JPEG
| MIME类型: | image/jpeg |
|---|---|
| 开发者: | Joint Photographic Experts Group |
| 类型码: | JPEG |
在电脑中，JPEG（发音为jay-peg, IPA: [ˈdʒeɪpɛg]）是一种针对相片影像而广泛使用的一种失真压缩标准方法。这个名称代表Joint Photographic Experts Group（联合图像专家小组）。此团队创立于西元1986年，1992年发布了JPEG的标准而在1994年获得了ISO 109918-1的认定。JPEG与视讯音讯压缩标准的MPEG(Moving Picture Experts Group)很容易混淆，但两者是不同的组织及标准。
JPEG本身只有描述如何将一个影像转换为字节的数据串流（streaming），但并没有说明这些字节如何在任何特定的储存媒体上被封存起来。JPEG的压缩方式通常是破坏性资料压缩(lossy compression)，意即在压缩过程中图像的品质会遭受到可见的破坏，有一种以JPEG为基础的标准Progressive JPEG是采用无失真的压缩方式，但Progressive JPEG并没有受到广泛的支援。
一个由独立JPEG小组（Independent JPEG Group）所建立的额外标准，称为JFIF（JPEG File Interchange Format，JPEG档案交换格式）详细说明如何从一个JPEG串流，产出一个适合于电脑储存和传输（像是在因特网上）的档案。在普遍的用法，当有人称呼一个"JPEG档案"，一般而言他是意指一个JFIF档案，或有时候是一个Exif JPEG档案。然而，也有其他以JPEG为基础的档案格式，像是JNG。
使用JPEG格式压缩的图片档案一般也被称为JPEG Files，最普遍被使用的副档名格式为.jpg，其他常用的副档名还包括.jpeg,.jpe,.jfif以及.jif。JPEG格式的资料也能被嵌进其他类型的档案格式中,像是TIFF类型的档案格式。
JPEG/JFIF是最普遍在万维网（World Wide Web）上被用来储存和传输照片的格式。它并不适合于线条绘图（drawing）和其他文字或图示（iconic）的图形，因为它的压缩方法用在这些图形的型态上，会得到不适当的结果（PNG和GIF格式通常是用来针对这种目的之图形；GIF每一像素只有8位元，并不很适合于用在彩色照片，PNG可以被用来无失真地储存照片，但是档案太大让它不适合在网页上放照片）。
对于JFIF的MIME媒体型态是image/jpeg（定义在RFC 1341）。
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编码
在JPEG标准中这个选项大多都是很少使用。当应用到一个拥有每个像素24位元（24 bits per pixel，红、蓝、绿各有八位元）的输入时，这边只有针对更多普遍编码方法之一的简洁描述。这个特定的选择是一种失真资料压缩方法。
色彩空间转换
首先，影像由RGB（红绿蓝）转换为一种称为YUV的不同色彩空间。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。
这种编码系统非常有用，因为人类的眼睛在 Y 成份可以比 U 和 V 看得更仔细。使用这种知识，编码器（encoder）可以被设计得更有效率地压缩影像。
缩减取样（Downsampling）
上面所作的转换使下一步骤变为可能，也就是减少 U 和 V 的成份（称为"缩减取样"或"色度抽样"（chroma subsampling）。在JPEG上这种缩减取样的比例可以是4:4:4（无缩减取样），4:2:2（在水平方向 2 的倍数中取一个），以及最普遍的4:2:0（在水平和垂直方向 2 的倍数中取一个）。对于压缩过程的剩余部份，Y、U、和 V 都是以非常类似的方式来个别地处理。
离散余弦变换（Discrete cosine transform）
下一步，影像中的每个成份（Y, U, V）每一个是以 8 乘以 8 的像素如磁砖般排列成为一个个的区域，每一区使用二维的离散余弦变换（DCT）转换到频率空间。
如果有一个如这样的的8×8的8-位元（0~255）子影像是：
接着推移128，使其范围变为 -128~127，得到结果为
且接着使用离散余弦变换，和舍位取最接近的整数，得到结果为
注意左上角之相当大的数值。这就是DC系数。
量化（Quantization）
人类眼睛在一个相对大范围区域，辨别亮度上细微差异是相当的好，但是在一个高频率亮度变动之确切强度的分辨上，却不是如此地好。这个事实让我们能在高频率成份上极佳地降低资讯的数量。简单地把频率领域上每个成份，除以一个对于该成份的常数就可完成，且接着舍位取最接近的整数。这是整个过程中的主要失真运算。以这个结果而言，经常会把很多更高频率的成份舍位成为接近 0，且剩下很多会变成小的正或负数。
一个普遍的量化矩阵是：
使用这个量化矩阵与前面所得到的 DCT 系数矩阵，得到结果为：
举个例子，使用−415（DC系数）且舍位得到最接近的整数
熵编码技术（entropy coding）
熵编码是无失真资料压缩的一个特别形式。它牵涉到将影像成份以 Z 字型（zigzag）排列，把相似频率群组在一起（矩阵中往左上方向是越低频率之系数，往右下较方向是较高频率之系数），插入长度编码的零，且接着对剩下的使用霍夫曼编码。 JPEG标准也允许（但是并不要求）在数学上优于霍夫曼编码的算术编码之使用。然而，这个特色几乎很少被使用，因为它被专利所涵盖，且它相较于霍夫曼编码在编码和解码上会更慢。使用算术编码一般会让档案更小约 5%。
对于前者量化的系数所作的 Z 字型序列会是：
−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
当剩下的所有系数都是零，对于过早结束的序列，JPEG 有一个特别的霍夫曼编码用词。使用这个特殊的编码用词，EOB，该序列变为
−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
压缩比率与不自然痕迹（artifact）
按：artifact 在这个领域又被解释为膺像、非自然信号、人为现象。
在量化阶段时，依照除数的不同，会使结果的压缩比率可能有很多变化。10:1通常可得到无法使用肉眼分辨与原图差异的影像。100:1压缩通常是可行的，但与原图相较，会看出明显的不自然痕迹。压缩的适当等级是依据要压缩那一种影像而定。
使用万维网的人，可能熟悉这种出现在JPEG数位影像，已知压缩人为现象的不规则现象。这是由于JPEG算法的量化步骤所造成的结果。这种现象在脸部照片中的眼睛四周特别明显。他们可以借由选择压缩的较低水平（使用较低的压缩率）来减少这种现象；他们可能借由使用无失真档案格式来储存一个影像来消除这种现象，然而针对照片影像，这样通常会导致更大的档案大小。
解码
解码来显示影像，包含反向作以上所有的过程
取 DCT 系数矩阵（在把 DC 系数差异加回去之后）
且以前面的量化矩阵乘以它，得到
左上角的部份与原本 DCT 系数矩阵非常接近地相似。 使用反向 DCT 得到一个有数值的影像（仍然被移位128）
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| 注意原来(上)与解压缩影像(下)的些微差异，在左下角可以轻易地看出来 |
且对每一个项目加上 128
这是解压缩的子影像，且可以被用来与原本子影像相比（也可以看右方的影像），借由取两者之间的差异（原本—解压缩）得到误差值。
每个像素大约是 5 的平均绝对误差，也就是说，
。误差在左下角显而易见，左下方的像素变得比它邻近右方的像素还更暗。
用法
JPEG在色调及颜色平滑变化的相片或是写实绘画（painting）上可以达到它最佳的效果。在这种情况下，它通常比完全无失真方法作得更好，仍然可以产生非常好看的影像（事实上它会比其他一般的方法像是GIF产生更高品质的影像，因为GIF对于线条绘画(drawing)和图示的图形是无失真，但针对全彩影像则需要极困难的量化）。
照片
JPEG压缩的不自然现象可以很好地调和到细微非均匀材质的相片中，因此允许得到更高的压缩率。
低品质 (10%), 档案大小为 1.7 KB.
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中等品质 (50%), 档案大小为 5.7 KB.
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最高品质 (100%), 档案大小为 36 KB.
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附注：以上的影像并不是IEEE/CCIR/EBU测试影像，且压缩编码器的设定并没有指明或是可以得到。
中等品质的相片只有六分之一的储存空间，但是几乎没有明显的细节损失或是看得到的人为效果。然而，一旦超过一个某整的压缩限度，压缩的影像逐渐地显现出可以看得到的瑕疵。参考比率失真理论（en:rate distortion theory）的文章有针对这种限度效果的数学上之解释。
医学影像: 少见的JPEG 12位元支援模式
有很多医学的影像系统可以建立和处理12位元JPEG影像。12位元JPEG格式已经是JPEG规格的一部份，但是非常少商业软件程序（或网页浏览器）支援这种不常使用的JPEG格式。
其他失真压缩的编码格式
更新的失真方法，尤其是小波压缩（wavelet compression)，在这些情况下甚至能作得更好。然而，JPEG是一种建立得相当好的标准，拥有很多可使用的软件，包含自由软件，因此到2005年它持续被大量使用。很多小波算法受到专利保护，要在很多软件专案中自由地使用他们是困难或是不可能的。
JPEG委员会现在也已经建立其自有的小波基础标准－JPEG 2000，希望最终能取代原来的JPEG标准。
潜在的专利争议
在2002年 Forgent Networks主张他拥有且将会履行在JPEG技术上的专利权，起因于一个在1986年已经被归档的专利。(美国专利 4,698,672)。这个公告已经引起一阵大骚动，令人想起Unisys试图主张对于GIF影像压缩标准的权利。
JPEG委员会审慎调查这个在2002年所主张的专利，且发现他们因为前案而无效作废 [1]。其他的也已推断Forgent并无拥有涵盖JPEG的专利 [2] 。尽管如此，在2002年和2004年之间，Forgent借由把他们的专利授权给某些30家公司，而获得大约9千万美金。在2004年4月，Forgent控告31家其他公司来强求更多的授权支付。同年的七月，21家较大的电脑公司组成的协会提出反控告，包含使该专利无效的目标。然而，到2005年7月的时候，这场官司仍然持续中（德国新闻连结）。
![[1]](http://www.jpeg.org/newsrel1.html){kind=link}
JPEG委员会在他的明确目标中有一项，是他们的标准在不支付授权金之下是可以被实作的，且他们已从超过20个大型组织中，得到适当的授权权利给他们即将到来的JPEG 2000标准。
无损耗旋转 (lossless JPEG rotation)
虽然任何对JPEG图像的处理都有可能导致因为解压后再压缩而引起的损耗，然而，对于简单的旋转动作，数学上是可以有办法使图像得以旋转而无损图像本身的资料。也就是说，有一种方法可以在无需把图像解压后才可以旋转。这是因为JPEG的档案格式本身是以一个个模块为单位来压缩，所以，只需要把模块重排，再对每个模块旋转，就可以达至无损耗的旋转。
目前只有少数绘图软件支援无损耗旋转，但需要使用者在操作上加以注意。例如：在Adobe Photoshop里，用户若要作无损耗旋转前，必须在加载图像之后立刻用“Save As...”功能储存一个备份。然后当图像旋转过后，由于Photoshop已掌握了图像的基本资料，所以在储存时得以使用原来的设定。若没有作事先储存，Photoshop就会把旋转后的图像重新计算各项参数，并重新对图像进行压缩处理。这样就会造成资料的损耗。
在Independent JPEG Group所提供的源码上，有jpegtran程式，就提供了优化Huffman，转成渐进式，镜射，旋转这些无损耗转换。
参看：无损耗JPEG旋转程式列表 (英语)
参见
- 影像压缩
- JPEG-LS 非失真压缩标准
- JPEG 2000
- Motion JPEG
- 影像编辑程式
- GDI文章的GDI+段落 (提到jpeg的漏洞)
外部链接
- Official JPEG官方网站
- JPEG 常见问题与回答(FAQ)
- Wotsit.org在JPEG格式的进入点
- ITU T.81 JPEG 压缩 (PDF)
- JFIF 档案格式 (PDF)
- JPEG静态图像压缩标准，Gregory K. Wallace简编
- JPEG压缩 (Gernot Hoffman)
- JPEG资源的开放列表
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