JPEG图像压缩编码原理及格式

第四章TIFF格式TIFF(TaggedImageFileFormat)格式是印前工作流程使用最多的图像格式之一。TIFF格式特点：1、图像数据：大数据量，可支持到4G。2、支持多图像模式：包括CMYK、Lab等，但是不支持多色调图像和多通道图像。（与EPS格式的重要区别之处）。3、支持Alpha通道：4、支持多图层、多分辨率结构5、允许嵌入颜色空间的ICC数据和专色。EPS(EncapsulatedPostScript)格式是印前生产事实上的工业标准。EPS格式EPS格式的主要用途：1、支持多色调、多通道图像。2、包含加网、分色信息和包含传递函数4、支持屏幕显示和硬拷贝输出色彩管理不支持多图层文件和Alpha通道。DCS(DesktopColorSeparation)格式是标准EPS格式的扩展形式。由Quark设计开发。DCS支持多通道图像，既支持专色。JPEG图像压缩编码原理

及格式•概况•算法原理(DCT、量化、熵编码)•格式概述JPEG概况JPEG=JointPictureExpertGroup=联合图像专家组“联合”=国际电话电报咨询委员会(CCITT)+国际标准化组织(ISO)第1个灰度及彩色静止图像的国际标准1993年公布。JPEG的模型和算法流程JPEG编码：原始图像数据

压缩图像数据原始数字图像8x8像素小块离散余弦变换量化熵编码压缩图像数据JPEG的模型和算法流程JPEG解码：压缩图像数据

解压缩图像数据解码数字图像离散余弦逆变换逆量化熵解码压缩图像数据JPEG图像压缩的核心方法余弦变换：

使空间域像素数据频率域，许多高频数据很小，可以置0；对频谱数据的“Z”形量化；非等长的熵编码(Huffman/算术编码)JPEG中的余弦变换余弦变换：

JPEG中的余弦变换在JPEG中，将图像分割成8x8像素的小块，

进行余弦变换，其变换式为(M=N=8)：JPEG中的余弦变换四个8x8图像块如下：图像的变化不同pic0pic1pic2pic3JPEG中的余弦变换pic0：pic0图像灰度级gray(x,y)JPEG中的余弦变换pic0：pic0图像灰度级gray(x,y)

0256210515019422925502562105150193230255025621051501932302550266210515019423025502562104150193229255026621051501932302550256110515119323025502561104150193230255JPEG中的余弦变换对pic0进行DCT：pic0DCT:高频系数很小

1.0199-0.71000.0002-0.0254-0.0001-0.00630.0001-0.00140.00040.0003-0.0005-0.0005-0.00030.00030.0009-0.0004-0.0004-0.0005-0.00010.00040.00050.0002-0.00000.00000.00010.0004-0.0003-0.00020.0001-0.00040.0004-0.0002-0.00040.00010.00020.0004-0.0004-0.00060.0009-0.00030.0007-0.0002-0.00060.00040.0001-0.0001-0.0002-0.00050.00000.00020.0002-0.0003-0.00040.00010.0001-0.0002-0.0008-0.0001-0.00010.00010.0007-0.00010.00040.0005(DCT系数x1000)JPEG中的余弦变换对pic0进行DCT：pic0DCT:高频系数很小JPEG中的余弦变换pic1：pic1图像灰度级gray(x,y)JPEG中的余弦变换对pic1进行DCT：pic1DCT:高频系数很小JPEG中的余弦变换pic2：pic2图像灰度级gray(x,y)JPEG中的余弦变换对pic2进行DCT：pic2DCT:高频系数很小JPEG中的余弦变换pic3：pic3图像灰度级gray(x,y)JPEG中的余弦变换对pic3进行DCT：pic3DCT:高频系数较大一些JPEG中的余弦变换在JPEG进行余弦变换后，由8x8像素图像块获得8x8个频域系数C(u,v)，如果存储64个频域系数，则图像数据并不能压缩。关键点通常，变换后的频域系数直流成分C(0,0)最大，低频域系数大于高频域系数，高频域的系数较小，可以用某种算法使其接近于0。采用一些算法，使一定频率以外的高频系数为0，则存储的数据量可以压缩。JPEG中的量化此处的“量化”不是指：A/D转换中的量化。JPEG量化是：

事先建立1张8x8个数据的“量化表”，“量化表”内数据大小排布的规律是：数值随频率上升而上升，直流/低频位置上的数值小，高频位置上的数值大。用DCT获得的8x8频域系数，除以对应位置上的量化表数据，高频系数就可能趋于0，而直流成分和低频系数则较大。JPEG中的量化量化计算：计算后，较多的高频系数为0。“量化表”决定了高频系数非0的范围、保留高频成分的多少。有不同等级的“量化表”，对应不同的压缩/还原质量。JPEG中的量化例如：8x8像素的图像：JPEG中的量化例如：8x8个DCT系数：JPEG中的量化量化表：JPEG中的量化DCT系数

量化表系数舍入取整：JPEG中的量化量化后64个DCT系数的排序(Z形)：JPEG中的量化量化后系数的排序(Z形)：{74,33,31,-1,-2,-1,2,-2,-2,2,0,0,……,0};由于大量的0连续排列，可以用“行程编码(RunLengthCoding)”方法节约存贮空间。JPEG的编码JPEG编码：原始图像数据

压缩图像数据原始数字图像8x8像素小块离散余弦变换量化熵编码压缩的图像数据DC:与前一块DC的差值编码AC:(Z形)行程编码RLEHuffman熵编码对信息符号编码时，考虑每种符号在信息流中出现的概率；对出现概率大的符号采用“短码(位数少)”，对出现概率小的符号采用“长码(位数多)”；可以降低“平均码长”降低“信息熵”，压缩数据量。Huffman编码是熵编码的一种方法。JPEG的编码整个图像由多个8x8图像小块组成，每块都有1个直流DC系数、63个交流AC系数；直流DC系数和交流AC系数分别采用不同方法编码。JPEG的编码DC系数用的方法是：第1块图像的DC系数是“真值”，以后各块的DC是与前1块DC系数的“差值”：Diff=DC(i)-DC(i-1)JPEG的编码63个AC系数采用“行程编码(RLE=RunLengthEncoding)”；AC系数要进行位数非等长的“熵编码”。JPEG的编码JPEG编码的中间符号表示法：

每个DC系数：用2个符号表示

符号1：DC系数编码所用的位数；符号2：DC系数的值。JPEG的编码JPEG编码的中间符号表示法：

每个AC系数：用2个符号表示

符号1：行程，位数；

行程：在Z形矩阵中，

非零的AC系数前面，连续的零系数个数；

位数：AC系数编码的位数；

符号2：AC系数的值。JPEG的编码JPEG编码例子前1块的DC系数=12，本块DC=15，差值=3，查Huffman表，可以得到：编码所需的位数=2，中间格式(2),(3)。符号1：DC系数编码所用的位数；符号2：DC系数的值。JPEG的编码JPEG编码例子AC系数：第1个非零系数=-2，前边有1个零，即：行程=1，对-2的编码为需要2位，中间格式为(1,2)(-2)。JPEG的编码JPEG编码例子中间格式：(2),(3);(1,2),(-2);(0,1),(-1);(0,1),(-1);(0,1),(-1);(2,1),(-1);(EOB)“EndOfBlock”JPEG的编码JPEG编码例子中间格式：(2),(3);(1,2),(-2);(0,1),(-1);

(0,1),(-1);(0,1),(-1);(2,1),(-1);(EOB)Huffman编码：查Huffman表得到：11011

1101101

000000

0001110001010共31位，平均每个数据31/64=0.48位，不做压缩编码数据量=64x8=512位，压缩比=16.5:1JPEG的应用实例

Tiff,153KB/29KBJpeg,k=12/34KBJPEG的应用实例

Tiff,153KB/29KBJpeg,k=8/7KBJPEG的应用实例

Tiff,153KB/29KBJpeg,k=4/6KBJPEG的应用实例

Tiff,153KB/29KBJpeg,k=2/4KBJPEG的应用实例

Tiff,153KB/29KBJpeg,k=1/3.63KBJPEG的应用实例

Tiff,153KB/29KBJpeg,k=0/3.59KBJPEG的发展——JPEG2000

不采用离散余弦变换，而采用性能优越的“离散小波变换”(DiscreteWaveletTransformation)不进行8x8像素分块，而采用金字塔型的多分辨率分层存贮，可以根据用户需要还原生成不同分辨率图像。J