JPEG
JPEG
！！转自维基百科
| 由左至右，相繼以更高壓縮率壓縮的相片。 |
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| 扩展名 | .jpeg , .jpg , .jpe |
|---|---|
| 互联网媒体类型 | image/jpeg |
| 类型代码 | JPEG |
| 统一类型标识 | public.jpeg |
| 開發者 | Joint Photographic Experts Group |
在電腦 中，JPEG （發音為jay-peg, IPA ：[ˈdʒeɪpɛg] ）是一種針對相片影像而廣泛使用的一種失真壓縮 標準方法。這個名稱代表J oint P hotographic E xperts G roup（聯合圖像專家小組）。此團隊創立於西元1986年，1992年發布了JPEG的標準而在1994年獲得了ISO 109918-1的認定。JPEG與視訊音訊壓縮標準的MPEG （Moving Picture Experts Group）很容易混淆，但兩者是不同的組織及標準。
JPEG本身只有描述如何將一個影像轉換為字节 的數據串流（streaming），但並沒有說明這些位元組如何在任何特定的儲存媒體上被封存起來。JPEG的壓縮方式通常是破壞性資料壓縮 （lossy compression），意即在壓縮過程中圖像的品質會遭受到可見的破壞，有一種以JPEG為基礎的標準Lossless JPEG 是採用無失真的壓縮方式，但Lossless JPEG 並沒有受到廣泛的支援。
一個由獨立JPEG小組（Independent JPEG Group）所建立的額外標準，稱為JFIF （J PEG F ile I nterchange F ormat，JPEG檔案交換格式）詳細說明如何從一個JPEG串流，產出一個適合於電腦儲存和傳輸（像是在網際網路 上）的檔案。在普遍的用法，當有人稱呼一個"JPEG檔案"，一般而言他是意指一個JFIF檔案，或有時候是一個Exif JPEG檔案。然而，也有其他以JPEG為基礎的檔案格式，像是JNG 。
使用JPEG格式壓縮的圖片檔案一般也被稱為JPEG Files，最普遍被使用的副檔名 格式為.jpg，其他常用的副檔名 還包括.jpeg,.jpe,.jfif以及.jif。JPEG格式的資料也能被嵌進其他類型的檔案格式中，像是TIFF 類型的檔案格式。
JPEG/JFIF是最普遍在全球資訊網 （World Wide Web）上被用來儲存和傳輸照片的格式。它並不 適合於線條繪圖（drawing）和其他文字或圖示（iconic）的圖形，因為它的壓縮方法用在這些圖形的型態上，會得到不適當的結果（PNG 和GIF 格式通常是用來針對這種目的之圖形；GIF每一像素 只有8位元 ，並不很適合於用在彩色照片，PNG可以被用來無失真地儲存照片，但是檔案太大讓它不適合在網頁上放照片）。
對於JFIF的MIME 媒體型態是image/jpeg （定義在RFC 1341 ）。
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[编辑 ] 編碼
在JPEG標準中這個選項大多都是很少使用。當應用到一個擁有每個像素24位元（24 bits per pixel，紅、藍、綠各有八位元）的輸入時，這邊只有針對更多普遍編碼方法之一的簡潔描述。這個特定的選擇是一種失真資料壓縮 方法。
[编辑 ] 色彩空間轉換
首先，影像由RGB （紅綠藍）轉換為一種稱為YUV 的不同色彩空間 。这与模拟PAL 彩色电视传输所使用的色彩空间相似，但是更类似于MAC电视传输系统运作的方式。但不是模拟NTSC ，模拟NTSC使用的是YIQ色彩空间。
- Y成份表示一個像素的亮度
- U和V成份一起表示色調 與飽和度 。
YUV分量可以由PAL制系统中归一化（经过伽马校正）的R',G',B'经过下面的计算得到： Y=0.299R'+0.587G'+0.114B'
U=-0.147R'-0.289G'+0.436B'
V=0.615R'-0.515G'-0.100B'
這種編碼系統非常有用，因為人類 的眼睛 在Y成份可以比U和V看得更仔細。使用這種知識，編碼器（encoder）可以被設計得更有效率地壓縮影像。
[编辑 ] 縮減取樣（Downsampling）
上面所作的轉換使下一步驟變為可能，也就是減少U和V的成份（稱為"縮減取樣"或"色度抽样 "（chroma subsampling）。在JPEG上這種縮減取樣的比例可以是4:4:4 （無縮減取樣），4:2:2 （在水平方向2的倍數中取一個），以及最普遍的4:2:0 （在水平和垂直方向2的倍數中取一個）。對於壓縮過程的剩餘部份，Y、U、和V都是以非常類似的方式來個別地處理。
[编辑 ] 離散餘弦變換（Discrete cosine transform）
下一步，將影像中的每個成份（Y, U, V）生成三個區域，每一個區域再劃分成如磁磚般排列的一個個的8×8子區域，每一子區域使用二維的離散餘弦變換 （DCT）轉換到頻率空間。
如果有一個如這樣的的8×8的8-位元（0~255）子區域：
接著推移128，使其範圍變為 -128~127，得到結果為
且接著使用離散餘弦變換 ，和捨位取最接近的整數，得到結果為
注意左上角之相當大的數值。這就是DC係數 。
[编辑 ] 量化（Quantization）
人类眼睛在一個相對大範圍區域，辨別亮度 上 細微差異是相當的好，但是在一個高頻率亮度變動之確切強度的分辨上，卻不是如此地好。這個事實讓我們能在高頻率成份上極佳地降低資訊的數量。簡單地把頻率 領域上每個成份，除以一個對於該成份的常數就可完成，且接著捨位取最接近的整數。這是整個過程中的主要失真運算。以這個結果而言，經常會把很多更高頻率的 成份捨位成為接近0，且剩下很多會變成小的正或負數。
一個普遍的量化矩陣是：
使用這個量化矩陣與前面所得到的DCT係數矩陣，得到結果為：
舉個例子，使用−415（DC係數）且捨位得到最接近的整數
[编辑 ] 熵編碼技術（entropy coding）
熵編碼是無失真資料壓縮 的一個特別形式。它牽涉到將影像成份以Z字型（zigzag）排列，把相似頻率群組在一起（矩陣中往左上方向是越低頻率之係數，往右下較方向是較高頻率之係數），插入長度編碼的零，且接著對剩下的使用霍夫曼編碼 。 JPEG標準也允許（但是並不要求）在數學上優於霍夫曼編碼的算术编码 之使用。然而，這個特色幾乎很少被使用，因為它被專利 所涵蓋，且它相較於霍夫曼編碼在編碼和解碼上會更慢。使用算術編碼一般會讓檔案更小約5%。
對於前者量化的係數所作的Z字型序列會是：
−26, −3, 0, −3, −3, −6, 2, −4, 1 −4, 1, 1, 5, 1, 2, −1, 1, −1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, −1, −1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
當剩下的所有係數都是零，對於過早結束的序列，JPEG有一個特別的霍夫曼編碼用詞。使用這個特殊的編碼用詞，EOB，該序列變為
−26, −3, 0, −3, −3, −6, 2, −4, 1 −4, 1, 1, 5, 1, 2, −1, 1, −1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, −1, −1, EOB
[编辑 ] 壓縮比率與不自然痕跡（artifact）
按：artifact在這個領域又被解釋為膺像、非自然信號、人為現象。
在量化階段時，依照除數的不同，會使結果的壓縮比率可能有很多變化。10:1通常可得到無法使用肉眼分辨與原圖差異的影像。100:1壓縮通常是可行的，但與原圖相較，會看出明顯的不自然痕跡 。壓縮的適當等級是依據要壓縮那一種影像而定。
使用全球資訊網 的人，可能熟悉這種出現在JPEG數位影像，已知壓縮人為現象 的不規則現象。這是由於JPEG演算法的量化步驟所造成的結果。這種現象在臉部照片中的眼睛四周特別明顯。他們可以藉由選擇壓縮 的較低水平（使用較低的壓縮率）來減少這種現象；他們可能藉由使用無失真 檔案格式來儲存一個影像來消除這種現象，然而針對照片影像，這樣通常會使檔案大小增加。
[编辑 ] 解碼
解碼來顯示影像，包含反向作以上所有的過程
取DCT係數矩陣（在把DC係數差異加回去之後）
且以前面的量化矩陣乘以它，得到
左上角的部份與原本DCT係數矩陣非常接近地相似。 使用反向DCT得到一個有數值的影像（仍然被移位128）
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| 注意原來（上）與解壓縮影像（下）的些微差異，在左下角可以輕易地看出來 |
且對每一個項目加上128
這是解壓縮的子影像，且可以被用來與原本子影像相比（也可以看右方的影像），藉由取兩者之間的差異（原本—解壓縮）得到誤差值。
每個像素大約是5的平均絕對誤差，也就是說， 。誤差在左下角顯而易見，左下方的像素變得比它鄰近右方的像素還更暗。
[编辑 ] 用法
JPEG在色調及顏色平滑變化的相片或是寫實繪畫（painting）上可以達到它最佳的效果。在這種情況下，它通常比完全無失真方法作得更好，仍 然可以產生非常好看的影像（事實上它會比其他一般的方法像是GIF產生更高品質的影像，因為GIF對於線條繪畫（drawing）和圖示的圖形是無失真， 但針對全彩影像則需要極困難的量化）。
[编辑 ] 照片
JPEG壓縮的不自然現象可以很好地調和到細微非均勻材質的相片中，因此允許得到更高的壓縮率。
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低品質 (10%)，檔案大小為1.7 KB.
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中等品質 (50%)，檔案大小為5.7 KB.
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最高品質 (100%)，檔案大小為36 KB.
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附註：以上的影像並不是IEEE/CCIR/EBU測試影像，且壓縮編碼器的設定並沒有指明或是可以得到。
中等品質的相片只有六分之一的儲存空間，但是幾乎沒有明顯的細節損失或是看得到的人為效果。然而，一旦超過一個某整的壓縮限度，壓縮的影像逐漸地顯現出可以看得到的瑕疵。參考比率失真理論 （en:rate distortion theory ）的文章有針對這種限度效果的數學上之解釋。
[编辑 ] 醫學影像：少見的JPEG 12位元支援模式
有很多醫學的影像系統可以建立和處理12位元JPEG影像。12位元JPEG格式已經是JPEG規格的一部份，但是非常少商业软件程序（或網頁瀏覽器）支援這種不常使用的JPEG格式。
[编辑 ] 其他失真壓縮的編碼格式
更新的失真方法，尤其是小波壓縮 （wavelet compression），在這些情況下甚至能作得更好。然而，JPEG是一種建立得相當好的標準，擁有很多可使用的軟體，包含自由軟體，因此到2005 年它持續被大量使用。很多小波演算法受到專利保護，要在很多軟體專案中自由地使用他們是困難或是不可能的。
JPEG委員會現在也已經建立其自有的小波基礎標準－JPEG 2000 ，希望最終能取代原來的JPEG標準。
[编辑 ] 潛在的專利爭議
在2002年 Forgent Networks 主張他擁有且將會履行在JPEG技術上的專利 權，起因於一個在1986年 已經被歸檔的專利。（（英文） 美國專利 4,698,672 ）。這個公告已經引起一陣大騷動，令人想起Unisys 試圖主張對於GIF 影像壓縮標準的權利。
JPEG委員會審慎調查這個在2002年所主張的專利，且發現他們因為前案而無效作廢[1] 。 其他的也已推斷Forgent並無擁有涵蓋JPEG的專利[2] 。儘管如此，在2002年 和2004年 之間，Forgent藉由把他們的專利授權給某些30家公司，而獲得大約9千萬美金。在2004年 4月，Forgent控告31家其他公司來強求更多的授權支付。同年的七月，21家較大的電腦公司組成的協會提出反控告，包含使該專利無效的目標。然而，到2005年7月的時候，這場官司仍然持續中。
JPEG委員會在他的明確目標中有一項，是他們的標準在不支付授權金之下是可以被實作的，且他們已從超過20個大型組織中，得到適當的授權權利給他們即將到來的JPEG 2000 標準。
[编辑 ] 無損耗旋轉 (lossless JPEG rotation)
雖然任何對JPEG圖像的處理都有可能導致因為解壓後再壓縮而引起的損耗，然而，對於簡單的旋轉動作，數學上是可以有辦法使圖像得以旋轉而無損圖像 本身的資料。也就是說，有一種方法可以在無需把圖像解壓後才可以旋轉。這是因為JPEG的檔案格式本身是以一個個模塊為單位來壓縮，所以，只需要把模塊重 排，再對每個模塊旋轉，就可以達至無損耗的旋轉。
目前只有少數繪圖軟件支援無損耗旋轉，但需要使用者在操作上加以注意。例如：在Adobe Photoshop 裡， 用戶若要作無損耗旋轉前，必須在載入圖像之後立刻用“Save As...”功能儲存一個備份。然後當圖像旋轉過後，由於Photoshop已掌握了圖像的基本資料，所以在儲存時得以使用原來的設定。若沒有作事先儲 存，Photoshop就會把旋轉後的圖像重新計算各項參數，並重新對圖像進行壓縮處理。這樣就會造成資料的損耗。
在Independent JPEG Group所提供的源碼上，有jpegtran程式，就提供了優化Huffman，轉成漸進式，鏡射，旋轉這些無損耗轉換。
參看：無損耗JPEG旋轉程式列表 （英語）
[编辑 ] 參見
- 數位相機 -數位相框
- 影像壓縮
- JPEG-LS 非失真壓縮標準
- JPEG 2000
- Motion JPEG
- 影像編輯程式
- 独立JPEG小组（Independent JPEG Group）的Libjpeg
[编辑 ] 外部連結
- Official JPEG官方網站
- JPEG常見問題與回答（FAQ）
- Wotsit.org在JPEG格式的進入點
- ITU T.81 JPEG壓縮 （PDF ）
- JFIF檔案格式 （PDF ）
- JPEG静态图像压缩标准，Gregory K. Wallace简编
- JPEG壓縮 (Gernot Hoffmann)
- JPEG資源的開放列表