Ⅰ JPEG壓縮方法的問題
jpeg是有損壓縮，jpeg2000才有無損壓縮。。JPEG2000的原理：
JPEG 2000 與傳統 JPEG 最大的不同，在於它放棄了 JPEG 所採用的以離散餘弦轉換(Discrete Cosine Transform) 為主的區塊編碼方式，而改采以小波轉換(Wavelet transform) 為主的多解析編碼方式。小波轉換的主要目的是要將影像的頻率成分抽取出來。
JPEG2000的優點：
1、JPEG2000 作為JPEG升級版，高壓縮（低比特速率）是其目標，其壓縮率比 JPEG 高約 30% 左右。
2、JPEG2000 同時支持有損和無損壓縮，而 JPEG 只能支持有損壓縮。無損壓縮對保存一些重要圖片十分有用。
3、JPEG2000 能實現漸進傳輸，這是JPEG2000的一個極其重要的特徵。也就是我們對 GIF 格式影像常說的「漸現」特性。它先傳輸圖像的輪廓，然後逐步傳輸數據，不斷提高圖像質量，讓圖象由朦朧到清晰顯示，而不必是像現在的 JPEG 一樣，由上到下慢慢顯示。
4、JPEG2000 支持所謂的「感興趣區域」特性，你可以任意指定影像上你感興趣區域的壓縮質量，還可以選擇指定的部份先解壓縮。這樣我們就可以很方便的突出重點了。
Ⅱ 圖像為什麼可以被壓縮
圖像數據之所以能被壓縮，就是因為數據中存在著冗餘。圖像數據的冗餘主要表現為：圖像中相鄰像素間的相關性引起的空間冗餘；圖像序列中不同幀之間存在相關性引起的時間冗餘；不同彩色平面或頻譜帶的相關性引起的頻譜冗餘。數據壓縮的目的就是通過去除這些數據冗餘來減少表示數據所需的比特數。由於圖像數據量的龐大,在存儲、傳輸、處理時非常困難,因此圖像數據的壓縮就顯得非常重要。
圖像壓縮的種類：
圖像壓縮可以是有損數據壓縮也可以是無損數據壓縮。對於如繪制的技術圖、圖表或者漫畫優先使用無損壓縮，這是因為有損壓縮方法，尤其是在低的位速條件下將會帶來壓縮失真。如醫療圖像或者用於存檔的掃描圖像等這些有價值的內容的壓縮也盡量選擇無損壓縮方法。有損方法非常適合於自然的圖像，例如一些應用中圖像的微小損失是可以接受的（有時是無法感知的），這樣就可以大幅度地減小位速。
Ⅲ 簡述JPEG壓縮演算法
首先你需要了解幾個概念，有損壓縮，量化，行程編碼。
對一副圖片來說，bitmap就是原始格式，沒經過任何壓縮的。
量化就是把所有0-255的像素值進行歸類，然後分成盡量少的積累，這要存儲量就小很多了，對於JEPG來說量化是有損壓縮的起源。
最後就是對所有的已經歸類過的點進行行程編碼，然後就壓縮完了
Ⅳ JPEG標準的基本系統中壓縮過程有幾步每步的工作原理是什麼
JPEG壓縮分四個步驟實現：
1.顏色模式轉換及采樣；
2.DCT變換；
3.量化；
4.編碼。
二.
1．顏色模式轉換及采樣 RGB色彩系統是我們最常用的表示顏色的方式。JPEG採用的是YCbCr色彩系統。想要用JPEG基本壓縮法處理全彩色圖像，得先把RGB顏色模式圖像數據，轉換為YCbCr顏色模式的數據。Y代表亮度，Cb和Cr則代表色度、飽和度。通過下列計算公式可完成數據轉換。 Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B＋128 人類的眼晴對低頻的數據比對高頻的數據具有更高的敏感度，事實上，人類的眼睛對亮度的改變也比對色彩的改變要敏感得多，也就是說Y成份的數據是比較重要的。既然Cb成份和Cr成份的數據比較相對不重要，就可以只取部分數據來處理。以增加壓縮的比例。JPEG通常有兩種采樣方式：YUV411和YUV422，它們所代表的意義是Y、Cb和Cr三個成份的數據取樣比例。
2.DCT變換 DCT變換的全稱是離散餘弦變換(Discrete Cosine Transform)，是指將一組光強數據轉換成頻率數據，以便得知強度變化的情形。若對高頻的數據做些修飾，再轉回原來形式的數據時，顯然與原始數據有些差異，但是人類的眼睛卻是不容易辨認出來。 壓縮時，將原始圖像數據分成8*8數據單元矩陣，例如亮度值的第一個矩陣內容如下：
JPEG將整個亮度矩陣與色度Cb矩陣，飽和度Cr矩陣，視為一個基本單元稱作MCU。每個MCU所包含的矩陣數量不得超過10個。例如，行和列采樣的比例皆為4:2:2，則每個MCU將包含四個亮度矩陣，一個色度矩陣及一個飽和度矩陣。 當圖像數據分成一個8*8矩陣後，還必須將每個數值減去128，然後一一代入DCT變換公式中，即可達到DCT變換的目的。圖像數據值必須減去128，是因為DCT轉換公式所接受的數字范圍是在-128到+127之間。 DCT變換公式：
x,y代表圖像數據矩陣內某個數值的坐標位置f(x,y)代表圖像數據矩陣內的數個數值u,v代表DCT變換後矩陣內某個數值的坐標位置F(u,v)代表DCT變換後矩陣內的某個數值 u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 經過DCT變換後的矩陣數據自然數為頻率系數，這些系數以F（0，0）的值最大，稱為DC，其餘的63個頻率系數則多半是一些接近於0的正負浮點數，一概稱之為AC。
3、量化 圖像數據轉換為頻率系數後，還得接受一項量化程序，才能進入編碼階段。量化階段需要兩個8*8矩陣數據，一個是專門處理亮度的頻率系數，另一個則是針對色度的頻率系數，將頻率系數除以量化矩陣的值，取得與商數最近的整數，即完成量化。 當頻率系數經過量化後，將頻率系數由浮點數轉變為整數，這才便於執行最後的編碼。不過，經過量化階段後，所有數據只保留整數近似值，也就再度損失了一些數據內容，JPEG提供的量化表如下：
4、編碼 Huffman編碼無專利權問題，成為JPEG最常用的編碼方式，Huffman編碼通常是以完整的MCU來進行的。 編碼時，每個矩陣數據的DC值與63個AC值，將分別使用不同的Huffman編碼表，而亮度與色度也需要不同的Huffman編碼表，所以一共需要四個編碼表，才能順利地完成JPEG編碼工作。 DC編碼 DC是彩採用差值脈沖編碼調制的差值編碼法，也就是在同一個圖像分量中取得每個DC值與前一個DC值的差值來編碼。DC採用差值脈沖編碼的主要原因是由於在連續色調的圖像中，其差值多半比原值小，對差值進行編碼所需的位數，會比對原值進行編碼所需的位數少許多。例如差值為5，它的二進製表示值為101，如果差值為-5，則先改為正整數5，再將其二進制轉換成1的補數即可。所謂1的補數，就是將每個Bit若值為0，便改成1；Bit為1，則變成0。差值5應保留的位數為3，下表即列出差值所應保留的Bit數與差值內容的對照。
在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼碼值，例如亮度差值為5（101）的位數為3，則霍夫曼碼值應該是100，兩者連接在一起即為100101。下列兩份表格分別是亮度和色度DC差值的編碼表。根據這兩份表格內容，即可為DC差值加上霍夫曼碼值，完成DC的編碼工作。
AC編碼 AC編碼方式與DC略有不同，在AC編碼之前，首先得將63個AC值按Zig-zag排序，即按照下圖箭頭所指示的順序串聯起來。
63個AC值排列好的，將AC系數轉換成中間符號，中間符號表示為RRRR/SSSS，RRRR是指第非零的AC之前，其值為0的AC個數，SSSS是指AC值所需的位數，AC系數的范圍與SSSS的對應關系與DC差值Bits數與差值內容對照表相似。 如果連續為0的AC個數大於15，則用15/0來表示連續的16個0，15/0稱為ZRL（Zero Rum Length），而（0/0）稱為EOB（Enel of Block）用來表示其後所剩餘的AC系數皆等於0，以中間符號值作為索引值，從相應的AC編碼表中找出適當的霍夫曼碼值，再與AC值相連即可。 例如某一組亮度的中間符為5/3，AC值為4，首先以5/3為索引值，從亮度AC的Huffman編碼表中找到1111111110011110霍夫曼碼值，於是加上原來100（4）即是用來取[5，4]的Huffman編碼1111111110011110100，[5，4]表示AC值為4的前面有5個零。 由於亮度AC，色度AC霍夫曼編碼表比較長，在此省略去，有興趣者可參閱相關書籍。 實現上述四個步驟，即完成一幅圖像的JPEG壓縮。 參考資料[1] 林福宗 《圖像文件格式（上）——Windows 編程》，清華大學出版社， 1996年[2] 李振輝、李仁各編著，《探索圖像文件的奧秘》，清華大學出版社，1996年[3] 黎洪松、成實譯《JPEG靜止數據壓縮標准》，學苑出版社，1996年
希望能對你有點幫助 ！
Ⅳ jpeg壓縮過程是什麼
在介紹圖象的壓縮編碼之前，先考慮一個問題：為什麼要壓縮？其實這個問題不用我回答，你也能想得到。因為圖象信息的數據量實在是太驚人了。舉一個例子就明白了，一張A4(210mm*297mm) 幅面的照片，若用中等解析度（300dpi）的掃描儀按真彩掃描，其數據量為多少？讓我們來計算一下：共有(300*210/25.4)*（300*297/25.4）個像素，每個像素佔3個位元組,其數據量為26M位元組，其數據量之大可見一斑了。
如今在Internet上，傳統基於字元界面的應用逐漸被能夠瀏覽圖象信息的WWW(World Wide Web)方式所取代。WWW盡管漂亮，但是也帶來了一個問題：圖象信息的數據量太大了，本來就已經非常緊張的網路帶寬變得更加不堪重負，使得World Wide Web變成了World Wide Wait。
總之，大數據量的圖象信息會給存儲器的存儲容量，通信干線信道的帶寬，以及計算機的處理速度增加極大的壓力。單純靠增加存儲器容量，提高信道帶寬以及計算機的處理速度等方法來解決這個問題是不現實的，這時就要考慮壓縮。壓縮的理論基礎是資訊理論。從資訊理論的角度來看，壓縮就是去掉信息中的冗餘，即保留不確定的信息，去掉確定的信息（可推知的），也就是用一種更接近信息本質的描述來代替原有冗餘的描述。這個本質的東西就是信息量（即不確定因素）。
壓縮可分為兩大類，第一類壓縮過程是可逆的，也就是說，從壓縮後的圖象能夠完全恢復出原來的圖象，信息沒有任何丟失，稱為無損壓縮；第二類壓縮過程是不可逆的，無法完全恢復出原圖象，信息有一定的丟失，成為有損壓縮。選擇哪一類壓縮，要折中考慮，盡管我們希望能夠無損壓縮，但是通常有損壓縮的壓縮比（即原圖象占的位元組數與壓縮後圖象占的位元組數之比，壓縮比越大，說明壓縮效率越高）比無損壓縮的高。
圖象壓縮一般是通過改變圖象的表示方式來達到，因此壓縮和編碼是分不開的。圖象壓縮的主要應用是圖象信息的傳輸和存儲，可廣泛地應用於廣播電視，電視會議，計算機通訊，傳真，多媒體系統，醫學圖象，衛星圖象等領域。
Ⅵ JPEG是什麼編碼壓縮技術
JPEG是一種圖形文件。它是Joint
Photo
Graphic
Experts
Group制定的壓縮標准產生的壓縮格式，屬J－PEG
File
Inter?Change
Format，可以用不同的壓縮比例對這種文件壓縮。因壓縮技術十分先進，文件小，圖形質量高而被廣泛運用於圖像處理中。
沒問什麼原理壓的就不說了，太長了^_^
Ⅶ JPEG的無損壓縮方法原理及過程。
jpeg是有損壓縮，jpeg2000才有無損壓縮。。
JPEG2000的原理：
JPEG 2000 與傳統 JPEG 最大的不同，在於它放棄了 JPEG
所採用的以離散餘弦轉換(Discrete Cosine Transform) 為主的區塊編碼方式，而改采以小波轉換(Wavelet transform)
為主的多解析編碼方式。小波轉換的主要目的是要將影像的頻率成分抽取出來。
JPEG2000的優點：
1、JPEG2000 作為JPEG升級版，高壓縮（低比特速率）是其目標，其壓縮率比 JPEG 高約 30% 左右。
2、JPEG2000
同時支持有損和無損壓縮，而 JPEG 只能支持有損壓縮。無損壓縮對保存一些重要圖片十分有用。
3、JPEG2000
能實現漸進傳輸，這是JPEG2000的一個極其重要的特徵。也就是我們對 GIF
格式影像常說的「漸現」特性。它先傳輸圖像的輪廓，然後逐步傳輸數據，不斷提高圖像質量，讓圖象由朦朧到清晰顯示，而不必是像現在的 JPEG
一樣，由上到下慢慢顯示。
4、JPEG2000
支持所謂的「感興趣區域」特性，你可以任意指定影像上你感興趣區域的壓縮質量，還可以選擇指定的部份先解壓縮。這樣我們就可以很方便的突出重點了。
Ⅷ 關於JPG圖像壓縮的原理
JPG圖像壓縮的基本原理
圖像數據之所以能被壓縮，就是因為數據中存在著冗餘。圖像數據的冗餘主要表現為：圖像中相鄰像素間的相關性引起的空間冗餘；圖像序列中不同幀之間存在相關性引起的時間冗餘；不同彩色平面或頻譜帶的相關性引起的頻譜冗餘。數據壓縮的目的就是通過去除這些數據冗餘來減少表示數據所需的比特數。由於圖像數據量的龐大,在存儲、傳輸、處理時非常困難,因此圖像數據的壓縮就顯得非常重要。
信息時代帶來了「信息爆炸」，使數據量大增，因此，無論傳輸或存儲都需要對數據進行有效的壓縮。在遙感技術中，各種航天探測器採用壓縮編碼技術，將獲取的巨大信息送回地面。
圖像壓縮是數據壓縮技術在數字圖像上的應用，它的目的是減少圖像數據中的冗餘信息從而用更加高效的格式存儲和傳輸數據。
pg全名是JPEG。JPEG圖片以 24 位顏色存儲單個點陣圖。JPEG 是與平台無關的格式，支持最高級別的壓縮，不過，這種壓縮是有損耗的。漸近式 JPEG 文件支持交錯。
JPEG壓縮可以很好地處理寫實攝影作品。但是，對於顏色較少、對比級別強烈、實心邊框或純色區域大的較簡單的作品，JPEG壓縮無法提供理想的結果。有時，壓縮比率會低到 5:1，嚴重損失了圖片完整性。這一損失產生的原因是，JPEG壓縮方案可以很好地壓縮類似的色調，但是 JPEG 壓縮方案不能很好地處理亮度的強烈差異或處理純色區域。
Ⅸ jpeg圖片壓縮的原理（談談怎麼個壓縮法怎麼個有損法）
圖像壓縮的演算法很多，我把霍夫曼演算法說一下，一朵雲的色彩變化中有許多是相同的像素。那麼表達這些像素的時候，可以只寫一個值，然後只寫它們的位置就可以了，這樣就省了重復冗餘數據，而且表達出來沒有差異。還有的一種方法是把接近的，幾乎看不出差異的數據表達位一類，這樣，就可以在前者基礎上減少更多的數據，但是後者由於把微妙的色信號差去掉了，所以會有損失。前者就是無損的壓縮。後者就是有損的，並且無法恢復的。
Ⅹ JPEG壓縮造成何種信息損失
JPEG壓縮演算法的核心是「視覺保真」原理。就是根據人的眼睛在感知圖像時對亮度變化特別敏感而對色彩偏差相對遲鈍的特點，盡量保留每個像素點的亮度特徵，而將相鄰像素的色相、飽和度合並描述（當然不是簡單的加減合並，其中的演算法相當復雜）。這樣做的結果是，可以將圖片文件進行相當大比例的壓縮，但視覺上的損失可以難以察覺。既然不同的色相、飽和度的像素合並描述，當然就會帶來色彩失真，而且壓縮比越大，合並度就越高，色彩損失也就越多。所以JPEG壓縮是一種「有損」壓縮。
目前的JPEG圖像壓縮標准,具有中端和高端比特速率上的良好的速率畸變特性，但在低比特率范圍內，將會出現很明顯的方塊效應，其質量變得不可接受。JPEG不能在單一碼流中提供有損和無損壓縮，當碰到比特差錯時圖像質量將受到嚴重的損壞。雖然新的JPEG-2000演算法在這有了不少改進，也允許進行無損壓縮，但壓縮比與圖像質量之間永遠是難以兩全的對立面，要想獲得大的壓縮比，勢必造成圖像質量的下降。