JPEG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。
图像编码实验报告
图像编码实验报告图像编码实验报告一、引言图像编码是一项重要的技术，它可以将图像数据进行压缩和传输，以节省存储空间和传输带宽。
本实验旨在探究图像编码的原理和方法，并通过实验验证不同编码算法的性能和效果。
二、实验目的1. 理解图像编码的基本原理和概念；2. 掌握JPEG和PNG两种常见的图像编码算法；3. 分析和比较不同编码算法的压缩率和图像质量。
三、实验过程1. 实验环境搭建在本实验中，我们使用MATLAB软件进行图像编码实验。
首先，安装MATLAB 并导入实验所需的图像处理工具箱。
2. 图像压缩选择一张分辨率较高的彩色图像作为实验对象。
首先，使用JPEG编码算法对图像进行压缩。
在压缩过程中，可以调整压缩比例参数，观察压缩后图像的质量变化。
然后，使用PNG编码算法对同一张图像进行压缩，并比较JPEG和PNG 两种算法的压缩率和图像质量。
3. 实验结果分析根据实验结果，我们可以得出以下结论：- JPEG算法在高压缩比下会出现明显的失真，但在适当的压缩比下可以获得较好的图像质量；- PNG算法在压缩过程中不会导致明显的失真，但压缩率相对较低。
四、实验讨论1. 图像编码的原理图像编码是将图像数据转换为二进制码流的过程。
常见的图像编码方法包括无损编码和有损编码。
无损编码可以完全还原原始图像，但压缩率较低；有损编码可以获得较高的压缩率，但会引入一定的失真。
2. JPEG编码算法JPEG是一种常用的有损图像编码算法。
它采用离散余弦变换（DCT）将图像从空间域转换为频域，并通过量化和熵编码实现压缩。
JPEG算法在高频部分进行较大幅度的量化，从而实现高压缩率，但也导致了明显的失真。
3. PNG编码算法PNG是一种无损图像编码算法。
它采用预测编码和差分编码的方法，将图像数据转换为无损的二进制码流。
PNG算法在压缩过程中不引入明显的失真，但压缩率相对较低。
五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了图像编码的原理和方法，并通过实验验证了JPEG和PNG两种编码算法的性能和效果。
基于机器学习的JPEG2000图像压缩算法研究
基于机器学习的JPEG2000图像压缩算法研究摘要：JPEG2000是一种新型图像压缩算法，它采用离散小波变换和熵编码技术、支持透明度和无限次缩放等优越性能，不过因为计算复杂性大，它一直未得到广泛应用。
为了解决这个问题，本文采用机器学习算法优化JPEG2000压缩算法，提高其实用性和效率。
1. 引言图像数据量巨大，需要大量的存储空间和传输带宽。
为了减小图像数据的存储空间和传输带宽，图像压缩技术应运而生。
目前，JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种最常用的图像压缩算法，它利用DCT（Discrete Cosine Transform）将图像空间域转换成频域，再采用量化和熵编码技术实现压缩。
JPEG算法有诸多不足，比如严重的失真、不支持透明度等问题。
为了解决这些问题，JPEG2000压缩算法应运而生。
JPEG2000是一种新型的图像压缩算法，它在技术上有多大的提升呢？首先，不同于JPEG算法中的DCT，JPEG2000采用了离散小波变换（DWT）技术。
这种技术通过对图像进行多尺度分解，将图像分成多个低频子带和高频子带，达到了更高的压缩比。
其次，对于图像某些区域，要求保持高质量的细节信息。
JPEG算法采用固定剪切量的量化方法，而JPEG2000算法采用无损或可逆的位平面技术，对不同区域的信息进行动态量化，从而保留更多的细节信息。
然而，由于其计算复杂度大，JPEG2000压缩算法并未得到广泛应用。
如何优化JPEG2000压缩算法，提高其实用性和效率，是目前的热门研究领域。
2. 机器学习机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它是指让机器从数据中学习，实现自我优化和智能化的过程。
机器学习分为有监督学习、无监督学习和半监督学习三种方法。
其中，有监督学习常用于分类、回归和聚类等问题，无监督学习常用于降维和聚类等问题，半监督学习则是两者的融合。
3. 基于机器学习的JPEG2000图像压缩算法研究为了优化JPEG2000压缩算法，本文探索了基于机器学习的方法。
实验三图像压缩编码技术
太原理工大学现代科技学院数字图像处理课程实验报告专业班级测控14-4学号2014101874姓名杨东倡指导教师刘帆实验名称实验三、图像压缩编码技术同组人专业班级测控14-4 姓名杨东倡学号2014101874 成绩实验三、图像压缩编码技术一、实验目的 1、理解有损压缩和无损压缩的概念； 2、理解图像压缩的主要原则和目的； 3、了解几种常用的图像压缩编码方式； 4、利用MATLAB 程序进行图像压缩编码。
二、实验原理 1、图像压缩原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。
图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。
不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。
压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。
信息的冗余量有许多种，如空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。
高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分，从而以最小的码元包含最大的图像信息。
编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，从信息论角度出发可分为两大类。
（1）冗余度压缩方法，也称无损压缩、信息保持编码或熵编码。
具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。
（2）信息量压缩方法，也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。
也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。
应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类： （1）无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman ）编码，算术编码，行程（RLE ）编码，Lempel zev 编码。
……………………………………装………………………………………订…………………………………………线…………………………（2）有损压缩编码种类预测编码，DPCM ，运动补偿；频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码；空间域方法：统计分块编码；模型方法：分形编码，模型基编码；基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；（3）混合编码。
数据压缩实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解数据压缩的基本原理和方法。
2. 掌握常用数据压缩算法的应用。
3. 分析不同数据压缩算法的性能和适用场景。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据压缩工具：Huffman编码、LZ77、LZ78、RLE、JPEG、PNG三、实验内容1. Huffman编码2. LZ77编码3. LZ78编码4. RLE编码5. 图像压缩：JPEG、PNG四、实验步骤1. Huffman编码（1）设计Huffman编码树，计算每个字符的频率。
（2）根据频率构建Huffman编码树，为每个字符分配编码。
（3）将原始数据按照Huffman编码进行编码，得到压缩数据。
（4）解压缩：根据编码表还原原始数据。
2. LZ77编码（1）设计LZ77编码算法，查找匹配的字符串。
（2）将原始数据按照LZ77编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
3. LZ78编码（1）设计LZ78编码算法，查找匹配的字符串。
（2）将原始数据按照LZ78编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
4. RLE编码（1）设计RLE编码算法，统计连续字符的个数。
（2）将原始数据按照RLE编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
5. 图像压缩：JPEG、PNG（1）使用JPEG和PNG工具对图像进行压缩。
（2）比较压缩前后图像的质量和大小。
五、实验结果与分析1. Huffman编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为25KB。
（2）压缩效率：压缩比约为4:1。
2. LZ77编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为35KB。
（2）压缩效率：压缩比约为3:1。
3. LZ78编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为30KB。
（2）压缩效率：压缩比约为3.3:1。
JPEG图像压缩算法基本介绍
JPEG图像压缩算法基本介绍JPEG压缩算法可以用失真的压缩方式来处理图像，但失真的程度却是肉眼所无法辩认的。
这也就是为什么JPEG会有如此满意的压缩比例的原因。
下面主要讨论，JPEG基本压缩法。
一、图像压缩算法之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、图像压缩算法具体操作1、图像压缩算法之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+0.1140BCb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128Cr=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、图像压缩算法之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。
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张宏伟 孙吉福 黄长宁(北京空间机电研究所,北京 100076)摘 要 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。
关键词 图像压缩 JPE G 小波变换 微小卫星Optimizing and Implementation of JPEG Image Compression TechnologyZhang Hongwei Sun Jifu Huang Changning(Beijing Institute of Space M echanics &Electricity,Beijing 100076)Abstract With the background of the monitor system in airspace,the JPEG compression method was researched in this paper,and its realization and optimization flow on FPGA was given in details.The test result indicated that it worked very well.Key Words I mage compression JPEG Wavelet transfor m收稿日期:2008-08-28基金项目:中国空间技术研究院自主研发课题1 引言有损静态图像压缩当前有两种比较流行的标准JPEG 和JPE G2000。
它们都是由联合图像专家组(Joint Photographic Expert Group)开发的,前者是基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DC T)变换,后者是基于小波变换。
压缩步骤
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，JPEG图片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.颜色模式转换及采样；2.DCT变换3.量化4.编码其中编码过程有以下：Z字形编码；使用DPCM对直流系数(DC)进行编码；使用RLE对交流系数(AC)进行编码；熵编码。
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+0.114BU=-0.169R-0.3313G+0.5BV=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（DiscreteConsineTransform）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。
实验4图像的JPEG压缩编码
实验4 图像的JPEG压缩编码选题意义图像压缩编码是减少图像数据的重要手段，分为有损压缩和无损压缩两种。
要求结合相关课程，完成实验内容所列条款，写出实验报告。
实验目的掌握图像的JPEG压缩编码。
实验原理（1）数据分块（2）DCT处理（3）系数量化（4）Z型扫描（5）DC系数编码（6）AC系数编码实验仪器及设备（1）微型计算机；（2）Matlab 图像处理软件。
实验内容及步骤：实现一个简单的JPEG图像编解码过程，省略Z型扫描，DC系数编码，AC系数编码。
1、图像编码：（1）读入1幅彩色图像rgb=imread(' ');（2）RGB转换为YUV,即YCbCryuv=rgb2ycbcr(rgb);（3）将得到的YUV转换为可进行数学运算的double类型，原来为uint8 类型yuv=double(yuv);（4）分别提取其中的Y,U,V矩阵y=yuv(:,:,1);u=yuv(:,:,2);v=yuv(:,:,3);（5）设定量化步长eql=8;（6）设定块操作时dct矩阵T = dctmtx(8);（7）将Y,U,V矩阵分割为8*8 的小块，并对每个小块进行DCT变换y_dct=blkproc(y,[8,8],'P1*x*P2',T, T');u_dct=blkproc(u,[8,8],'P1*x*P2',T, T');v_dct=blkproc(v,[8,8],'P1*x*P2',T, T');（8）将得到的DCT系数除以量化步长y_dct=y_dct/eql;u_dct=u_dct/eql;v_dct=v_dct/eql;（9）将量化后的系数四舍五入y_dct_c=fix(y_dct);u_dct_c=fix(u_dct);v_dct_c=fix(v_dct);2、图像解码：（1）反量化根据上面的变量编写程序；（2）进行DCT反变换根据上面的变量编写程序；（3）恢复为YUV矩阵，转换为uint8 类型根据上面的变量编写程序；（4）YUV转换为RGBrgb1=ycbcr2rgb(yuv);（5）显示两幅图像subplot(211),imshow(rgb),title('原始图像');subplot(212),imshow(rgb1),title('处理后图像');分析图像压缩前后的变化。
图像JPEG压缩的matlab实现
图像JPEG压缩的matlab实现图像JPEG压缩的matlab实现图像JPEG压缩的matlab实现作者姓名：专业名称：信息⼯程指导教师：讲师摘要随着现代经济的发展，影像风暴已经席卷了我们的⽇常⽣活，图像对于⼈们已经息息相关。
⼈们对计算机实时处理图像的要求就相对有所提⾼。
现在我们就⾯对⼀个问题，如何在保证图像质量的前提下，同时能够考虑到实时性和⾼效性就成了⼀个⼤家关注的问题。
那么对图像数据信息进⾏必要的压缩，以便能够保证图像的快速存储和传输。
但是，我们通常看到的图像是⼀种重要的⼆维信号，所以它本⾝就包含⾮常庞⼤的数据量，为了快速存储和实时传输，就必须对图像信息进⾏相应的压缩处理。
新兴的数学⼯具是局域DCT变换是⼀种新兴的数学⼯具，在现在社会中，图像压缩技术现在正受到⼤量的关注与研究。
本次课题设计在分析近年来，在图像处理领域，对图像压缩普遍⽅法的基础之上，充分学习和分析了基于DCT变换的图像压缩的相关编码及其基本原理和实现步骤。
简单概述了图像压缩的基本原理以及发展现状和⽅向，全⾯分析了DCT变换算法以及思路，提出了采⽤DCT变换压缩的依据和优势。
本⽂同时也介绍了图像压缩过程的重要步骤——编码量的⽅法和原理。
为了⽅便简单,将使⽤MATLAB2010实现JPEG图像压缩的仿真。
在论⽂最后，将介绍仿真的过程以及仿真结果说明，阐述⽤MATLAB来实现离散余弦变换的图像压缩的基本过程，并总结相关⽅法的优缺点。
同时也将充分展⽰压缩前后的图像，并做相应的⽐较。
关键词：图像压缩DCT matlab仿真AbstractWith the development of modern economy, the storm has swept through the image of our daily life, people have been closely related to the image for the. People's requirements on image real-time processing is relatively improved. Now we face a problem, how to guarantee the quality of the image, at the same time can be old enough considering the real-time and efficiency has become an issue of concern. This information is certain to image compression and processing has become a very important link. However, the image is an important signal, due to the large amount of data, while the storage and transmission of the compressed. New mathematical tools are discrete cosine transform is a new mathematical tool, based on the discrete cosine transform image compression technology is now being a lot of attention and research.In this paper, based on the analysis of the general methods of image compression in recent years, the basic principles and implementation steps of image compression based on DCT transform are also discussed. In this paper, the principle and development of image compression are introduced briefly, and the DCT transform algorithm is analyzed and compared with other compression methods. The basis of DCT transform compression is proposed. The final step of the image compression process is to encode the quantized image. This. We use MATLAB6.5 to realize the simulation of JPEG image compression. The simulation results show that using MATLAB to achieve the image discrete cosine transform compression method is simple, fast, small error advantages, greatly improves the efficiency and accuracy of image compression.Keywords: DCT ,matlab,simulation image, compression⽬录图像JPEG压缩的matlab实现........................................................ I 摘要. (I)Abstract.......................................................................................... II ⽬录. (III)前⾔ (1)1 绪论 (3)1.1论⽂研究背景及意义 (3)1.2 JPEG图像的发展历史及简介 (4)1.3 JPEG图像在DCT中压缩的作⽤ (5)1.4 本⽂研究的主要内容 (6)2 图像压缩编码原理 (7)2.1 DCT变换的来源 (7)2.2基于DCT的JPEG图像压缩编码步骤 (8)2.3图像压缩处理技术基本理论 (9)3 图像压缩的MATLAB实现 (12)3.1离散余弦变换的定义及原理 (12)3.2离散余弦变换的算法实现 (13)3.3图形⽤户界⾯介绍 (14)3.3.1图像⽂件读取 (15)3.3.2图像⽂件输出 (16)4 运⾏结果及分析 (18)4.1 程序流程图 (18)4.2 MATLAB仿真结果 (19)4.3 实验结果及分析 (20)总结 (23)参考⽂献 (25)致谢 (26)附件1 图像JPEG压缩的matlab程序 (27)前⾔在当今，⼈们⼤多都都已经迈⼊了信息化的社会，信息交换技术已经发展出不同的形式，主要的信息分为三种形式：1.⽂字2.⾳频3.图像。
图像无损压缩算法JPEG-LS实现及性能研究
7 X G Y T H Z :的编码原理 !
` ) 4 ] > . 0依赖于预测编码技术和差值预测环境自 预测编码和环境自适应编码两种技术 适应编码技术! 都涉及到邻域的概念! 邻域是当前编码的样本集! 用来 构建预测结果或者为当前样本值的环境编码% ` ) 4 ] > $ 如 . 0采用的上下文建模的因果模板# C A 9 ; A 7 < E @ 7 A < E Q 图& 所示% 图像样本以光栅顺序逐一编码! 从图像的
&东北石油大学 电子科学学院 黑龙江 大庆! & " ! ! & ' 黑龙江 大庆! $大庆油田有限责任公司第三采油厂地质大队 & " ! ! & '
摘要对图像的无损压缩算法进行了研究 讨论了 ` 阐述了该算法的基 ) 4 ] > . 0 图像压缩算法 对其实现的细节及关键技术进行了深入研究 并用 , 语言实现了该算法 大量图像压 本原理 缩实验表明 该算法是一种优越的无损压缩算法 对于多数图像 压缩比可以非常接近无损压缩 极限 并且算法的运算时间很少 一幅= & $ i = & $的' 比特灰度图像的压缩和解压缩时间是毫秒 级的 完全可以满足实时图像处理的要求 关键词图像压缩无损压缩 熵编码 ` ) 4 ] > . 0 中图分类号 * /? & & -! ! " # & % 8 ! ? " ? 8 B ; ; D 8 & % % = > = " ! % 8 $ % & # 8 % # 8 % % ' !文献标志码 G
I % * 0 # O * & # " (* ( !> % 2 . " 2 ; * ( ' % " . 0 " , , 0 % , , # ; * % H ' " ; 2 % , , # " ( + > X G Y T H Z :* 0 " 2 # & ) ; +
静态图象压缩标准JPEG
图片1 图片1 Bmp 格式（900K） 格式（900K
图片2 图片2 JPEG格式（40K JPEG格式（40K）
你能分辨哪一幅是Bmp格式，哪一幅是JPEG格式吗？ 你能分辨哪一幅是Bmp格式，哪一幅是JPEG格式吗？
为什么会有如此大的差距呢？
JPEG采用了图象压缩的技术 采用了图象压缩的技术 采用了图象压缩
(3).量化处理 (3).量化处理
输入： 输入：对FDCT输出的DCT系数进行量化处 理 关键：找最小量化失真（误差）的量化器。 关键 作用：在一定主观保真度图象质量前提下， 作用 丢掉那些对视觉影响不大的信息，通过量化 可调节数据压缩比。 输出：DC系数（直流）和AC系数（交流）
JPEG采用线性均匀量化器，定义 为对64个DCT系数除以量化步长，再四舍 五入取整。 F (u,v) = Integer Round [F(u,v) / Q(u,v)] Q(u,v)：量化器步长，是量化表的元素。
本节重点内容
JPEG标准的基本系统中压缩过程有哪几 步，以及各步的工作原理是什么？
2.3.1 JPEG标准的主要内容 JPEG标准的主要内容
JPEG标准选定ADCT作为静态图象压缩 的标准化算法 本标准有两大分类。
第一类方式以DCT为基础 缺点：含有量化过程、非可逆 优点：变换系数较少，还原质量高 第二类方式以二维空间DPCM为基础 缺点：压缩率低 优点：可完全复原
(4).熵编码 (4).熵编码
为了进一步压缩数据，需对DC码和AC行 程编码的码字再做基于统计特性的熵编 码。 JPEG建议的熵编码是Huffman编码和自 适应二进制编码。 输入：DC码和AC行程编码的码字。 输出：压缩后的数据。
熵编码可分成两步进行 （1）先把DC码和形成编码转换成中间符 号序列。 （2）然后给这些符号赋予变长码字。
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。
matlab压缩JPEG实验及程序
实验四JPEG压缩一、实验原理1、数据分块对图像进行编码前，将每个分量图像分割成不重叠的8×8像素块，每一个8×8像素块称为一个数据单元（DU）。
在彩色图像中，JPEG分别压缩图像的每个彩色分量。
虽然JPEG可以压缩通常的红绿蓝分量，但在YCbCr 空间的压缩效果会更好。
这是因为人眼对色彩的变化不如对亮度的变化敏感，因而对色彩的编码可以比对亮度的编码粗糙些，这主要体现在不同的采样频率和量化精度上。
因此，编码前一般先将图像从RGB空间转换到YCbCr 空间，再把各分量图像分割成8×8数据块。
在对图像采样时，可以采用不同的采样频率，这种技术称为二次采样。
由于亮度比色彩更重要，因而对Y分量的采样频率可高于对Cb、Cr的采样频率，这样有利于节省存储空间。
常用的采样方案有YUV422和YUV411。
把采样频率最低的分量图像中一个DU所对应的像区上覆盖的所有各分量上的DU按顺序编组为一个最小编码单元（MCU）。
对灰度图像而言，只有一个Y分量，MCU就是一个数据单元。
而对彩色图像而言，以4:1:1的采样方案为例，则一个MCU由4个Y分量的DU、1个Cb分量的DU和1个Cr 分量的DU组成。
2、DCT处理图像数据块分割后，即以MCU为单位顺序将DU进行二维离散余弦变换。
对以无符号数表示的具有P位精度的输入数据，在DCT前要减去2P-1，转换成有符号数，而在IDCT后，应加上2P-1，转换成无符号数。
对每个8×8的数据块DU进行DCT后，得到的64个系数代表了该图像块的频率成分，其中低频分量集中在左上角，高频分量分布在右下角。
系数矩阵左上角的叫做直流（DC）系数，它代表了该数据块的平均值，其余63个叫交流（AC）系数。
3、系数量化在DCT处理中得到的64个系数中，低频分量包含了图像亮度等主要信息。
在从空间域到频域的变换中，图像中的缓慢变化比快速变化更易引起人眼的注意，所以在重建图像时，低频分量的重要性高于高频分量。
JPEG图像的压缩与解压缩解读
JPEG压缩操作过程1. 为JPEG对象分配空间并初始化2. 指定图像输出目标3. 为压缩设定参数，包括图像大小，颜色空间4. 开始压缩5. 写入数据6. 压缩完毕7. 释放资源为JPEG对象分配空间并初始化压缩过程中使用的JPEG对象是一个jpeg_compress_struct的结构体。
同时还需要定义一个用于错误处理的结构体对象，IJG中标准的错误结构体是jpeg_error_mgr。
struct jpeg_compress_struct cinfo;struct jpeg_error_mgr jerr;然后是将错误处理结构对象绑定在JPEG对象上。
cinfo.err = jpeg_std_error(&jerr);这个标准的错误处理结构将使程序在出现错误时调用exit()退出程序，如果不希望使用标准的错误处理方式，则可以通过自定义退出函数的方法自定义错误处理结构，详情见文章后面的专门章节。
初始化cinfo结构。
jpeg_create_compress(&cinfo);指定图像输出目标利用标准C中的文件指针传递要输出的jpg文件。
FILE * outfile;if ((outfile = fopen(filename, "wb")) == NULL){return 0;}jpeg_stdio_dest(&cinfo, outfile);为压缩设定参数在开始压缩数据之前需要为压缩指定几个参数和缺省参数。
设定缺省参数之前需要指定的几个参数是：图像宽度cinfo.image_width，图像高度cinfo.image_height，图像的颜色通道数cinfo.input_components(比如RGB图像为3，灰度图为1)，图像颜色空间cinfo.in_color_space(比如真彩色JCS_RGB，灰度图JCS_GRAYSCALE)。
如：cinfo.image_width = 800;cinfo.image_height = 600;cinfo.input_components = 3;cinfo.in_color_space = JCS_RGB;//JCS_GRAYSCALE表示灰度图，JCS_RGB表示彩色图像然后是设定缺省设置jpeg_set_defaults(&cinfo);注意此处，在set default之前，必须设定in_color_space，因为某些缺省参数的设定需要正确的color space值。
MATLAB实现JPEG标准下的静态图像压缩
MATLAB实现JPEG标准下的静态图像压缩1引言众所周知，原始图像数据会占用大量的存储空间，对于需要大量存储和传输图像的应用领域，需要有效的方法来存储及传输这些图像文件。
因此，对图像信息进行一定的压缩处理成为一个不可或缺的重要环节。
图像数据压缩是指在满足一定图像质量的情况下,用尽可能少的数据量来表示图像。
通常情况下，图像中含有大量的冗余信息，图像压缩的目的就是通过消除这种冗余性，减少图像的存储空间，即保留不确定的信息，去掉确定的信息，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。
2图像数据压缩系统2.1图像数据压缩系统的组成典型的图像数据压缩系统的组成如下：（1）变换器由于图像中大量冗余信息的存在，去除图像相关性是提高编码效率的一个很重要的步骤。
变换器是无损变换过程，变换后的图像可以无失真恢复原始图像。
（2）量化器生成一组有限个离散符号来表示压缩的图像。
量化过程是一个幅值离散的过程，它是不可逆的，也是有损耗的。
（3）编码器给量化器输出的每个符号指定一个码字，即二进制位流。
编码器可以使用定长编码或变长编码，变长编码又称为熵编码。
图像符号的编码过程和变换过程一样是无损耗的，即编码和解码过程是可逆过程。
2.2图像压缩系统评价不同的图像压缩系统，由于其应用环境与处理目标不尽相同，因此系统结构和具体算法的选择是千变万化的。
为了对图像系统的性能有一个统一和全面的评价，我们通常从恢复图像质量，压缩率，算法复杂度以及通信时延几个方面来考察一个图像处理系统的压缩效果和可实现性及实用性。
压缩比就是原始图像大小与采用某种算法压缩后的图像大小的比值。
恢复图像的高质量与高压缩比总是一对矛盾，因此这一对矛盾解决得好坏就成了评判压缩算法优劣的重要标准。
3 JPEG标准由国际标准化组织（ISO/IEC）与国际电报电话咨询委员会（CCITT）联合发起的联合图像专家组，在图像编码研究成果的基础上于20世纪90年代初制定了静止图像的编码标准，简称JPEG（Joint Photographic Expert Group）标准[1]。
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JPEG 静态图像压缩实验指导书一、实验目的1.了解多媒体通信中图像压缩技术2.熟悉JPEG图像压缩编码过程3.掌握二维DCT变换算法二、实验原理JPEG(Joint Photographic Experts Group) 是一个由ISO和ITU-T两个组织机构联合组成的一个图像专家小组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准，这个专家组开发的算法称为JPEG算法，并且成为国际上通用的标准。
JPEG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不仅适于静止图像的压缩，电视图像的帧内图像的压缩编码，也常采用此算法。
JPEG标准定义了多种工作模式，其中最基本的是基于8×8块的DCT顺序编码，将一帧图像分为8×8的块，然后按照从左至右、自上而下的顺序，对块进行DCT、量化和熵编码。
其编、解码框图如下：图1 基于DCT的顺序编码框图DCT解码器图2 基于DCT的顺序解压缩框图JPEG压缩编码算法的主要计算步骤：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(differential pulse code modulation，DPCM)对直流系数(DC)进行编码。
5)使用行程长度编码(run-length encoding，RLE)对交流系数(AC)进行编码。
6)熵编码(entropy coding)。
三、实验内容按照上述压缩过程实现一幅图像的压缩，生成符合JPEG标准的图像文件JPEG图像编码流程如下：图3 JPEG图像编码流程1.DCT变换对8×8的图像数据块进行二维DCT的变换，把能量集中在少数几个系数上，从而达到数据压缩的目的。
：DCT 变换公式:DCT 反变换公式：其中：二维DCT 变换可以分解为行和列的一维DCT 变换的组合运算，也可将8×8的块分为更小的子块，直接对二维数据进行2维快速余弦变换。
2. 量化量化表达式为：其中 T(u ，v)是推荐的量化矩阵，详见附录1量化矩阵表3. 熵编码JPEG 标准中熵编码对直流DC 系数和交流AC 系数分别采用不同的压缩编码算法1） DC 系数编码：JEPG 把所有子块的DC 系数集合在一起，采用差分编码的方法表示。
编码步骤为：a ） 将初始值设为128，对相邻块的DC 系数F(0,0)进行差分运算b ）将差分值改写为[size,value] (尺寸，幅值)的符号对。
尺寸取2的对数加1c ） 按照表2、3对该符号对进行编码2） AC 系数编码AC 系数编码步骤为：a ） 以块为单位，从AC01开始对块内的量化数据进行Z 形行程扫描，记录两个非零值的大小和其间连续零的个数b ）将扫描结果改写为[RunLength ，level](行程、幅度)的符号对，其中RunLength代表该非零值和它前一个值之间0的个数，以(EOB)表示块结束。
c）按照表3对上述的符号对进行编码。
若符号在表中查不到对应码字，用ESC码表示，然后按表4，5对RunLength和level进行编码。
4.对编码后的图像数据进行解码，与原始图像数据进行比较。
四、实验要求1.根据实验内容要求编写编解码程序，所用编程语言自选。
可以参考实验室提供的范例程序，并充分发挥你的创造性，写出有自己特色的程序。
2.生成JPEG格式的压缩文件，可用第三方软件打开，由指导教师验证通过3.实验完成后提交完整源程序，并在关键处加上详细批注。
4.撰写实验报告，实验报告要求详细介绍你实现的功能，设计思想，并根据思考题进行分析。
五、样本程序说明实验室提供一个BC编写的样本程序，供大家参考。
见“JPEG实验”文件夹，各文件功能说明如下：1)JPEG压缩程序：gendat.exe2)为压缩后的数据加上JPEG文件头的程序genjpg.exe3)解JEPG压缩程序extrdat.exe其中：（1）的输入参量是需要生成的压缩文件的名字。
主程序流程为：a)程序初始化，读取文件名称、原始图像数据等基本数据；b)从AC.TAB和DC.TAB两个文件生成AC表和DC表，存入数组c)以8×8为样本单位进行DCT变换d)以8×8为样本单位进行量化e)以8×8为样本单位进行Z形扫描f)以8×8为样本单位进行熵编码g)以8×8为样本单位进行解量化h)以8×8为样本单位进行IDCT变换请大家在参考上述程序的基础上，编写自己的JPEG压缩程序，利用（2）、（3）程序检查自己的程序是否正确。
六、思考题1.计算图像的压缩比，并比较原图像的效果2.DCT变换、量化后，数据的范围是多少？有没有可能超出码表所给出的幅值范围。
附录：JPEG图像压缩方法相关数据表1：量化矩阵T ( U,V )色差量化矩阵T(u,v)亮度量化矩阵T(u,v)表2：DC系数码表Size Code0 1001 002 013 1014 1105 11106 1111,07 1111,108 1111,110表3：DC系数码表Value Code128～255 1000,0000～1111,111164～127 1000,000～1111,11132～63 1000,00～1111,1116～31 1000,0～1111,18～15 1000～11114～7 100～1112～3 10～111 10 —-1 0-2～-3 01～00-4～-7 011～000-8～-15 0111～0000-16～-31 01111～00000-32～-63 011111～000000-64～-127 0111111～0000000-128～-255 01111111～00000000表4：RunlengthLevel Code0 1 11S2 0100S3 0010,1S4 0000,110S5 0010,0110S6 0010,0001S7 0000,0010,10S8 0000,0001,1110S9 0000,0001,1000S10 0000,0001,0011S11 0000,0001,0000S12 0000,0000,1110S13 0000,0000,1100,1S14 0000,0000,1100,0S15 0000,0000,1011,1S16 0000,0000,0111,11S17 0000,0000,0111,01S18 0000,0000,0111,00S19 0000,0000,0110,11S20 0000,0000,0110,10S21 0000,0000,0110,01S22 0000,0000,0110,00S23 0000,0000,0101,11S24 0000,0000,0101,10S25 0000,0000,0101,01S26 0000,0000,0101,00S27 0000,0000,0100,11S28 0000,0000,0100,10S29 0000,0000,0100,01S30 0000,0000,0100,00S31 0000,0000,0011,000S32 0000,0000,0010,111S33 0000,0000,0010,110S34 0000,0000,0010,101S35 0000,0000,0010,100S36 0000,0000,0010,010S37 0000,0000,0010,010S38 0000,0000,0010,001S39 0000,0000,0010,000S1 1 011S2 0001,10S3 0010,1010S4 0000,0011,00S5 0000,0001,1011S6 0000,0000,1011,0S7 0000,0000,1010,1S8 0000,0000,0011,111S9 0000,0000,0011,110S10 0000,0000,0011,101S11 0000,0000,0011,100S12 0000,0000,0011,011S13 0000,0000,0011,010S14 0000,0000,0011,001S15 0000,0000,0001,0011S16 0000,0000,0001,0010S17 0000,0000,0001,0001S18 0000,0000,0001,0000S 2 1 0101S2 0000,100S3 0000,0010,11S4 0000,0001,0100S5 0000,0000,1010,0S 3 1 0011,1S2 0010,0100S3 0000,0001,1100S4 0000,0000,1001,1S 4 1 0011,0S2 0000,0011,11S3 0000,0001,0010S 5 1 0001,11S2 0000,0010,01S3 0000,0000,1001,0S6 1 0001,01S2 0000,0001,1110S3 0000,0000,0001,0100S7 1 0001,00S2 0000,0001,0101S8 1 0000,111S2 0000,0001,0001S9 1 0000,110S2 0000,0000,1000,1S10 1 0010,0111S2 0000,0000,1000,0S11 1 0010,0011S2 0000,0000,0001,1010S12 1 0010,0010S2 0000,0000,0001,1001S13 1 0010,0000S2 0000,0000,0001,1000S14 1 0000,0011,10S 2 0000,0000,0001,0110S15 1 0000,0011,01S2 0000,0000,0001,0110S16 1 0000,0010,00S2 0000,0000,0001,0101S17 1 0000,0001,1111S18 1 0000,0001,1010S19 1 0000,0001,1001S20 1 0000,0001,0111S21 1 0000,0001,0110S22 1 0000,0000,1111,1S23 1 0000,0000,1111,0S24 1 0000,0000,1110,1S25 1 0000,0000,1110,0S26 1 0000,0000,1101,1S27 1 0000,0000,0001,1111S28 1 0000,0000,0001,1110S29 1 0000,0000,0001,1101S30 1 0000,0000,0001,1100S31 1 0000,0000,0001,1011SEOB 10esc 0000,10注：S表示，当Level 为正值时S=0，Level 为负值时S=1。