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JPEG算法及例程

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。


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