JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种常见的图像压缩算法,用于减小图像文件的大小。它是一种有损压缩算法,即通过牺牲一定的图像质量来实现压缩。
以下是一个简单的JPEG压缩算法的例程:
以上是JPEG压缩算法的主要步骤。解压缩过程则是上述步骤的逆过程,包括反量化、反DCT变换、反下采样和颜色空间转换等。
实际的JPEG压缩算法还涉及到许多细节和参数调整,例如使用不同的量化矩阵、采用渐进式压缩和优化编码等。完整的JPEG算法比以上所述复杂得多,这里只提供了一个简单的概述。
以下是一个使用Python编写的简单JPEG压缩算法的代码例程,包括压缩和解压缩过程:
import numpy as np import cv2
def compress(image): # 转换为YUV颜色空间 yuv_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YUV)
# 下采样
yuv_img = cv2.resize(yuv_img, (image.shape[1]//2, image.shape[0]//2))
# 分割成8x8块
blocks = [yuv_img[j:j+8, i:i+8] for j in range(0, yuv_img.shape[0], 8)
for i in range(0, yuv_img.shape[1], 8)]
compressed_blocks = []
for block in blocks:
# 应用离散余弦变换(DCT)
dct_block = cv2.dct(np.float32(block))
# 量化
quantized_block = np.round(dct_block / quantization_matrix)
compressed_blocks.append(quantized_block)
return compressed_blocks
def decompress(compressed_blocks): decompressed_blocks = []
for block in compressed_blocks:
# 反量化
quantized_block = block * quantization_matrix
# 反DCT变换
idct_block = cv2.idct(np.float32(quantized_block))
decompressed_blocks.append(idct_block)
# 合并块并进行反下采样操作
yuv_img = np.vstack([np.hstack(decompressed_blocks[i:i+int(yuv_img.shape[1]/8)])
for i in range(0, len(decompressed_blocks), int(yuv_img.shape[1]/8))])
# 转换回RGB颜色空间
decompressed_img = cv2.cvtColor(yuv_img, cv2.COLOR_YUV2BGR)
return decompressed_img
假设quantization_matrix是一个8x8的量化矩阵(包含JPEG标准或自定义的值)
quantization_matrix = np.array([...])
加载图像
image = cv2.imread('input.jpg')
压缩图像
compressed_blocks = compress(image)
解压缩图像
decompressed_image = decompress(compressed_blocks)
保存解压缩后的图像
cv2.imwrite('output.jpg', decompressed_image) 请注意,此代码例程仅为了说明JPEG压缩算法的基本原理,实际应用中可能需要对其进行优化和调整以满足特定需求。另外,代码中的quantization_matrix需要根据实际情况进行设置,可以使用JPEG标准提供的默认矩阵或者自定义矩阵。