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jpg和jpeg有什么不同?之間有著什么樣的聯系?

發布時間:2021-06-22 15:30:05        出處:易壓縮        閱讀數:1602

  您也許對JPEG和JPG看起來如此相似感到疑惑,它們究竟是同一種圖片格式嗎?JPEG與JPG之間究竟有什么關系?要回答這個問題,我們必須先理解JPEG的來源。


  JPEG,全名為"JohnPhotographicExpertsyup",譯成中文,是1986年成立的“圖像聯合專家組”,1992年,它發布了“JPEG標準”,這是一項專門對圖像進行壓縮的標準。


jpeg


  在JPG、JPEG、JFIFI和JIF等文件格式中,使用JPEG標準壓縮的圖片文件,被稱為"JPEG文件",JIG文件的擴展名最常見。


  若JPEG在此指的是聯合圖像專家小組,那么JPEG和JPG就是制定壓縮標準的組織和采用該組織制定的壓縮標準的一種壓縮方式之間的關系;若JPEG在此指的是JPEG壓縮標準,那么JPEG和JPG就是一種壓縮方式,圖像的壓縮方式和采用該標準的壓縮方式之間的關系;

JPEG是指JPG的后綴名,JPEG與JPG的關系,就是JPEG標準中JPEG壓縮圖像的兩種不同格式。


顏色空間變換

  為了壓縮圖片,首先要知道圖片中包含的內容是什么,在分解圖片內容時,首先要做的是顏色空間轉換。色彩空間是指描述圖像顏色的一組數,比較常用的色彩空間有RGB、CMYK。


  也就是說,RGB用三組數值,分別代表紅、綠、藍,而紅、綠、藍三種顏色在不同程度上被配比后,就會呈現出不同的顏色。一般RGB顏色模式用于顯示顯示器。


  CMYK表示為四組數,分別表示色、品紅色、色、艷,而青、品紅色、色、艷四種顏色經過不同程度的配比,就會出現不同的顏色。CMYK色彩模型通常用于印刷。


  如何才能在JPEG壓縮圖像的過程中,用數字表達圖像內容?實際上,JPEG定量分析圖像顏色時,不使用RGB模式,也不使用CMYK模式,而是使用YCbCr模式,其中,Y是一種顏色度(藍色),Cb是一種顏色度(紅色)。所以問題來了,為什么JPEG不采用RGB和CMYK的顏色模型,而采用YCbCr這樣一種看似奇葩的顏色模式?這里也要談到人類眼睛的工作機制。


  人的眼睛能夠感知圖像,是因為人的眼睛包含了視錐細胞和視桿細胞,其中視錐細胞具有感知顏色的能力,視桿細胞則具有知性的能力,通常,人的眼睛中視桿細胞的數目較多,因此人的眼睛比顏色更敏感。比如當你熄燈的時候,你可以在黑暗的光線下逐漸看到周圍的事物,而對于周圍事物的顏色,你可能就不那么敏感了。而JPEG正是利用了人眼的這個特點,在壓縮圖像時,分別處理色彩和顏色。


  因為人眼對亮度非常敏感,所以JPEG不會對亮度做太多的改變,而人類眼睛對顏色比較不敏感(科學研究表明,人眼可能能分辨1000萬種不同的顏色,與電腦相比,這種感知能力要差得多),因此JPEG在人眼發現顏色錯誤之前,會對顏色進行壓縮,這樣即使圖像丟失了一些細節,人眼也不容易捕捉到。


 JPEG圖像壓縮過程中顏色空間的轉換,指的是RGB到YCbCr的轉換。


縮減取樣

  對于YCbCr模型,Cb通道和Cr通道中的信息量遠遠小于Y通道中的信息量,同時,人眼對顏色的敏感度也很有限,因此JPEG的壓縮算法會將Cb通道和Cr通道中的數據縮減至4:4:4(無縮減采樣),4:2:2(橫向2倍),4:0(縱向2倍),而4:0(橫向2倍)最常見。


離散余弦變換(DCT )

  一般認為,8*8像素的格子里的像素往往非常相似,所以,當我們走到這一步時,JPEG就會把圖像分成8*8像素的兩部分。


一個8*8的像素塊

  每個象元都使用離散的余弦變換來編碼,法國數學家傅里葉告訴我們,幾乎所有的周期函數,都可以表示為一系列的"弦波",即,通過將一系列帶有權重的不同余弦的值相加,可以重構出原始圖。最終,每一個8*8的象素塊通過一個特定的功能,產生一個8*8的新的數字矩陣。

一個8*8的數字矩陣

量化

  在此之前,通過離散余弦變換得到的數字可以直接進行壓縮,而且它們還需要再處理一次,這就是量化。這一過程,實際上是DTC系數-優化過程,在8*8像素的一個8像素區域,每個像素點之間的差值很大,它的弦波頻率很高,我們稱之為高頻區,相反,在一個8*8像素的區域,每個像素點之間的差值很小,這就是它的弦波頻率,我們稱之為低頻區,DCT算法已將哪里頻率高,哪里頻率低稱為低頻區。


離左下角越近,頻率就越低,越接近右下角


人的眼睛對高頻區(小范圍、復雜度)的識別能力較差,而對低頻區(大范圍、低復雜度)的識別能力較好,因此JPEG根據人的這一特點對高頻區進行了大量的簡化和壓縮,實際上就是將頻率域中的每一組元素,除以一組特定的常數,然后將計算結果四舍五入,取一個整數,JPEG將高頻區中的所有元素都算到零,然后四舍五入,取該頻域的數值為0。


你會發現,這個矩陣中有許多連續的0,這對于壓縮來說是非常有用的。


熵編碼最后一步是壓縮,仔細看一下最后得到的矩陣,你會發現,從左上角到右下角,連續0的數目都在急劇地增加,而這就需要用熵編碼技術,對數據進行編碼。

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