个点保存一个 8bit 的亮度值， 每 2x2 个点保存一个 Cr Cb 值， 而图象在肉眼中的感觉不会起太大的变化。 所以， 原来用 RGB 模型， 4 个点需要 4x3=12 字节。 而现在仅需要 4+2=6 字节; 平均每个点占 12bit。 当然 JPEG 格式里允许每个点的 C 值都记录下来; 不过 MPEG 里都是按 12bit 一个点来存放的， 我们简写为 YUV12。
[R G B] -> [Y Cb Cr] 转换
-------------------------
(R，G，B 都是 8bit unsigned)
        | Y  |  =  |  0.299       0.587       0.114 |   | R |     | 0 |
        | Cb |  =  |- 0.1687    - 0.3313      0.5   | * | G |   + |128|
        | Cr |  =  |  0.5       - 0.4187    - 0.0813|   | B |     |128|
Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B  (亮度)
Cb =  - 0.1687*R – 0.3313*G + 0.5*B +128
Cr =    0.5*R – 0.4187*G – 0.0813*B +128
[Y，Cb，Cr] -> [R，G，B] 转换
R = Y  + 1.402  *(Cr-128)
G = Y – 0.34414*(Cb-128) – 0.71414*(Cr-128)
B = Y + 1.772  *(Cb-128)
    一般， C 值 (包括 Cb Cr) 应该是一个有符号的数字， 但这里被处理过了， 方法是加上了 128。JPEG 里的数据都是无符号 8bit 的。
1.4.2  DCT (离散余弦变换)
    JPEG 里要对数据压缩，先要做一次DCT变换，DCT变换的原理涉及到数学知识，这里我们不必深究，反正和傅立叶变换(学过高数的都知道)是差不多的。经过这个变换，就把图片里点和点间的规律呈现出来了，更方便压缩。JPEG里是对每8x8个点为一个单位处理的。所以如果原始图片的长宽不是8的倍数，都需要先补成8的倍数，好一块块的处理。另外，记得刚才我说的Cr Cb都是2x2记录一次吗？所以大多数情况，是要补成16x16的整数块。按从左到右，从上到下的次序排列(和我们写字的次序一样)。JPEG里是对Y Cr Cb分别做DCT变换的。这里进行 DCT 变换的Y，Cr，Cb值的范围都是-128~127 (Y被减去128)
    JPEG 编码时使用的是 Forward DCT (FDCT)，解码时使用的 Inverse DCT (IDCT)下面给出其二维公式

              >> 

基于JPG标准的图像压缩算法+代码+论文
2D-FDCT: 
2D-IDCT:

1.4.3排列 DCT 结果
     DCT 将一个 8x8 的数组变换成另一个 8x8 的数组。 但是内存里所有数据都是线 形存放的， 如果我们一行行的存放这 64 个数字， 每行的结尾的点和下行开始的点就 没有什么关系， 所以 JPEG 规定按如下次序整理 64 个数字。
                  0， 1， 5， 6，14，15，27，28，
                  2， 4， 7，13，16，26，29，42，
                  3， 8，12，17，25，30，41，43，
                  9，11，18，24，31，40，44，53，
                 10，19，23，32，39，45，52，54，
                 20，22，33，38，46，51，55，60，
                 21，34，37，47，50，56，59，61，
                 35，36，48，49，57，58，62，63
这样数列里的相邻点在图片上也是相邻的了。
1.4.4  量化
对于前面得到的 64 个空间频率振幅值， 我们将对它们作幅度分层量化，操作方法就是分别除以量化表里对应值并四舍五入。
for i=1:64
       dc(i)=round(B(i)/q(i));
    end
其中B(i)为经过余弦变换后的系数，q(i)为量化表数据；round()是进行四舍五入的数学函数。

    下面两张 JPEG 标准量化表。 (按上面同样的弯曲次序排列)
这两张表依据心理视觉阀制作， 对 8bit 的亮度和色度的图象的处理效果不错。
当然我们可以使用任意的量化表。 量化表是定义在 jpeg 的 DQT 标记后。 一般为 Y 值定义一个， 为 C 值定义一个。
    量化表是控制 JPEG 压缩比的关键。 这个步骤除掉了一些高频量， 损失了很高细节。 但事实上人眼对高空间频率远没有低频敏感。所以处理后的视觉损失很小。另一个重要原因是所有的图片的点与点之间会有一个色彩过渡的过程。 大量的图象信息被包含在低空间频率中。 经过量化处理后， 在高空间频率段， 将出现大量连续的零。
    注意， 量化后

相关热词：VC 基于 JPG 标准 图像 压缩 算法 代码 论文

【责编:网学网  发表评论】