bmp/gif/jpg图象最底层原理分析(1)----jpg
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2011年10月17日
写在前面的
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24位bmp是公认最好的图片存储格式,存储了图片所有的信息
24位bmp是每像素用24位二进制存储该像素点的图像信息，相当于3字节
所以，图像占用空间大小就可以算了{
将图像长宽单位换位像素（比如：1024X960 800X600），则文件大小为 （长X宽X３）字节
如：800X600的图片大小为800X600X3＝1440000字节=1.44兆
1024X960的图像大小为2.95兆
16位bmp则是24为的三分之二大小
8．．．．．．．．．．．．一．．
1．．．．．．．．．24．．１．．
256色是２的８次方，相当于８位的bmp
同理自己根据二进制换算
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１．jpg图片压缩过程
jpg压缩比例不固定
本文仅讨论静止图像的压缩基本算法，图像压缩的目的在于以较少的数据来表示图像以节约存储费用，或者传输时间和费用。 jpeg压缩算法可以用失真的压缩方式来处理图像，但失真的程度却是肉眼所无法辩认的。这也就是为什么jpeg会有如此满意的压缩比例的原因。 下面主要讨论，jpeg基本压缩法。 一.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=0.2990r+0.5870g+0.1140b cb=-0.1687r-0.3313g+0.5000b+128 cr=0.5000r-0.4187g-0.0813b＋128 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：yuv411和yuv422，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10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128，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128，是因为dct转换公式所接受的数字范围是在-128到+127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)=1/1.414 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63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63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101，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（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。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63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。 63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15，则用15/0来表示连续的16个0，15/0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1111111110011110霍夫曼码值，于是加上原来100（4）即是用来取[5，4]的huffman编码1111111110011110100，[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。 参考资料[1] 林福宗 《图像文件格式（上）――windows 编程》，清华大学出版社， 1996年[2] 李振辉、李仁各编著，《探索图像文件的奥秘》，清华大学出版社，1996年[3] 黎洪松、成实译《jpeg静止数据压缩标准》，学苑出版社，1996年
来源地址：http://hi.baidu.com/451526809/blog/item/eb7fcd36bdf55a350a55a9ae.html
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24位bmp是公认最好的图片存储格式,存储了图片所有的信息
24位bmp是每像素用24位二进制存储该像素点的图像信息，相当于3字节
所以，图像占用空间大小就可以算了{
将图像长宽单位换位像素（比如：1024X960 800X600），则文件大小为 （长X宽X３）字节
如：800X600的图片大小为800X600X3＝1440000字节=1.44兆
1024X960的图像大小为2.95兆
16位bmp则是24为的三分之二大小
8．．．．．．．．．．．．一．．
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256色是２的８次方，相当于８位的bmp
同理自己根据二进制换算
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１．jpg图片压缩过程
jpg压缩比例不固定
本文仅讨论静止图像的压缩基本算法，图像压缩的目的在于以较少的数据来表示图像以节约存储费用，或者传输时间和费用。 jpeg压缩算法可以用失真的压缩方式来处理图像，但失真的程度却是肉眼所无法辩认的。这也就是为什么jpeg会有如此满意的压缩比例的原因。 下面主要讨论，jpeg基本压缩法。 一.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=0.2990r+0.5870g+0.1140b cb=-0.1687r-0.3313g+0.5000b+128 cr=0.5000r-0.4187g-0.0813b＋128 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：yuv411和yuv422，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10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128，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128，是因为dct转换公式所接受的数字范围是在-128到+127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)=1/1.414 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63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63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101，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（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。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63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。 63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15，则用15/0来表示连续的16个0，15/0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1111111110011110霍夫曼码值，于是加上原来100（4）即是用来取[5，4]的huffman编码1111111110011110100，[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。 参考资料[1] 林福宗 《图像文件格式（上）――windows 编程》，清华大学出版社， 1996年[2] 李振辉、李仁各编著，《探索图像文件的奥秘》，清华大学出版社，1996年[3] 黎洪松、成实译《jpeg静止数据压缩标准》，学苑出版社，1996年
来源地址：http://hi.baidu.com/451526809/blog/item/eb7fcd36bdf55a350a55a9ae.html