并不直接保存数值, 而是将数值按位数分成16 组:数值组实际保存值0 0 --1,1 1 0,1-3,-2,2,3 2 00,01,10,11-7,-6,-5,-4,4,5,6,7 3 000,001,010,011,100,101,110,111 -15,..,-8,8,..,15 4 0000,..,0111,1000,..,1111-31,..,-16,16,..,31 5 00000,..,01111,10000,..,11111 -63,..,-32,32,..,63 6 .-127,..,-64,64,..,127 7 .-255,..,-128,128,..,255 8 .-511,..,-256,256,..,511 9 .-1023,..,-512,512,..,1023 10 .-2047,..,-1024,1024,..,2047 11 .-4095,..,-2048,2048,..,4095 12 .-8191,..,-4096,4096,..,8191 13 .-16383,..,-8192,8192,..,16383 14 .-32767,..,-16384,16384,..,32767 15 .还是来看前面的例子:(0,57) ; (0,45) ; (4,23) ; (1,-30) ; (0,-8) ; (2,1) ; (0,0)只处理每对数右边的那个:57 是第 6 组的, 实际保存值为 111001 , 所以被编码为 (6,111001)45 , 同样的操作, 编码为 (6,101101)23 -> (5,10111)-30 -> (5,00001)-8 -> (4,0111)1 -> (1,1)前面的那串数字就变成了:(0,6), 111001 ; (0,6), 101101 ; (4,5), 10111; (1,5), 00001; (0,4) , 0111 ; (2,1), 1 ; (0,0)括号里的数值正好合成一个字节. 后面被编码的数字表示范围是 -32767..32767.合成的字节里, 高 4 位是前续 0 的个数, 低 4 位描述了后面数字的位数.继续刚才的例子, 如果 06 的Huffman 编码为 11100069 = (4,5) --- 1111111110011001 ( 注: 69=4*16+5 ) 21 = (1,5) --- 111111101104 = (0,4) --- 101133 = (2,1) --- 110110 = EOB = (0,0) --- 1010那么最后对于前面的例子表示的 63 个系数 (记得我们将第一个跳过了吗?) 按位流写入 JPG 文件中就是这样的:111000 111001 111000 101101 1111111110011001 10111 11111110110 000011011 0111 11011 1 1010DC 的编码---------记得刚才我们跳过了每组 64 个数据的第一个吧, DC 就是指的这个数字 (后面63 个简称 AC) 代入前面的 FDCT 公式可以得到c(0,0) 7 7DC = F(0,0) = --------- * sum sum f(x,y) * cos 0 * cos 0 其中 c(0,0) = 1/24 x=0 y=01 7 7= --- * sum sum f(x,y)8 x=0 y=0即一块图像样本的平均值. 就是说, 它包含了原始 8x8 图像块里的很多能量. (通常会得到一个很大的数值)JPEG 的作者指出连续块的 DC 率之间有很紧密的联系,因此他们决定对8x8 块的DC 值的差别进行编码. (Y, Cb, Cr 分别有自己的 DC)Diff = DC(i) - DC(i-1)所以这一块的 DC(i) 就是: DC(i) = DC(i-1) + DiffJPG 从 0 开始对 DC 编码, 所以 DC(0)=0. 然后再将当前 Diff 值加在上一个值上得到当前值.下面再来看看上面那个例子: (记住我们保存的 DC 是和上一块 DC 的差值Diff)例如上面例子中, Diff 是 -511, 就编码成(9, 000000000)如果 9 的 Huffman 编码是 1111110 (在 JPG 文件中, 一般有两个 Huffman 表, 一个是 DC 用, 一个是 AC 用) 那么在 JPG 文件中, DC 的 2 进制表示为1111110 000000000它将放在 63 个 AC 的前面, 上面上个例子的最终 BIT 流如下:1111110 000000000 111000 111001 111000 101101 1111111110011001 10111 11111110110 00001 1011 0111 11011 1 1010下面简单叙述一下针对一个数据单元的图片 Y 的解码-----------------------------------------------在整个图片解码的开始, 你需要先初始化 DC 值为 0.1) 先解码 DC:a) 取得一个 Huffman 码 (使用 Huffman DC 表)b) Huffman解码, 看看后面的数据位数 Nc) 取得 N 位, 计算 Diff 值d) DC + = Diffe) 写入 DC 值: " vector[0]=DC "2) 解码 63 个 AC:------- 循环处理每个 AC 直到 EOB（最多63 个 AC）a) 取得一个 Huffman 码 (使用 Huffman AC 表)b) Huffman 解码, 得到 (前面 0 数量, 组号) [记住: 如果是(0,0) 就是 EOB 了]c) 取得 N 位(组号) 计算 ACd) 写入相应数量的 0e) 接下来写入 AC-----------------进一步的解码------------上一步我们得到了 64 个矢量. 下面我们还需要做一些解码工作:1) 反量化 64 个矢量 : "for (i=0;i<=63;i++) vector[i]*=quant[i]" (注意防止溢出)2) 重排列 64 个矢量到 8x8 的块中3) 对 8x8 的块作 IDCT对 8x8 块的 (Y,Cb,Cr) 重复上面的操作 [Huffman 解码, 步骤 1), 2), 3)]4) 将所有的 8bit 数加上 1285) 转换 YCbCr 到 RGBJPG 文件(Byte 级)里怎样组织图片信息-----------------------------------注意 JPEG/JFIF 文件格式使用 Motorola 格式, 而不是 Intel 格式, 就是说, 如果是一个字的话, 高字节在前, 低字节在后.JPG 文件是由一个个段 (segments) 构成的. 每个段长度 <=65535. 每个段从一个标记字开始. 标记字都是 0xff 打头的, 以非 0 字节和 0xFF 结束. 例如'FFDA' , 'FFC4', 'FFC0'. 每个标记有它特定意义, 这是由第2字节指明的. 例如, SOS (Start Of Scan = 'FFDA') 指明了你应该开始解码. 另一个标记 DQT (Define Quantization Table = 0xFFDB) 就是说它后面有64 字节的quantization 表在处理 JPG 文件时, 如果你碰到一个 0xFF, 而它后面的字节不是 0, 并且这个字节没有意义. 那么你遇到的 0xFF 字节必须被忽略. (一些 JPG 里, 常用用 0xFF 做某些填充用途) 如果你在做 Huffman 编码时碰巧产生了一个 0xFF, 那么就用 0xFF 0x00 代替. 就是说在 jpeg 图形解码时碰到 FF00 就把它当作FF 处理.另外在 Huffman 编码区域结束时, 碰到几个 bit 没有用的时候, 应该用 1 去填充.然后后面跟 FF.下面是几个重要的标记--------------------SOI = Start Of Image = 'FFD8' 这个标记只在文件开始出现一次EOI = End Of Image = 'FFD9'JPG 文件都以 FFD9 结束RSTi = FFDi ( i = 0..7) [ RST0 = FFD0, RST7=FFD7]= 复位标记通常穿插在数据流里, 我想是担心 JPG 解码出问题吧(应该配合 DRI 使用). RST 将Huffman 的解码数据流复位. DC 也重新从 0 开始计(SOS --- RST0 --- RST1 -- RST2 --......-- RST6 --- RST7 -- RST0 --...)----标记----下面是必须处理的标记SOF0 = Start Of Frame 0 = FFC0SOS = Start Of Scan = FFDAAPP0 = it's the marker used to identify a JPG file which uses the JFIF specification = FFE0COM = Comment = FFFEDNL = Define Number of Lines = FFDCDRI = Define Restart Interval = FFDDDQT = Define Quantization Table = FFDBDHT = Define Huffman Table = FFC4JPG 文件中 Huffman 表的储存---------------------------JPEG 里定义了一张表来描述 Huffman 树. 定义在 DHT 标记后面. 注意: Huffman 代码的长度限制在 16bit 内.一般一个 JPG 文件里会有 2 类 Huffman 表: 一个用于 DC 一个用于 AC (实际有 4个表, 亮度的 DC,AC 两个, 色度的 DC,AC 两个)这张表是这样保存的:1) 16 字节:第 i 字节表示了 i 位长的 Huffman 代码的个数 (i= 1 到 16)2) 这表的长度 (字节数) = 这 16 个数字之和现在你可以想象这张表怎么存放的吧? 对应字节就是对应 Huffman 代码等价数字. 我不多解释, 这需要你先了解 Huffman 算法. 这里只举一个例子:Huffman 表的表头是 0,2,3,1,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0就是说长度为 1 的代码没有长度为 2 的代码为 0001长度为 3 的代码是 100101110长度为 4 的代码是 1110长度为 5 的代码是 11110长度为 6 的代码是 111110长度为 7 的代码没有 (如果有一个的话应该是 1111110)长度为 8 的代码是 11111100.....后面都没有了.如果表下面的数据是45 57 29 17 23 25 34 28就是说45 = 0057 = 0129 = 10017 = 10123 = 110等等...如果你懂 Huffman 编码, 这些不难理解采样系数--------下面讲解的都是真彩 JPG 的解码, 灰度 JPG 的解码很简单, 因为图形中只有亮度信息. 而彩色图形由 (Y, Cr, Cb) 构成, 前面提到过, Y 通常是每点采样一次, 而 Cr,Cb 一般是 2x2 点采样一次, 当然也有的 JPG 是逐点采样, 或者每两点采样 (横向两点, 纵向一点) 采样系数均被定义成对比最高采样系数的相对值.一般情况 (即: Y 逐点采样, Cr Cb 每 2x2 点一次) 下: Y 有最高的采样率, 横向采样系数HY=2 纵向采样系数 VY=2; Cb 的横向采样系数 HCb=1, 纵向采样系数 VCb=1;同样 HCr=1, VCr=1在 Jpeg 里, 8x8 个原始数据, 经过 RLC, Huffman 编码后的一串数据流称为一个 Data Unit (DU). JPG 里按 DU 为单位的编码次序如下:1) for (counter_y=1;counter_y<=VY;counter_y++)for (counter_x=1;counter_x<=HY;counter_x++){ 对 Y 的 Data Unit 编码 }2) for (counter_y=1;counter_y<=VCb ;counter_y++)for (counter_x=1;counter_x<=HCb;counter_x++){ 对 Cb 的 Data Unit 编码 }3) for (counter_y=1;counter_y<=VCr;counter_y++)for (counter_x=1;counter_x<=HCr;counter_x++){ 对 Cr 的 Data Unit 编码 }按我上面的例子: (HY=2, VY=2 ; HCb=VCb =1, HCr,VCr=1) 就是这样一个次序 YDU,YDU,YDU,YDU,CbDU,CrDU这些就描述了一块 16x16 的图形. 16x16 = (Hmax*8 x Vmax*8) 这里 Hmax=HY=2 Vmax=VY=2一个 (Hmax*8,Vmax*8) 的块被称作 MCU (Minimun Coded Unix) 前面例子中一个 MCU = YDU,YDU,YDU,YDU,CbDU,CrDU如果 HY =1, VY=1HCb=1, VCb=1HCr=1, VCr=1这样 (Hmax=1,Vmax=1), MCU 只有 8x8 大, MCU = YDU,CbDU,CrDU对于灰度 JPG, MCU 只有一个 DU (MCU = YDU)JPG 文件里, 图像的每个组成部分的采样系数定义在 SOF0 (FFC0) 标记后简单说一下JPG文件的解码-----------------------解码程序先从 JPG 文件中读出采样系数, 这样就知道了 MCU 的大小, 算出整个图像有几个 MCU. 解码程序再循环逐个对 MCU 解码, 一直到检查到 EOI 标记. 对于每个MCU, 按正规的次序解出每个DU, 然后组合, 转换成 (R,G,B) 就OK 了附:JPEG 文件格式~~~~~~~~~~~~~~~~- 文件头 (2 bytes): $ff, $d8 (SOI) (JPEG 文件标识)- 任意数量的段 , 见后面- 文件结束 (2 bytes): $ff, $d9 (EOI)段的格式:~~~~~~~~~- header (4 bytes):$ff 段标识n 段的类型 (1 byte)sh, sl 该段长度, 包括这两个字节, 但是不包括前面的 $ff 和 n.注意: 长度不是 intel 次序, 而是 Motorola 的, 高字节在前,低字节在后!- 该段的内容, 最多 65533 字节注意:- 有一些无参数的段 (下面那些前面注明星号的)这些段没有长度描述 (而且没有内容), 只有 $ff 和类型字节.- 段之间无论有多少 $ff 都是合法的, 必须被忽略掉.段的类型:~~~~~~~~~*TEM = $01 可以忽略掉SOF0 = $c0 帧开始 (baseline JPEG), 细节附后SOF1 = $c1 ditoSOF2 = $c2 通常不支持SOF3 = $c3 通常不支持SOF5 = $c5 通常不支持SOF6 = $c6 通常不支持SOF7 = $c7 通常不支持SOF9 = $c9 arithmetic 编码(Huffman 的一种扩展算法), 通常不支持 SOF10 = $ca 通常不支持SOF11 = $cb 通常不支持SOF13 = $cd 通常不支持SOF14 = $ce 通常不支持SOF14 = $ce 通常不支持SOF15 = $cf 通常不支持DHT = $c4 定义 Huffman Table, 细节附后JPG = $c8 未定义/保留 (引起解码错误)DAC = $cc 定义 Arithmetic Table, 通常不支持*RST0 = $d0 RSTn 用于 resync, 通常被忽略*RST1 = $d1*RST2 = $d2*RST3 = $d3*RST4 = $d4*RST5 = $d5*RST6 = $d6*RST7 = $d7SOI = $d8 图片开始EOI = $d9 图片结束SOS = $da 扫描行开始, 细节附后DQT = $db 定义 Quantization Table, 细节附后DNL = $dc 通常不支持, 忽略DRI = $dd 定义重新开始间隔, 细节附后DHP = $de 忽略 (跳过)EXP = $df 忽略 (跳过)APP0 = $e0 JFIF APP0 segment marker (细节略)APP15 = $ef 忽略JPG0 = $f0 忽略 (跳过)JPG13 = $fd 忽略 (跳过)COM = $fe 注释, 细节附后其它的段类型都保留必须跳过SOF0: Start Of Frame 0:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~- $ff, $c0 (SOF0)- 长度 (高字节, 低字节), 8+components*3- 数据精度 (1 byte) 每个样本位数, 通常是 8 (大多数软件不支持 12 和16)- 图片高度 (高字节, 低字节), 如果不支持 DNL 就必须 >0- 图片宽度 (高字节, 低字节), 如果不支持 DNL 就必须 >0- components 数量(1 byte), 灰度图是 1, YCbCr/YIQ 彩色图是 3, CMYK 彩色图是 4- 每个 component: 3 bytes- component id (1 = Y, 2 = Cb, 3 = Cr, 4 = I, 5 = Q)- 采样系数 (bit 0-3 vert., 4-7 hor.)- quantization table 号DRI: Define Restart Interval:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~- $ff, $dd (DRI)- 长度 (高字节, 低字节), 必须是 4- MCU 块的单元中的重新开始间隔 (高字节, 低字节),意思是说, 每 n 个 MCU 块就有一个 RSTn 标记.第一个标记是 RST0, 然后是 RST1 等, RST7 后再从 RST0 重复DQT: Define Quantization Table:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~- $ff, $db (DQT)- 长度 (高字节, 低字节)- QT 信息 (1 byte):bit 0..3: QT 号(0..3, 否则错误)bit 4..7: QT 精度, 0 = 8 bit, 否则 16 bit- n 字节的 QT, n = 64*(精度+1)备注:- 一个单独的 DQT 段可以包含多个 QT, 每个都有自己的信息字节- 当精度=1 (16 bit), 每个字都是高位在前低位在后DAC: Define Arithmetic Table:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~法律原因, 现在的软件不支持 arithmetic 编码.不能生产使用 arithmetic 编码的 JPEG 文件DHT: Define Huffman Table:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~- $ff, $c4 (DHT)- 长度 (高字节, 低字节)- HT 信息 (1 byte):bit 0..3: HT 号 (0..3, 否则错误)bit 4 : HT 类型, 0 = DC table, 1 = AC tablebit 5..7: 必须是 0- 16 bytes: 长度是 1..16 代码的符号数. 这 16 个数的和应该 <=256- n bytes: 一个包含了按递增次序代码长度排列的符号表(n = 代码总数)备注:- 一个单独的 DHT 段可以包含多个 HT, 每个都有自己的信息字节COM: 注释:~~~~~~~~~~- $ff, $fe (COM)- 注释长度 (高字节, 低字节) = L+2- 注释为长度为 L 的字符流SOS: Start Of Scan:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~- $ff, $da (SOS)- 长度 (高字节, 低字节), 必须是 6+2*(扫描行内组件的数量)- 扫描行内组件的数量 (1 byte), 必须 >= 1 , <=4 (否则是错的) 通常是 3 - 每个组件: 2 bytes- component id (1 = Y, 2 = Cb, 3 = Cr, 4 = I, 5 = Q), 见 SOF0- 使用的 Huffman 表:- bit 0..3: AC table (0..3)- bit 4..7: DC table (0..3)- 忽略 3 bytes (???)备注:- 图片数据 (一个个扫描行) 紧接着 SOS 段.。
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编码通过利用人类视觉系统的特性来设计其压缩算法，使得图像在被压缩的同时尽量减少人眼可察觉的细节损失。
这使得JPEG编码成为了一种非常常见的图像压缩算法，被广泛应用于数字图像的存储、传输和显示中。
无论是从存储空间的角度考虑，还是为了在网络中高效传输图像数据，JPEG编码都在图像处理中扮演着关键的角色。
jpeg编解码原理
jpeg编解码原理JPEG编解码原理JPEG是一种常用的图像压缩格式，它的编解码原理是基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）和量化。
在JPEG编码过程中，图像首先被分割成8x8的小块，每个小块进行DCT变换，将空间域的数据转换为频域的数据。
这个过程可以看作是将图像分解为一系列频率成分，每个小块的DCT系数表示该频率成分的强度和位置。
接下来，对DCT系数进行量化。
量化是指将连续的数值变为离散的数值，以减少需要存储或传输的数据量。
量化过程中，需要使用一个量化矩阵，它是由JPEG标准规定的。
量化后的结果是一个系数矩阵，其中大部分系数都为0，只有少量的系数保留，这些系数通常是在高频区域，因为人眼对高频信息不太敏感。
量化后的系数矩阵被编码为比特流，这个过程称为熵编码。
熵编码使用的是一种自适应的算法，它可以根据数据的统计特征来选择不同的编码方式，以达到更好的压缩效果。
在JPEG解码过程中，先将比特流解码为系数矩阵，然后将系数矩阵进行反量化和反DCT变换，得到恢复后的图像。
解码过程中也需要使用相同的量化矩阵和熵编码算法来还原原始的系数矩阵。
总结一下，JPEG编解码原理可以分为以下几个步骤：1.将图像分割成8x8的小块；2.对每个小块进行DCT变换，得到系数矩阵；3.对系数矩阵进行量化，得到量化后的系数矩阵；4.将量化后的系数矩阵编码为比特流，使用熵编码算法；5.解码时，将比特流解码为系数矩阵；6.对系数矩阵进行反量化和反DCT变换，得到恢复后的图像。
JPEG编解码原理的核心是DCT和量化。
DCT可以将空间域的数据转换为频域的数据，量化可以将连续的数值变为离散的数值，以减少需要存储或传输的数据量。
这两个过程的相互作用，使得JPEG 可以在保持图像质量的前提下，大大减少图像的存储和传输开销。
jpg编码
一、JPEG文件格式介绍JPEG文件使用的数据存储方式有多种。
最常用的格式称为JPEG文件交换格式（JPEG File Interchange Format，JFIF）。
而JPEG文件大体上可以分成两个部分：标记码(Tag)和压缩数据。
标记码由两个字节构成，其前一个字节是固定值0xFF，后一个字节则根据不同意义有不同数值。
在每个标记码之前还可以添加数目不限的无意义的0xFF填充，也就说连续的多个0xFF 可以被理解为一个0xFF，并表示一个标记码的开始。
而在一个完整的两字节的标记码后，就是该标记码对应的压缩数据流，记录了关于文件的诸种信息。
常用的标记有SOI、APP0、DQT、SOF0、DHT、DRI、SOS、EOI。
SOI，Start of Image，图像开始标记代码2字节固定值0xFFD8APP0，Application，应用程序保留标记0标记代码2字节固定值0xFFE0包含9个具体字段：①数据长度2字节①~⑨9个字段的总长度②标识符5字节固定值0x4A46494600，即字符串“JFIF0”③版本号2字节一般是0x0102，表示JFIF的版本号1.2④X和Y的密度单位1字节只有三个值可选i.0：无单位；1：点数/英寸；2：点数/厘米⑤X方向像素密度2字节取值范围未知⑥Y方向像素密度2字节取值范围未知⑦缩略图水平像素数目1字节取值范围未知⑧缩略图垂直像素数目1字节取值范围未知⑨缩略图RGB位图长度可能是3的倍数缩略图RGB位图数据本标记段可以包含图像的一个微缩版本，存为24位的RGB像素。
如果没有微缩图像（这种情况更常见），则字段⑦“缩略图水平像素数目”和字段⑧“缩略图垂直像素数目”的值均为0。
APPn，Application，应用程序保留标记n，其中n=1～15(任选)标记代码2字节固定值0xFFE1~0xFFF包含2个具体字段：①数据长度2字节①~②2个字段的总长度i.即不包括标记代码，但包括本字段②详细信息数据长度-2字节内容不定例如，Adobe Photoshop生成的JPEG图像中就用了APP1和APP13两个标记段分别存储了一幅图像的副本。
JPEG编码原理详解
对于(2)(3)：2 查 DC 亮度 Huffman 表得到 11，3 经过 VLI 编码为 011；
对于(1,2)(-2)：(1,2)查 AC 亮度 Huffman 表得到 11011，-2 是 2 的反码，为 01；
对于(0,1)(-1)：(0,1)查 AC 亮度 Huffman 表得到 00，-1 是 1 的反码，为 0；
…… 最后，这一 8×8 子块亮度信息压缩后的数据流为 11011, 1101101, 000, 000, 000,
111000,1010。总共 31 比特，其压缩比是 64×8/31=16.5，大约每个象素用半个比特。
可以想见，压缩比和图象质量是呈反比的，以下是压缩效率与图象质量之间的大致关系，可
Size
Amplitude
1
–1,1
2
–3,-2,2,3
3
–7~-4，4~7
4
–15~-8，8~15
5
–31~-16，16~31
6
–63~-32，32~63
7
–127~-64，64~127
8
–255~-128，128~255
9
–511~-256，256~511
10
–1023~512，512~1023
为 12，则本块 DC 系数与它的差为 3，根据下表
Size
Amplitude
0
0
1
–1,1
2
–3,-2,2,3
3
–7~-4，4~7
4
–15~-8，8~15
5
–31~-16，16~31
6
–63~-32，32~63
7
–127~-64，64~127
8
jpeg解码yuv420简单算法
JPEG是常用的图像文件格式，它采用有损压缩算法，会在压缩过程中丢失部分图像数据，但可以实现较高的压缩比，从而降低文件存储空间。
而YUV420是一种常用的视频编码格式，其中Y表示亮度信息，UV表示色度信息，它的分辨率比RGB格式低，但可以节省存储空间。
下面是一种简单的JPEG解码后获取Y UV420的算法：
1.首先，读取JPEG文件，并解码得到像素数据。
2.然后，将像素数据转换为YUV420格式。
这可以通过将RGB像素数据转
换为YUV像素数据来实现。
具体而言，对于每一个RGB像素，可以计算出对应的YUV像素值，其中Y的值是通过RGB像素的亮度值计算得到的，而UV的值是通过RGB像素的色度值计算得到的。
3.接下来，可以将YUV420数据分解为Y和UV子图像。
对于每一个Y像素
值，可以将其与对应的UV像素值组合成一个YUV像素。
4.最后，可以将YUV像素数据转换为灰度图像，以便进行后续处理和分析。
总之，通过上述算法，可以将JPEG文件解码后得到的像素数据转换为YUV420格式，并将其分解为Y和UV子图像。
这种算法比较简单，但可能会导致一定的精度损失和性能降低。
JPEG文件解码详解
JPEG文件解码详解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 Telep hone 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：压缩算法：●有损的离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）；●无损的预测技术压缩。
数据编码方法：●哈夫曼编码；●算术编码；编码模式：●基于DCT顺序模式：编/解码通过一次扫描完成；●基于DCT递进模式：编/解码需要多次扫描完成，扫描效果从粗糙到精细，逐级递进；●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；●层次模式：图像在多个空间多种分辨率进行编码，可以根据需要只对低分辨率数据作解码，放弃高分辨率信息。
在实际应用中，JPEG图像使用的是离散余弦变换、哈夫曼编码、顺序模式。
JPEG压缩编码算法的主要计算步骤如下：(0) 8*8分块。
(1) 正向离散余弦变换(FDCT)。
(2) 量化(quantization)。
(3) Z字形编码(zigzag scan)。
(4) 使用差分脉冲编码调制(DPCM)对直流系数(DC)进行编码。
(5) 使用行程长度编码(RLE)对交流系数(AC)进行编码。
jpeg 编码 重要参数
jpeg编码重要参数
JPEG编码是一种常用的图像压缩标准，它通过一些关键参数来控制压缩质量和文件大小。
以下是几个重要的JPEG编码参数：
1. 质量因子（Quality Factor）：质量因子是一个介于1到100之间的整数，它控制了压缩的程度。
较高的质量因子值表示较少的压缩，从而产生更高质量的图像，但文件大小也更大。
相反，较低的质量因子值会导致更多的压缩，从而减小文件大小，但图像质量会下降。
2. 色彩空间（Color Space）：JPEG编码支持多种色彩空间，包括RGB、CMYK 和YCbCr等。
不同的色彩空间适用于不同的应用场景，例如RGB适用于显示器显示，CMYK适用于印刷品。
3. 分辨率（Resolution）：JPEG编码支持不同的分辨率设置，通常以dpi（每英寸点数）表示。
较高的分辨率会产生更高质量的图像，但文件大小也更大。
4. 压缩级别（Compression Level）：JPEG编码支持不同的压缩级别，从1到9，其中1级压缩最不失真，但文件大小也最大，而9级压缩文件大小最小，但失真程度也最高。
5. 插值算法（Interpolation Algorithm）：JPEG编码使用不同的插值算法来重建图像。
常见的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
不同的插值算法对图像质量的影响不同。
这些参数可以根据需要进行调整，以实现不同的压缩质量和文件大小。
在选择JPEG编码参数时，应根据具体的应用场景和需求进行权衡。
图像编码中的编码标准与规范解析(六)
图像编码是一项用于将图像数据转换为易于传输和存储的压缩形式的技术。
编码标准和规范在图像编码中起着至关重要的作用，它们确保了在不同设备之间的兼容性和一致性。
本文将对图像编码中的编码标准与规范进行解析。
一、JPEG编码标准与规范解析JPEG是一种广泛使用的图像编码标准，它通过压缩图像数据，减小文件大小，并保持图像质量。
JPEG编码标准定义了编码和解码图像所需的算法和规则。
它使用了离散余弦变换（DCT）和量化技术来降低图像数据的冗余性。
在JPEG编码过程中，图像被分为若干8×8的像素块，每个像素块经过DCT变换后，通过量化表进行量化。
量化表用于降低图像的精度，从而减小文件大小。
编码后的图像数据经过熵编码，最终生成JPEG文件。
二、编码标准与规范解析是一种广泛应用于视频编码的标准，它在图像编码中也有重要应用。
编码标准定义了一套用于压缩视频数据的算法和规则。
它利用了运动估计、空间预测、变换编码和熵编码等技术来降低视频数据的冗余性。
在编码过程中，视频被分为若干帧和宏块。
对于静止的帧，通过空间预测技术进行编码；对于运动的帧，通过运动估计和运动补偿将差异信息编码。
然后，经过离散余弦变换和量化后，通过熵编码生成压缩视频数据。
三、WebP编码标准与规范解析WebP是一种由谷歌公司开发的图像编码格式，旨在提供更高的压缩率和更好的图像质量。
WebP编码标准基于视频编码技术，结合了预测编码和变换编码等方法。
在WebP编码过程中，图像数据被分解成多个小块，并通过预测编码来提取冗余性。
然后，使用有损和无损压缩算法对图像数据进行编码。
WebP编码标准还支持无损动画和透明度编码，使其在应用中得到广泛应用。
四、HEIF编码标准与规范解析HEIF（High Efficiency Image Format）是一种现代的图像编码格式，旨在提供更高的压缩效率和更多的图像信息。
HEIF编码标准使用了HEVC（High Efficiency Video Coding）压缩技术，并结合了多种其他技术。
jpeg格式中的哈夫曼编码
JPEG格式中的哈夫曼编码是一种有效的数据压缩方法，用于在JPEG文件中对图像数据进行编码。
哈夫曼编码是一种无损数据压缩算法，它通过创建一张哈夫曼树来对数据进行编码。
在JPEG格式中，哈夫曼编码被用于对图像的DC系数和AC系数进行压缩。
DC系数的哈夫曼编码由两部分组成：huffman编码的bitlen和additional bits。
DC系数的bitlen是能够表示DC系数y的最小bit数，通过一个定义可以获取。
而additional bits就是直接用二进制的编码表示DC系数值。
对于AC系数，哈夫曼编码的过程更为复杂。
首先，AC系数会被按照特定的顺序进行排序。
然后，根据排序后的AC系数，构建一个哈夫曼树。
哈夫曼树的构建过程是，将频率高的AC系数放在树的左边，频率低的AC系数放在树的右边。
在构建哈夫曼树的过程中，会计算每个节点到根节点的距离，并以此作为该节点的编码。
最后，使用这个哈夫曼树对AC系数进行编码。
对于每个AC系数，都会根据其在哈夫曼树中的位置，得到一个相应的二进制编码。
以上就是JPEG格式中的哈夫曼编码的基本过程。
通过哈夫曼编码，JPEG文件可以有效地压缩图像数据，减小文件大小，同时保持较高的图像质量。
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）。
每个MCU内部，数据的顺序是Y、Cr、Cb。
如果一个颜色分量有多个数据单元，则顺序是从左到右，从上到下。
2）举例说明下面通过一幅32*35的图像，对上面两个问题列出两种采样因子的具体说明。
图1 整张完整的图像（4：1：1）图 2 将图像的MCU1放大图1及图3中灰色部分为实际图像大小（32px*35px）；粗虚线表示各个MCU的分界；细虚线表示MCU内部数据单元的分界。
jpeg硬件解码原理-概述说明以及解释
jpeg硬件解码原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分主要介绍有关JPEG硬件解码原理的背景和概念。
JPEG是一种广泛用于图像压缩的标准，其硬件解码原理指的是通过硬件电路实现对JPEG压缩图像的解码操作。
在数字图像处理中，JPEG算法是一种有损压缩算法，能够将图像文件的大小大幅减小并保持较高的图像质量。
JPEG算法通过对图像中的冗余信息进行剔除和量化处理来实现压缩。
然后，压缩后的图像通过JPEG解码器进行解码，以便在显示设备上进行显示或进一步处理。
与软件解码相比，硬件解码具有更快的解码速度和更低的功耗。
JPEG 硬件解码器通常由多个专门设计的硬件模块组成，这些模块相互协作以完成解码过程。
硬件解码器可以通过并行处理和高效的数据传输来加快解码速度，并且能够在嵌入式设备和低功耗应用中实现高质量的图像显示。
本文将详细介绍JPEG图像压缩算法以及JPEG硬件解码原理。
同时，还将探讨JPEG解码器的结构和功能，以及采用硬件解码的优势和应用场景。
在接下来的章节中，我们将逐步深入探讨这些内容，以加深对JPEG 硬件解码原理的理解。
同时，我们也将对未来的发展进行一些展望，希望能够为读者提供更多有关JPEG硬件解码的信息。
最后，文章将总结已探讨的内容，并给出一些结束语。
本文的目的是帮助读者理解JPEG硬件解码原理，为其在相关领域的研究和应用提供指导和参考。
无论是对于学术研究者还是工程师来说，了解JPEG硬件解码原理都具有重要的意义。
通过深入了解JPEG硬件解码原理，可以更好地应用和优化JPEG解码器，从而提升图像处理的效率和质量。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构部分旨在介绍整篇文章的结构和内容安排，为读者提供一个概览，使其对文章的组织和发展有清晰的了解。
本文分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将首先概述本文的主题JPEG硬件解码原理，并介绍文章的结构和内容安排。
正文部分将主要包含三个小节。
JPEG图像压缩与编码解析
JPEG图像压缩与编码解析JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常用的图像压缩和编码解析标准，该标准广泛应用于数字照片、网络图片和图像传输等领域。
JPEG算法可以显著降低图像文件的大小，同时尽量保持图像质量。
本文将详细介绍JPEG图像压缩和编码解析的原理和过程。
JPEG图像压缩的原理基于人类视觉系统的特性和图像中的统计特征。
人类对于低频信息（即图像中变化较慢的部分）更加敏感，而对于高频信息（即图像中变化较快的部分）相对不敏感。
此外，图像中的相邻像素之间往往存在一定的相关性。
基于这些特点，JPEG算法通过以下步骤对图像进行压缩：1.颜色空间的转换：首先将图像从RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间。
Y分量表示图像的亮度信息，Cb和Cr分量表示图像的色度信息。
由于人眼对亮度更敏感，将图像转换为YCbCr颜色空间有助于后续的压缩过程。
2.图像的分块和变换：将图像分成8×8的非重叠块，并对每个块进行离散余弦变换（DCT）。
DCT将图像从时域转换到频域，得到每个块的频域系数。
DCT变换后的系数中的低频分量较多，而高频分量较少。
3.频域系数的量化：对DCT变换后的系数进行量化，即将系数值映射为离散的量化值。
量化表决定了量化的精度，不同的量化表会导致不同的图像质量和压缩比。
量化的目的是通过舍弃高频分量来减少数据量。
4.熵编码：将量化后的频域系数使用熵编码进行压缩。
熵编码根据频域系数的统计特性对其进行编码，利用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，从而有效地压缩数据。
JPEG编码解析的过程与压缩相反，主要包括以下步骤：1.熵解码：将压缩后的数据进行熵解码，还原频域系数。
2.逆量化：对解码后的频域系数进行逆量化操作，将量化的系数还原为DCT变换后的系数。
3.逆变换：对逆量化后的系数进行逆离散余弦变换（IDCT），将频域的系数还原为时域的像素值。
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JPEG文件编/解码详解cat_ng 猫猫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：压缩算法：● 有损的离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）；● 无损的预测技术压缩。
数据编码方法：● 哈夫曼编码；● 算术编码；编码模式：● 基于DCT顺序模式：编/解码通过一次扫描完成；● 基于DCT递进模式：编/解码需要多次扫描完成，扫描效果从粗糙到精细，逐级递进；● 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；层次模式：图像在多个空间多种分辨率进行编码，可以根据需要只对低分辨率数据作解码，放弃高分辨率信息。
在实际应用中，JPEG图像使用的是离散余弦变换、哈夫曼编码、顺序模式。
JPEG压缩编码算法的主要计算步骤如下：(0) 8*8分块。
(1) 正向离散余弦变换(FDCT)。
(2) 量化(quantization)。
(3) Z字形编码(zigzag scan)。
(4) 使用差分脉冲编码调制(DPCM)对直流系数(DC)进行编码。
(5) 使用行程长度编码(RLE)对交流系数(AC)进行编码。
(6) 熵编码。
笔者在实践过程中查阅了大量的资料，发现大多数书籍资料和网上资料都是从编码角度分析JPEG的编/解码方式，并且都只是介绍编码过程中的主要方法。
所以，本文从解码角度详细分析JPEG的编/解码过程，并且加入许多笔者实践过程中遇到的问题和解决方法，希望从另一个角度说明问题，以更好帮助读者结合其他资料解决问题。
不过，介绍解码过程之前，首先要了解JPEG文件中数据的存储格式。
一、JPEG文件格式介绍JPEG文件使用的数据存储方式有多种。
最常用的格式称为JPEG文件交换格式（JPEG File Interchange Format，JFIF）。
而JPEG文件大体上可以分成两个部分：标记码(Tag)和压缩数据。
标记码由两个字节构成，其前一个字节是固定值0xFF，后一个字节则根据不同意义有不同数值。
在每个标记码之前还可以添加数目不限的无意义的0xFF填充，也就说连续的多个0xFF可以被理解为一个0xFF，并表示一个标记码的开始。
而在一个完整的两字节的标记码后，就是该标记码对应的压缩数据流，记录了关于文件的诸种信息。
常用的标记有SOI、APP0、DQT、SOF0、DHT、DRI、SOS、EOI。
注意，SOI等都是标记的名称。
在文件中，标记码是以标记代码形式出现。
例如SOI的标记代码为0xFFD8，即在JPEG文件中的如果出现数据0xFFD8，则表示此处为一个SOI标记。
本文附录列出一张完整的JPEG定义的标记表，供读者查阅。
这里仅列出几个常用标记的标记代码、占用字节长度和表示的意义。
●SOI，Start of Image，图像开始◆∙标记代码2字节固定值0xFFD8●APP0，Application，应用程序保留标记0◆∙标记代码2字节固定值0xFFE0◆∙包含9个具体字段：①数据长度2字节①~⑨9个字段的总长度即不包括标记代码，但包括本字段②标识符5字节固定值0x4A46494600，即字符串“JFIF0”③版本号2字节一般是0x0102，表示JFIF的版本号1.2可能会有其他数值代表其他版本④X和Y的密度单位1字节只有三个值可选0：无单位；1：点数/英寸；2：点数/厘米⑤X方向像素密度2字节取值范围未知⑥Y方向像素密度2字节取值范围未知⑦缩略图水平像素数目1字节取值范围未知⑧缩略图垂直像素数目1字节取值范围未知⑨缩略图RGB位图长度可能是3的倍数缩略图RGB位图数据本标记段可以包含图像的一个微缩版本，存为24位的RGB像素。
如果没有微缩图像（这种情况更常见），则字段⑦“缩略图水平像素数目”和字段⑧“缩略图垂直像素数目”的值均为0。
●APPn，Application，应用程序保留标记n，其中n=1～15(任选)◆∙标记代码2字节固定值0xFFE1~0xFFF◆∙包含2个具体字段：①数据长度2字节①~②2个字段的总长度即不包括标记代码，但包括本字段②详细信息数据长度-2字节内容不定例如，Adobe Photoshop生成的JPEG图像中就用了APP1和APP13两个标记段分别存储了一幅图像的副本。
●DQT，Define Quantization Table，定义量化表◆∙标记代码2字节固定值0xFFDB◆∙包含9个具体字段：①数据长度2字节字段①和多个字段②的总长度即不包括标记代码，但包括本字段②量化表数据长度-2字节a)精度及量化表ID 1字节高4位：精度，只有两个可选值0：8位；1：16位低4位：量化表ID，取值范围为0～3b)表项(64×(精度+1))字节例如8位精度的量化表其表项长度为64×（0+1）=64字节本标记段中，字段②可以重复出现，表示多个量化表，但最多只能出现4次。
●SOF0，Start of Frame，帧图像开始◆∙标记代码2字节固定值0xFFC0◆∙包含9个具体字段：①数据长度2字节①~⑥六个字段的总长度即不包括标记代码，但包括本字段②精度1字节每个数据样本的位数通常是8位，一般软件都不支持12位和16位③图像高度2字节图像高度（单位：像素），如果不支持DNL就必须>0④图像宽度2字节图像宽度（单位：像素），如果不支持DNL就必须>0⑤颜色分量数1字节只有3个数值可选1：灰度图；3：YCrCb或YIQ；4：CMYK而JFIF中使用YCrCb，故这里颜色分量数恒为3⑥颜色分量信息颜色分量数×3字节（通常为9字节）a)颜色分量ID 1字节b)水平/垂直采样因子1字节高4位：水平采样因子低4位：垂直采样因子（曾经看到某资料把这两者调转了）c)量化表1字节当前分量使用的量化表的ID本标记段中，字段⑥应该重复出现，有多少个颜色分量（字段⑤），就出现多少次（一般为3次）。
●DHT，Difine Huffman Table，定义哈夫曼表◆∙标记代码2字节固定值0xFFC4◆∙包含2个具体字段：①数据长度2字节字段①和多个字段②的总长度即不包括标记代码，但包括本字段②哈夫曼表数据长度-2字节a)表ID和表类型1字节高4位：类型，只有两个值可选0：DC直流；1：AC交流低4位：哈夫曼表ID，注意，DC表和AC表分开编码b)不同位数的码字数量16字节c)编码内容16个不同位数的码字数量之和（字节）本标记段中，字段②可以重复出现（一般4次），也可以致出现1次。
例如，Adobe Photoshop 生成的JPEG图片文件中只有1个DHT标记段，里边包含了4个哈夫曼表；而Macromedia Fireworks 生成的JPEG图片文件则有4个DHT标记段，每个DHT标记段只有一个哈夫曼表。
●DRI，Define Restart Interval，定义差分编码累计复位的间隔◆∙标记代码2字节固定值0xFFDD◆∙包含2个具体字段：①数据长度2字节固定值0x0004，①~②两个字段的总长度即不包括标记代码，但包括本字段②MCU块的单元中的重新开始间隔2字节设其值为n，则表示每n个MCU块就有一个RSTn标记。
第一个标记是RST0，第二个是RST1等，RST7后再从RST0重复。
如果没有本标记段，或间隔值为0时，就表示不存在重开始间隔和标记RST ●SOS，Start of Scan，扫描开始12字节◆∙标记代码2字节固定值0xFFDA◆∙包含2个具体字段：①数据长度2字节①~④两个字段的总长度即不包括标记代码，但包括本字段②颜色分量数1字节应该和SOF中的字段⑤的值相同，即：1：灰度图是；3：YCrCb或YIQ；4：CMYK。
而JFIF中使用YCrCb，故这里颜色分量数恒为3③颜色分量信息a) 颜色分量ID 1字节b) 直流/交流系数表号1字节高4位：直流分量使用的哈夫曼树编号低4位：交流分量使用的哈夫曼树编号④压缩图像数据a)谱选择开始1字节固定值0x00b)谱选择结束1字节固定值0x3Fc)谱选择1字节在基本JPEG中总为00本标记段中，字段③应该重复出现，有多少个颜色分量（字段②），就出现多少次（一般为3次）。
本段结束后，紧接着就是真正的图像信息了。
图像信息直至遇到一个标记代码就自动结束，一般就是以EOI标记表示结束。
●EOI，End of Image，图像结束2字节◆∙标记代码2字节固定值0xFFD9这里补充说明一下，由于在JPEG文件中0xFF具有标志性的意思，所以在压缩数据流(真正的图像信息)中出现0xFF，就需要作特别处理。
具体方法是，在数据0xFF后添加一个没有意义的0x00。
换句话说，如果在图像数据流中遇到0xFF，应该检测其紧接着的字符，如果是1）0x00，则表示0xFF是图像流的组成部分，需要进行译码；2）0xD9，则与0xFF组成标记EOI，则图像流结束，同时图像文件结束；3）0xD0~0xD7,则组成RSTn标记，则要忽视整个RSTn标记，即不对当前0xFF和紧接的0xDn两个字节进行译码，并按RST标记的规则调整译码变量；3）0xFF，则忽视当前0xFF，对后一个0xFF再作判断；4）其他数值，则忽视当前0xFF，并保留紧接的此数值用于译码。
二、JPEG解码过程详解下面来详细讲述JPEG文件的解码过程。
1．读入文件的相关信息按照上述的JPEG文件数据存储方式，把要解码的文件的相关信息一一读出，为接下来的解码工作做好准备。
参考方法是，设计一系列的结构体对应各个标记，并存储标记内表示的信息。
其中图像长宽、多个量化表和哈夫曼表、水平/垂直采样因子等多项信息比较重要。
以下给出读取过程中的两个问题。
1）整个文件的大体结构JFIF格式的JPEG文件(*.jpg)的一般顺序为：SOI(0xFFD8)APP0(0xFFE0)[APPn(0xFFEn)]可选DQT(0xFFDB)SOF0(0xFFC0)DHT(0xFFC4)SOS(0xFFDA)压缩数据EOI(0xFFD9)2）字的高低位问题JPEG文件格式中，一个字（16位）的存储使用的是Motorola 格式, 而不是Intel 格式。