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


        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


        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
Y
Cb
Cb
Cr
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。

9 thoughts on “JPEG算法解密(一)

匿名进行回复 取消回复

电子邮件地址不会被公开。

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据