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车载音效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，充值水卡 源码生成对应码表。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，保护网站源码首先在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.net源码如何使用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。资金净额流入源码

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。