1.音视频探索(5)：JPEG格式与Libjpeg库编译移植
2.简述JPEG的压缩原理
3.简述JPEG的压缩源码压缩原理
4.JPEG是什么编码压缩技术
5.JPEG的压缩
6.令人拍案叫绝的JPEG图像压缩原理

音视频探索(5)：JPEG格式与Libjpeg库编译移植

       音视频探索(5)：JPEG格式与Libjpeg库编译移植

       libJPEG-turbo是一个强大的JPEG图像处理库，广泛应用于Android系统图像压缩，压缩源码尤其在保证图像质量和色彩丰富的压缩源码场景。然而，压缩源码为适应低版本Android手机，压缩源码系统内部的压缩源码groove music 源码压缩算法并未采用全速的哈夫曼编码，因为这会占用过多CPU资源。压缩源码本文将采用Cmake工具编译libJPEG-turbo源码，压缩源码并利用JNI/NDK技术，压缩源码定制哈夫曼编码接口，压缩源码提升Android中的压缩源码压缩性能。

       哈夫曼编码是压缩源码一种高效的无损压缩方式，它根据字符出现概率分配不同长度的压缩源码码字，出现频率高的压缩源码字符编码较短。在图像压缩中，压缩源码通过扫描图像数据确定像素概率，构造赫夫曼树，源码答题系统生成对应码表。例如，构建一颗赫夫曼树，其带权路径长度可通过叶子结点的权重和路径长度计算得出。

       在libjpeg库中，压缩JPEG过程涉及分配结构体、设置输出、参数设置、按行处理数据等步骤。而解码则包括初始化对象、指定数据源、读取头部参数和解压数据等操作。源码分析显示，压缩和解压的核心结构体包含图像信息、参数配置和工作空间指针等关键部分。

       要编译移植libjpeg-turbo，repleace源码分析首先在Android工程中配置CmakeLists.txt，然后编译生成对应的libjpeg.so文件。在使用时，需将库头文件和动态库引入到项目中，并在Java层编写JNI方法，实现Java与C/C++的交互，从而实现JPEG图像的高效编码和解码。

简述JPEG的压缩原理

       ã€€ã€€JPEG压缩分四个步骤实现：

       ã€€ã€€ä¸€ã€é¢œè‰²æ¨¡å¼è½¬æ¢åŠé‡‡æ ·ï¼š

       ã€€ã€€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.R+0.G+0.B Cb=-0.R-0.G+0.B+ Cr=0.R-0.G-0.B＋ 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：YUV和YUV，它们所代表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的数据取样比例。

       ã€€ã€€äºŒã€DCT变换：

       ã€€ã€€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。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个。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。 当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去，是因为DCT变换公式所接受的数字范围是在-到+之间。

       ã€€ã€€ä¸‰ã€é‡åŒ–：

       ã€€ã€€å›¾åƒæ•°æ®è½¬æ¢ä¸ºé¢‘率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。 当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容。

       ã€€ã€€å››ã€ç¼–码：

       ã€€ã€€1、编码 Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。 编码时，每个矩阵数据的DC值与个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。 DC编码 DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补数即可。所谓1的补数，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。

       ã€€ã€€åœ¨å·®å€¼å‰ç«¯å¦å¤–加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（）的位数为3，则霍夫曼码值应该是，两者连接在一起即为。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作；

       ã€€ã€€2、AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。 个AC值排列好的，将AC系数转换成中间符号，中间符号表示为RRRR/SSSS，RRRR是指第非零的AC之前，其值为0的AC个数，SSSS是指AC值所需的位数，AC系数的范围与SSSS的对应关系与DC差值Bits数与差值内容对照表相似。 如果连续为0的AC个数大于，则用/0来表示连续的个0，/0称为ZRL（Zero Rum Length），而（0/0）称为EOB（Enel of Block）用来表示其后所剩余的AC系数皆等于0，以中间符号值作为索引值，从相应的AC编码表中找出适当的霍夫曼码值，再与AC值相连即可。 例如某一组亮度的中间符为5/3，AC值为4，首先以5/3为索引值，从亮度AC的Huffman编码表中找到霍夫曼码值，于是加上原来（4）即是用来取[5，4]的Huffman编码，[5，4]表示AC值为4的前面有5个零。 由于亮度AC，色度AC霍夫曼编码表比较长，在此省略去，有兴趣者可参阅相关书籍。 实现上述四个步骤，即完成一幅图像的JPEG压缩。

简述JPEG的压缩原理

       JPEG压缩分四个步骤实现：

       一、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。

       二、DCT变换： DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，是声明式源码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。

       三、量化： 图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。

       四、编码： 1、编码 Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。 编码时，每个矩阵数据的DC值与个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。rpgmakermv源码解析

JPEG是什么编码压缩技术

       JPEG是一种图形文件。它是Joint Photo Graphic Experts Group制定的压缩标准产生的压缩格式，属J－PEG File Inter�Change Format，可以用不同的压缩比例对这种文件压缩。因压缩技术十分先进，文件小，图形质量高而被广泛运用于图像处理中。

       没问什么原理压的就不说了，太长了^_^

JPEG的压缩

       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. 1．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.R+0.G+0.B Cb=-0.R-0.G+0.B+ Cr=0.R-0.G-0.B＋ 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：YUV和YUV，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.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个。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。 当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去，是因为DCT转换公式所接受的数字范围是在-到+之间。 DCT变换公式： x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值 u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1. u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，称为DC，其余的个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称之为AC。 3、量化 图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。 当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容，JPEG提供的量化表如下： 4、编码 Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。 编码时，每个矩阵数据的DC值与个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。 DC编码 DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补数即可。所谓1的补数，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。 在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（）的位数为3，则霍夫曼码值应该是，两者连接在一起即为。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作。 AC编码 AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。 全文参考： /question/.html

令人拍案叫绝的JPEG图像压缩原理

       JPEG图像压缩原理详解

       在数字化世界里，我们广泛应用各种图像格式，如JPEG、PNG等。尽管文件大小不同，但视觉效果相差不大。这背后隐藏的是数据压缩技术，尤其是JPEG压缩。让我们一起探索这个技术背后的奥秘。

       图像由RGB三通道构成，每个像素由8位表示，但通过色彩空间转换(RGB->YCrCb)和色彩下采样，可以利用人类对亮度敏感度高于色彩的特点，将图像压缩。例如，将2K分辨率图像进行8x8的下采样，能节省存储空间。

       接着，DCT变换（离散余弦变换）是关键步骤。它识别图像中高低频信息，低频信息对视觉影响较小，可以被保留，而高频信息可以舍弃。JPEG算法使用8x8像素组进行DCT变换，然后量化这些系数，根据视觉敏感度调整量化值，以减少信息损失。

       最后，通过游程编码和霍夫曼编码进一步压缩，将数据变得更加紧凑。整个过程，从RGB转换、色彩下采样到DCT处理和编码策略，都是为了实现高效、有效的图像压缩，使得视觉效果几乎无损，但文件大小显著减少。

JPEG编码原理

       了解基本构成后，我们来深入探讨JPEG编码的工作原理。一张由像素矩阵组成，比如x的，包含个像素点。每个像素由RGB三个分量决定颜色，用1字节表示，能呈现种颜色。但这种直接存储方式占用大量空间，因此引入JPEG压缩技术。

       JPEG的核心是将RGB色彩模型转换为YCbCr模型，Y表示亮度，Cb和Cr代表色彩偏差。人眼对亮度变化敏感，对色彩偏差相对不敏感。因此，通过损失CbCr分量中的冗余信息，同时保持Y分量的完整性，可以实现有损压缩。RGB到YCbCr的转换有助于后续的DCT（离散余弦变换）处理。

       DCT将Y、Cb、Cr三个通道分别处理，将每个通道的个像素值转换为一组系数。原始数据的8x8矩阵被分割成多个小块（MCU），高频信息集中在右下角，低频信息在左上角。通过量化，我们丢弃高频部分，以减少存储需求。量化矩阵和量化操作的选择影响压缩率和图像质量。

       接下来是Zig-Zag扫描，用于将量化后的一维数据整理，便于存储。游程编码（RLC）对扫描结果中的0进行压缩，通过编码表示连续的0数量，进一步减小数据量。最后，Huffman编码应用在游程编码后的数据上，根据数据出现概率选择不同长度的码字，提高编码效率。

       解码时，JPEG遵循相反的流程，从HEADER解析开始，逐步还原图像数据。JPEG压缩和解压缩涉及复杂的算法和编码表，但通过这些步骤，我们能有效地在有限的存储空间内保存丰富的图像信息。