JPEG算法解密（一）

   在了解DCT变换以及JPEG压缩的时候，偶然看到这篇博文，觉得对JPEG的流程以及DCT的介绍都较为详细，很适合初学者！

  以下文章转载自：www.thecodeway.com   

     图片压缩有多重要，可能很多人可能并没有一个直观上的认识，举个例子，一张800X800大小的普通图片，如果未经压缩，大概在1.7MB左右，这个体积如果存放文本文件的话足够保存一部92万字的鸿篇巨著《红楼梦》，现如今互联网上绝大部分图片都使用了JPEG压缩技术，也就是大家使用的jpg文件，通常JPEG文件相对于原始图像,能够得到1/8的压缩比，如此高的压缩率是如何做到的呢？

        JPEG能够获得如此高的压缩比是因为使用了有损压缩技术，所谓有损压缩，就是把原始数据中不重要的部分去掉，以便可以用更小的体积保存，这个原理其实很常见，比如485194.200000000001这个数，如果我们用485194.2来保存，就是一种“有损”的保存方法，因为小数点后面的那个“0.000000000001”属于不重要的部分，所以可以被忽略掉。JPEG整个压缩过程基本上也是遵循这个步骤：
        1. 把数据分为“重要部分”和“不重要部分”
        2. 滤掉不重要的部分
        3. 保存

步骤一：图像分割

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        JPEG算法的第一步，图像被分割成大小为8X8的小块，这些小块在整个压缩过程中都是单独被处理的。后面我们会以一张非常经典的图为例，这张图片名字叫做Lenna，据说是世界上第一张JPG图片，这张图片自从诞生之日开始，就和图像处理结下渊源，陪伴了无数理工宅男度过了的一个个不眠之夜，可谓功勋卓著，感兴趣的朋友可以在 这里 了解到这张图片的故事。

步骤二：颜色空间转换RGB->YCbCr

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        所谓“ 颜色空间 ”，是指表达颜色的数学模型，比如我们常见的“RGB”模型，就是把颜色分解成红绿蓝三种分量，这样一张图片就可以分解成三张灰度图，数学表达上，每一个8X8的图案，可以表达成三个8X8的矩阵，其中的数值的范围一般在[0,255]之间。

	R		>
	G		>
	B		>

        不同的颜色模型各有不同的应用场景，例如RGB模型适合于像显示器这样的自发光图案，而在印刷行业，使用油墨打印，图案的颜色是通过在反射光线时产生的，通常使用CMYK模型，而在JPEG压缩算法中，需要把图案转换成为YCbCr模型，这里的Y表示亮度(Luminance)，Cb和Cr分别表示绿色和红色的“色差值”。
        “色差”这个概念起源于电视行业，最早的电视都是黑白的，那时候传输电视信号只需要传输亮度信号，也就是Y信号即可，彩色电视出现之后，人们在Y信号之外增加了两条色差信号以传输颜色信息，这么做的目的是为了兼容黑白电视机，因为黑白电视只需要处理信号中的Y信号即可。
        根据三基色原理，人们发现红绿蓝三种颜色所贡献的亮度是不同的，绿色的“亮度”最大，蓝色最暗，设红色所贡献的亮度的份额为KR，蓝色贡献的份额为KB，那么亮度为

	(1.1)

        根据经验，KR=0.299，KB=0.114，那么

	(1.2)

        蓝色和红色的色差的定义如下

	(1.3)

	(1.4)

        最终可以得到RGB转换为YCbCr的数学公式为

	(1.5)

        YCbCr模型广泛应用在图片和视频的压缩传输中，比如你可以留意一下电视或者DVD后面的接口，就可以发现色差接口。

        这是有道理的，还记得我们在文章开始时提到的有损压缩的基本原理吗？有损压缩首先要做的事情就是“把重要的信息和不重要的信息分开”，YCbCr恰好能做到这一点。对于人眼来说，图像中明暗的变化更容易被感知到，这是由于人眼的构造引起的。视网膜上有两种感光细胞，能够感知亮度变化的视杆细胞，以及能够感知颜色的视锥细胞，由于视杆细胞在数量上远大于视锥细胞，所以我们更容易感知到明暗细节。比如说下面这张图

Y	Cb	Cr

        可以明显看到，亮度图的细节更加丰富。JPEG把图像转换为YCbCr之后，就可以针对数据得重要程度的不同做不同的处理。这就是为什么JPEG使用这种颜色空间的原因。