jpeg压缩技术怎么压缩-简述JPEG的压缩原理

步骤如下:

1、首先准备好将要压缩的JPG图片,如图所示。

2、打开百度,搜索并下载一款压缩图片的软件,下面以迅捷压缩为例。

3、先对如图所示的各压缩选项按照自己的需要进行设置。

4、然后将之前准备好的图片添加进软件,然后开始压缩。

5、压缩完成后,点击“查看文件”按钮即可看到压缩后的图片了。

图片压缩的好处:

1、扩大磁盘存储量

长期使用电脑,电脑会存储大量的文件、文档、还有就是图片了,图片的的占比是特别大的,所以如果选择压缩保存的话,可以减少空间存储更多的文件

2、节约网络空间

很多照片,我们都会放在网盘或者存储软件中的,一般这样的软件一般都有容量限制,如果保存的图片经过压缩后再存储,就会大大节约网络中的空间

3、提高传输速度

图片一旦传输起来,还是很耗费时间的,所以很有必要将图片进行压缩,特别是遇到网络差的情况,传输起来就更加快捷了

你这个太容易实现了,用这个在线图片压缩工具,想把图片文件的大小减到多少都行,直接设置一下数值到600kb搞定,马上瞬间就能压缩完。

在线智能压缩图片大小,图片压缩体积

在线图片智能压缩使用步骤:

一、首先点击加号添加需要压缩的图片。目前已知支持对jpg、png等多种常见的图片格式进行压缩,如果上传图片并压缩成功,则代表支持该图片格式。

二、可以自行修改图片需要被压缩到的最大宽高尺寸,默认为图片原始的宽高尺寸,且宽高比例是自动锁定的。

三、必须设置图片被压缩后,期望输出的图片文件的最大占用空间。(必填项)

四、选择图片生成的算法。默认为混合优先算法,绝大多数情况下使用默认算法即可。

五、压缩的设定值不能小于1Kb,但图片压缩的最终效果可以小于1Kb。

butterpig

JPEG压缩分四个步骤实现:

一、颜色模式转换及采样:

RGB色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。JPEG采用的是YCbCr色彩系统。想要用JPEG基本压缩法处理全彩色图像,得先把RGB颜色模式图像数据,转换为YCbCr颜色模式的数据。Y代表亮度,Cb和Cr则代表色度、饱和度。通过下列计算公式可完成数据转换。 Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B+128 人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度,事实上,人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多,也就是说Y成份的数据是比较重要的。既然Cb成份和Cr成份的数据比较相对不重要,就可以只取部分数据来处理。以增加压缩的比例。JPEG通常有两种采样方式:YUV411和YUV422,它们所代表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的数据取样比例。

二、DCT变换:

DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform),是指将一组光强数据转换成频率数据,以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰,再转回原来形式的数据时,显然与原始数据有些差异,但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。 压缩时,将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵。JPEG将整个亮度矩阵与色度Cb矩阵,饱和度Cr矩阵,视为一个基本单元称作MCU。每个MCU所包含的矩阵数量不得超过10个。例如,行和列采样的比例皆为4:2:2,则每个MCU将包含四个亮度矩阵,一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。 当图像数据分成一个8*8矩阵后,还必须将每个数值减去128,然后一一代入DCT变换公式中,即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128,是因为DCT变换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。

三、量化:

图像数据转换为频率系数后,还得接受一项量化程序,才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据,一个是专门处理亮度的频率系数,另一个则是针对色度的频率系数,将频率系数除以量化矩阵的值,取得与商数最近的整数,即完成量化。 当频率系数经过量化后,将频率系数由浮点数转变为整数,这才便于执行最后的编码。不过,经过量化阶段后,所有数据只保留整数近似值,也就再度损失了一些数据内容。

四、编码:

1、编码 Huffman编码无专利权问题,成为JPEG最常用的编码方式,Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。 编码时,每个矩阵数据的DC值与63个AC值,将分别使用不同的Huffman编码表,而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表,所以一共需要四个编码表,才能顺利地完成JPEG编码工作。 DC编码 DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法,也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中,其差值多半比原值小,对差值进行编码所需的位数,会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5,它的二进制表示值为101,如果差值为-5,则先改为正整数5,再将其二进制转换成1的补数即可。所谓1的补数,就是将每个Bit若值为0,便改成1;Bit为1,则变成0。差值5应保留的位数为3,下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。

在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值,例如亮度差值为5(101)的位数为3,则霍夫曼码值应该是100,两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容,即可为DC差值加上霍夫曼码值,完成DC的编码工作;

2、AC编码方式与DC略有不同,在AC编码之前,首先得将63个AC值按Zig-zag排序,即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。 63个AC值排列好的,将AC系数转换成中间符号,中间符号表示为RRRR/SSSS,RRRR是指第非零的AC之前,其值为0的AC个数,SSSS是指AC值所需的位数,AC系数的范围与SSSS的对应关系与DC差值Bits数与差值内容对照表相似。 如果连续为0的AC个数大于15,则用15/0来表示连续的16个0,15/0称为ZRL(Zero Rum Length),而(0/0)称为EOB(Enel of Block)用来表示其后所剩余的AC系数皆等于0,以中间符号值作为索引值,从相应的AC编码表中找出适当的霍夫曼码值,再与AC值相连即可。 例如某一组亮度的中间符为5/3,AC值为4,首先以5/3为索引值,从亮度AC的Huffman编码表中找到1111111110011110霍夫曼码值,于是加上原来100(4)即是用来取[5,4]的Huffman编码1111111110011110100,[5,4]表示AC值为4的前面有5个零。 由于亮度AC,色度AC霍夫曼编码表比较长,在此省略去,有兴趣者可参阅相关书籍。 实现上述四个步骤,即完成一幅图像的JPEG压缩。