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- Compresión JPEGProceso de compresión JPEG La compresión JPEG se divide en cuatro pasos: 1. Conversión y muestreo del modo de color 2. Transformación DCT 3. Cuantización; II.1 Conversión y muestreo del modo de color El sistema de color RGB es nuestro método de representación de color más utilizado. Si desea utilizar el método de compresión básico JPEG para procesar imágenes a todo color, primero debe convertir los datos de la imagen del modo de color RGB en datos del modo de color YCbCr. Y representa el brillo, Cb y Cr representan el tono y la saturación. La conversión de datos se puede realizar con la siguiente fórmula. De hecho, el ojo humano es más sensible a los datos de baja frecuencia que a los de alta frecuencia. , , el ojo humano es mucho más sensible a los cambios de brillo que a los cambios de color. El ojo humano también es mucho más sensible a los cambios de brillo que a los cambios de color, lo que significa que los datos del componente Y son más importantes. Dado que los datos de los componentes Cb y Cr son relativamente poco importantes, solo se puede extraer una parte de los datos para mejorar la relación de compresión. JPEG generalmente tiene dos métodos de muestreo: YUV411 y YUV422, que representan las importantes proporciones de muestreo de los datos de los componentes Y, Cb y Cr, respectivamente. 2.Transformación DCT El nombre completo de la transformación DCT es Transformada de coseno discreta, que se refiere a convertir un conjunto de datos de intensidad de luz en datos de frecuencia para comprender la intensidad. Si los datos de alta frecuencia se modifican y luego se vuelven a convertir al formato de datos original, obviamente habrá algunas diferencias con los datos originales, pero no será fácil de identificar para el ojo humano. Al comprimir, los datos de la imagen original se dividen en una matriz de unidades de datos de 8 * 8. Por ejemplo, la primera matriz de valores de brillo es la siguiente: JPEG utiliza la matriz de brillo completa, la matriz de croma Cb y la matriz de saturación Cr como matriz. unidad básica, llamada MCU. El número de matrices contenidas en cada MCU no debe exceder de 10. Por ejemplo, si la relación de muestreo fila-columna es 4:2:2, entonces cada MCU contendrá cuatro matrices de brillo, una matriz de croma y una matriz de saturación. Cuando los datos de la imagen se dividen en matrices de 8 * 8, cada valor debe restarse en 128 y luego integrarse en la fórmula de transformación DCT para lograr el propósito de la transformación DCT. Los valores de los datos de la imagen deben restarse en 128 porque la fórmula de transformación DCT acepta números que van desde -128 hasta 127. Fórmula de transformación DCT: x, y representa un cierto valor de posición de coordenadas en la matriz de datos de la imagen f (x, y) representa un cierto valor u en la matriz de datos de la imagen, v representa un cierto valor de posición de coordenadas F (u, v) después de Matriz de transformación DCT Representa un cierto valor u = 0 y v = 0 después de la matriz de transformación DCT c(u)c(v) = 1/1 ugt o vgt; Transformación DCT Los datos de la matriz naturalmente tienen varios coeficientes de frecuencia. Estos coeficientes tienen el valor más grande de F (0, 0), que se llama DC. La mayoría de los 63 coeficientes de frecuencia restantes son números de punto flotante positivos y negativos cercanos a 0, que son. denominados colectivamente AC. 3. Cuantización Después de convertir los datos de la imagen en coeficientes de frecuencia, deben pasar por un procedimiento de cuantificación antes de ingresar a la etapa de codificación. La etapa de cuantificación requiere dos datos de matriz de 8*8, uno es un coeficiente de frecuencia que maneja específicamente el brillo y el otro es un coeficiente de frecuencia usado para croma. Divida el coeficiente de frecuencia por el valor de la matriz de cuantificación para obtener el número entero más cercano a su. cociente, es decir, se completa la cuantificación. Una vez cuantificados los coeficientes de frecuencia, los coeficientes de frecuencia se convertirán de números de punto flotante a números enteros, lo que resulta beneficioso para realizar la codificación final. Sin embargo, después de la etapa de cuantificación, todos los datos se retienen sólo como aproximaciones de números enteros, perdiendo nuevamente parte del contenido de los datos. JPEG proporciona la siguiente tabla de cuantificación: 4. Codificación La codificación Huffman no está patentada y es el método de codificación más utilizado para JPEG.
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