JPEG 原理详细实例分析及其在嵌入式 Linux 中的应用
一、系統(tǒng)架構(gòu)
本文以一個實際的產(chǎn)品為例，來說明 JPEG 在其中的應(yīng)用。
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本系統(tǒng)為一個嵌入式 Linux 網(wǎng)絡(luò)播放器，主要的功能為播放家庭網(wǎng)絡(luò)中的多媒體文件，在家庭客廳等環(huán)境中有著大量的應(yīng)用，它可以給用戶提供更方便快捷的媒體文件的播放方式，并能充分利用家庭音響系統(tǒng)的巨大功能，而非 PC 環(huán)境下有限的外部設(shè)備，大大改善了媒體文件的播放體驗。
系統(tǒng)主要的功能包括：
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本系統(tǒng)架構(gòu)如下圖：
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本系統(tǒng)是基于嵌入式 Linux 的一個應(yīng)用，使用的是 ucLinux 2.4.22，并使用了 microwindows 作為 GUI 界面，底層使用了 Linux kernel 的 FrameBuffer 作為顯示輸出。
此系統(tǒng)在兩個方面使用到了 JPEG 庫：
1、 UI 的顯示，即各種人機(jī)交互界面，考慮到用戶體驗，所以大量使用了貼圖來美化 UI
2、 JPEG 圖片文件的全屏播放，包括用戶手中的各種照片等
二、JPEG 概述
JPEG 是 Joint Photographic Experts Group 的縮寫，即 ISO 和 IEC 聯(lián)合圖像專家組，負(fù)責(zé)靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)的制定，這個專家組開發(fā)的算法就被稱為 JPEG 算法，并且已經(jīng)成為了大家通用的標(biāo)準(zhǔn)，即 JPEG 標(biāo)準(zhǔn)。 JPEG 壓縮是有損壓縮，但這個損失的部分是人的視覺不容易察覺到的部分，它充分利用了人眼對計算機(jī)色彩中的高頻信息部分不敏感的特點，來大大節(jié)省了需要處理的數(shù)據(jù)信息。
人眼對構(gòu)成圖像的不同頻率成分具有不同的敏感度，這個是由人眼的視覺生理特性所決定的。如人的眼睛含有對亮度敏感的柱狀細(xì)胞1.8億個，含有對色彩敏感的椎狀細(xì)胞0.08億個，由于柱狀細(xì)胞的數(shù)量遠(yuǎn)大于椎狀細(xì)胞，所以眼睛對亮度的敏感程度要大于對色彩的敏感程度。
總體來說，一個原始圖像信息，要對其進(jìn)行 JPEG 編碼，過程分兩大步：
1、 去除視覺上的多余信息，即空間冗余度
2、 去除數(shù)據(jù)本身的多余信息，即結(jié)構(gòu)（靜態(tài)）冗余度
1、去除視覺上的多余信息
當(dāng)你拿到一個原始未經(jīng)處理的圖像，是由各種色彩組成的，即在一個平面上，有各種色彩，而這個平面是由水平和垂直方向上的很多點組成的。實際上，每個點的色彩，也即計算機(jī)能表示的每個像素點的色彩，能分解成紅、綠、藍(lán)，即 RGB 三元色來表示，即這三種顏色的一定比例的混合就能得到一個實際的色彩值。
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所以，實際上，這個平面的圖像，可以理解為除了水平 X 和垂直 Y 以外，還有一個色彩值的 Z 的三維的系統(tǒng)。Z 代表了三元色中各個分支 R/G/B 的混合時所占的具體數(shù)值大小，每個像素的 RGB 的混合值可能都有所不同，各個值有大有小，但臨近的兩個點的 R/G/B 三個值會比較接近。
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由于這個原始圖像是由很多個獨立的像素點組成的，也就是說它們都是分散的，離散的。比如有些圖像的尺寸為640X480，就表示水平有640個像素點，垂直有480個像素點。
從上面的內(nèi)容，我們可以知道兩個相鄰的點，會有很多的色彩是很接近的，那么如何能在最后得到的圖片中，盡量少得記錄這些不需要的數(shù)據(jù)，也即達(dá)到了壓縮的效果。
這個就要涉及到圖像信號的頻譜特性了。
圖像信號的頻譜線一般在0-6MHz范圍內(nèi)，而且一幅圖像內(nèi)，包含了各種頻率的分量。但包含的大多數(shù)為低頻頻譜線，只在占圖像區(qū)域比例很低的圖像邊緣的信號中才含有高頻的譜線。這個是對 JPEG 圖像壓縮的理論依據(jù)。
因此具體的方法就是，在對圖像做數(shù)字處理時，可根據(jù)頻譜因素分配比特數(shù)：對包含信息量大的低頻譜區(qū)域分配較多的比特數(shù)，對包含信息量低的高頻譜區(qū)域分配較少的比特數(shù)，而圖像質(zhì)量并沒有可察覺的損傷，達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮的目的。
將原始圖像這個色彩空間域，轉(zhuǎn)換為頻譜域，怎么轉(zhuǎn)呢，這個就用到了數(shù)學(xué)上的離散余弦變換，即 DCT（Discrete Cosine Transform） 變換。
DCT 是可逆的、離散的正交變換。變換過程本身雖然并不產(chǎn)生壓縮作用，但是變換后的頻率系數(shù)卻非常有利于碼率壓縮。即這個變換過程得到一個 DCT 變換系數(shù)，而對這個系數(shù)可以再進(jìn)行更進(jìn)一步的處理，即所謂的量化。經(jīng)過量化，就能達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮的作用了。
總體說來，這第一步，對圖像進(jìn)行編碼，去除多余的信息，要用到 DCT 變換中的正向 DCT（FDCT），然后再對變換的系數(shù)做量化（Quantization），這個過程就是依據(jù)的經(jīng)驗值，來處理人眼視覺系統(tǒng)所不敏感的高頻數(shù)據(jù)，從而極大地減少了需要處理的數(shù)據(jù)量，這個是結(jié)合數(shù)學(xué)方法與經(jīng)驗值而做的處理。
2、去除數(shù)據(jù)本身的多余信息
利用 Huffman 編碼，來將最后的數(shù)據(jù)用無損的方式做壓縮，這個是純數(shù)學(xué)上的處理方式。
總體來說，上面的兩步即：
如果處理的是彩色圖像，JPEG 算法首先將 RGB 分量轉(zhuǎn)化成亮度分量和色差分量，同時丟失一半的色彩信息（空間分辨率減半）。然后，用 DCT 來進(jìn)行塊變換編碼，舍棄高頻的系數(shù)，并對余下的系數(shù)進(jìn)行量化以進(jìn)一步減小數(shù)據(jù)量。最后，使用 RLE 行程編碼和 Huffman 編碼來完成壓縮任務(wù)。
三、JPEG 原理詳細(xì)分析
下面將更加詳細(xì)地介紹這兩步中的各個細(xì)節(jié)。
JPEG 編碼中主要涉及到的內(nèi)容主要包括：
1. Color Model Conversion (色彩模型)
2. DCT (Discrete Cosine Transform 離散余弦變換)
3. 重排列 DCT 結(jié)果
4. 量化
5. RLE 編碼
6. 范式 Huffman 編碼
7. DC 的編碼
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1、色彩空間 color space
在圖像處理中，為了利用人的視角特性，從而降低數(shù)據(jù)量，通常把 RGB 空間表示的彩色圖像變換到其他色彩空間。
現(xiàn)在采用的色彩空間變換有三種：YIQ，YUV 和 YCrCb。
每一種色彩空間都產(chǎn)生一種亮度分量信號和兩種色度分量信號，而每一種變換使用的參數(shù)都是為了適應(yīng)某種類型的顯示設(shè)備。
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YUV 不是哪個英文單詞的縮寫，而只是符號，Y 表示亮度，UV 用來表示色差，U、V 是構(gòu)成彩色的兩個分量；
YUV 表示法的重要性是它的亮度信號(Y)和色度信號(U、V)是相互獨立的，也就是 Y 信號分量構(gòu)成的黑白灰度圖與用 U、V 信號構(gòu)成的另外兩幅單色圖是相互獨立的。由于 Y、U、V 是獨立的，所以可以對這些單色圖分別進(jìn)行編碼。此外，黑白電視能接收彩色電視信號也就是利用了 YUV 分量之間的獨立性。
舉例來說明一下：
要存儲 RGB 8∶8∶8的彩色圖像，即 R、G 和 B 分量都用8位二進(jìn)制數(shù)（1個字節(jié)）表示，圖像的大小為640×480像素，那么所需要的存儲容量為640×480×(1+1+1)=921 600字節(jié)，即900KB，其中(1+1+1)表示 RGB 各占一個字節(jié)。
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如果用 YUV 來表示同一幅彩色圖像，Y 分量仍然為640×480，并且 Y 分量仍然用8位表示，而對每四個相鄰像素(2×2)的 U、V 值分別用相同的一個值表示，那么存儲同樣的一幅圖像所需的存儲空間就減少到640×480×(1+1/(2*2)+1/(2*2))=460 800字節(jié)，即450KB。也就是把數(shù)據(jù)壓縮了一半。
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無論是用 YIQ、YUV 和 YCrCb 還是其他模型來表示的彩色圖像，由于現(xiàn)在所有的顯示器都采用 RGB 值來驅(qū)動，這就要求在顯示每個像素之前，須要把彩色分量值轉(zhuǎn)換成 RGB 值。
對電視機(jī)，在考慮人的視覺系統(tǒng)和電視陰極射線管(CRT)的非線性特性之后，RGB 和 YUV 的對應(yīng)關(guān)系可以近似地用下面的方程式表示：
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即：
Y=0.3R+0.59G+0.11B
U=B-Y
V=R-Y
對計算機(jī)而言，計算機(jī)用的數(shù)字域的色彩空間變換與電視模擬域的色彩空間變換不同，它們的分量使用 Y、Cr 和 Cb 來表示，與 RGB 空間的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下：
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從這里，就可以看出，計算出來的 Y、Cr 和 Cb 分量，會出現(xiàn)大量的小數(shù)，即浮點數(shù)，從而導(dǎo)致了在 JPEG 編碼過程中會出現(xiàn)大量的浮點數(shù)的運算，當(dāng)然經(jīng)過一定的優(yōu)化，這些浮點數(shù)運算可以用移位與加法這些計算機(jī)能更快速處理的方式來對其進(jìn)行編碼。
RGB 與 YCrCb 之間的逆變換關(guān)系可寫成如下的形式：
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總體來說，上面講的這些內(nèi)容，主要就是對原始圖片，可以先進(jìn)行色彩空間的處理，使采集到的圖像數(shù)據(jù)有所減少。
請注意，實際上，JPEG 算法與色彩空間無關(guān)，色彩空間是涉及到圖像采樣的問題，它和數(shù)據(jù)的壓縮并沒有直接的關(guān)系。
因此“RGB 到 YUV 變換”和“YUV 到 RGB 變換”不包含在 JPEG 算法中。JPEG 算法處理的彩色圖像是單獨的彩色分量圖像，因此它可以壓縮來自不同色彩空間的數(shù)據(jù)，如 RGB，YcbCr 和 CMYK。
2、色彩深度 color depth
在圖像中，它是由很多個點來組成的，那么存儲每個像素點所用的位數(shù)就叫做像素深度。對一個圖片，這個值是可以有所不同的，從而會使得圖片的數(shù)據(jù)有多和少的區(qū)別。
一幅彩色圖像的每個像素用 R，G，B 三個分量表示，若每個分量用8位，那么一個像素共用3X8=24位表示，就說像素的深度為24 bit，每個像素可以是2的24次方=16 777 216種顏色中的一種。表示一個像素的位數(shù)越多，它能表達(dá)的顏色數(shù)目就越多。
在用二進(jìn)制數(shù)表示彩色圖像的像素時，除 R，G，B 分量用固定位數(shù)表示外，往往還增加1位或幾位作為屬性(Attribute)位。例如，RGB 5∶5∶5表示一個像素時，用2個字節(jié)共16位表示，其中 R，G，B 各占5位，剩下一位作為屬性位。在這種情況下，像素深度為16位，而圖像深度為15 位。
在用32位表示一個像素時，若 R，G，B 分別用8位表示，剩下的8位常稱為 alpha 通道(alpha channel)位，或稱為覆蓋(overlay)位、中斷位、屬性位。它的用法可用一個預(yù)乘 α 通道(premultiplied alpha)的例子說明。假如一個像素(A，R，G，B)的四個分量都用歸一化的數(shù)值表示，(A，R，G，B)為(1，1，0，0)時顯示紅色。當(dāng)像素為 (0.5，1，0，0)時，預(yù)乘的結(jié)果就變成(0.5，0.5，0，0)，這表示原來該像素顯示的紅色的強(qiáng)度為1，而現(xiàn)在顯示的紅色的強(qiáng)度降了一半。
這個 alpha 值，在這里就用來表示該像素如何產(chǎn)生特技效果。
總體來說，圖像的寬高、分辨率越高，就是組成一幅圖的像素越多，則圖像文件越大；像素深度越深，就是表達(dá)單個像素的顏色和亮度的位數(shù)越多，圖像文件就越大。
只有黑白兩種顏色的圖像稱為單色圖像(monochrome)，每個像素的像素值用1位存儲，它的值只有“0”或者“1”，一幅640×480的單色圖像需要占據(jù)37.5 KB的存儲空間。
而灰度圖像，即有色深的黑白圖像，如果每個像素的像素值用一個字節(jié)表示，而不是僅僅只有一位，那么灰度值級數(shù)就等于256級，每個像素可以是0～255之間的任何一個值，一幅640×480的灰度圖像就需要占用300 KB的存儲空間，類似上面說到過的 Y 分量。
3、離散余弦變換 DCT
將圖像從色彩域轉(zhuǎn)換到頻率域，常用的變換方法有：
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DCT變換的公式為：
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f(i，j) 經(jīng) DCT 變換之后，F(0，0) 是直流系數(shù)，其他為交流系數(shù)。
還是舉例來說明一下。
8x8的原始圖像：
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推移128后，使其范圍變?yōu)?-128~127：
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使用離散余弦變換，并四舍五入取最接近的整數(shù)：
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上圖就是將取樣塊由時間域轉(zhuǎn)換為頻率域的 DCT 系數(shù)塊。
DCT 將原始圖像信息塊轉(zhuǎn)換成代表不同頻率分量的系數(shù)集，這有兩個優(yōu)點：其一，信號常將其能量的大部分集中于頻率域的一個小范圍內(nèi)，這樣一來，描述不重要的分量只需要很少的比特數(shù)；其二，頻率域分解映射了人類視覺系統(tǒng)的處理過程，并允許后繼的量化過程滿足其靈敏度的要求。
當(dāng)u，v = 0 時，離散余弦正變換（DCT）后的系數(shù)若為F(0，0)=1，則離散余弦反變換（IDCT）后的重現(xiàn)函數(shù) f(x，y)=1/8，是個常 數(shù)值，所以將 F(0，0) 稱為直流(DC)系數(shù)；當(dāng) u，v≠0 時，正變換后的系數(shù)為 F(u，v)=0，則反變換后的重現(xiàn)函數(shù) f(x，y) 不是常數(shù)，此時 正變換后的系數(shù) F(u，v) 為交流（AC）系數(shù)。
DCT 后的64個 DCT 頻率系數(shù)與 DCT 前的64個像素塊相對應(yīng)，DCT 過程的前后都是64個點，說明這個過程只是一個沒有壓縮作用的無損變換過程。
單獨一個圖像的全部 DCT 系數(shù)塊的頻譜幾乎都集中在最左上角的系數(shù)塊中。
DCT 輸出的頻率系數(shù)矩陣最左上角的直流 （DC）系數(shù)幅度最大，圖中為-415；以 DC 系數(shù)為出發(fā)點向下、向右的其它 DCT 系數(shù)，離 DC 分量越遠(yuǎn)，頻率越高，幅度值越小，圖中最右下角為2，即圖像信息的大部分集中于直流系數(shù)及其附近的低頻頻譜上，離 DC 系數(shù)越來越遠(yuǎn)的高頻頻譜幾乎不含圖像信息，甚至于只含雜波。
DCT 本身雖然沒有壓縮作用，卻為以后壓縮時的"取"、"舍" 奠定了必不可少的基礎(chǔ)。
4、量化
量化過程實際上就是對 DCT 系數(shù)的一個優(yōu)化過程。它是利用了人眼對高頻部分不敏感的特性來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的大幅簡化。
量化過程實際上是簡單地把頻率領(lǐng)域上每個成份，除以一個對于該成份的常數(shù)，且接著四舍五入取最接近的整數(shù)。
這是整個過程中的主要有損運算。
以這個結(jié)果來說，經(jīng)常會把很多高頻率的成份四舍五入而接近0，且剩下很多會變成小的正或負(fù)數(shù)。
整個量化的目的是減小非“0”系數(shù)的幅度以及增加“0”值系數(shù)的數(shù)目。
量化是圖像質(zhì)量下降的最主要原因。
因為人眼對亮度信號比對色差信號更敏感，因此使用了兩種量化表：亮度量化值和色差量化值。
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使用這個量化矩陣與前面所得到的 DCT 系數(shù)矩陣：
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如，使用?415（DC系數(shù)）且四舍五入得到最接近的整數(shù)
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總體上來說，DCT 變換實際是空間域的低通濾波器。對 Y 分量采用細(xì)量化，對 UV 采用粗量化。
量化表是控制 JPEG 壓縮比的關(guān)鍵，這個步驟除掉了一些高頻量；另一個重要原因是所有圖片的點與點之間會有一個色彩過渡的過程，大量的圖像信息被包含在低頻率中，經(jīng)過量化處理后，在高頻率段，將出現(xiàn)大量連續(xù)的零。
5、“Z”字形編排
量化后的數(shù)據(jù)，有一個很大的特點，就是直流分量相對于交流分量來說要大，而且交流分量中含有大量的0。這樣，對這個量化后的數(shù)據(jù)如何來進(jìn)行簡化，從而再更大程度地進(jìn)行壓縮呢。
這就出現(xiàn)了“Z”字形編排，如圖：
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對于前面量化的系數(shù)所作的 “Z”字形編排結(jié)果就是：
底部 ?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 頂部
這樣做的特點就是會連續(xù)出現(xiàn)多個0，這樣很有利于使用簡單而直觀的行程編碼(RLE：Run Length Coding)對它們進(jìn)行編碼。
8×8圖像塊經(jīng)過 DCT 變換之后得到的 DC 直流系數(shù)有兩個特點，一是系數(shù)的數(shù)值比較大，二是相鄰8×8圖像塊的 DC 系數(shù)值變化不大。根據(jù)這個特點，JPEG 算法使用了差分脈沖調(diào)制編碼（DPCM）技術(shù)，對相鄰圖像塊之間量化 DC 系數(shù)的差值（Delta）進(jìn)行編碼。即充分利用相鄰兩圖像塊的特性，來再次簡化數(shù)據(jù)。
即上面的 DC 分量-26，需要單獨處理。
而對于其他63個元素采用zig-zag（“Z”字形）行程編碼，以增加行程中連續(xù)0的個數(shù)。
6、行程編碼
Run Length Coding，行程編碼又稱“運行長度編碼”或“游程編碼”，它是一種無損壓縮編碼。
例如：5555557777733322221111111
這個數(shù)據(jù)的一個特點是相同的內(nèi)容會重復(fù)出現(xiàn)很多次，那么就可以用一種簡化的方法來記錄這一串?dāng)?shù)字，如
（5，6）（7，5）（3，3）（2，4）（l，7）
即為它的行程編碼。
行程編碼的位數(shù)會遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于原始字符串的位數(shù)。
對經(jīng)過“Z”字形編排過的數(shù)據(jù)，即可以用行程編碼來對其進(jìn)行大幅度的數(shù)據(jù)壓縮。
我們來用一個簡單的例子來詳細(xì)說明一下：
57，45，0，0，0，0，23，0，-30，-16，0，0，1，0，0，0，0 ，0 ，0 ，0，..，0
可以表示為
(0，57) ; (0，45) ; (4，23) ; (1，-30) ; (0，-16) ; (2，1) ; EOB
即每組數(shù)字的頭一個表示0的個數(shù)，而且為了能更有利于后續(xù)的處理，必須是 4 bit，就是說，只能是 0~15，這是的這個行程編碼的一個特點。
7、范式 Huffman 編碼
在直流 DC 系數(shù)經(jīng)過上面的 DPCM 編碼，交流 AC 系數(shù)經(jīng)過 RLE 編碼后，得到的數(shù)據(jù)，還可以再進(jìn)一補(bǔ)壓縮，即使用 Huffman 編碼來處理。
范式 Huffman 編碼即 Canonical Huffman Code，現(xiàn)在流行的很多壓縮方法都使用了范式哈夫曼編碼技術(shù)，如 GZIB、ZLIB、PNG、JPEG、MPEG 等。
對上面的例子中 RLC 后的結(jié)果，對它的存儲，JPEG 里并不直接保存這個數(shù)值，這樣主要是為了提高效率。
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對上面的例子內(nèi)容，就可以得到：
57 為第 6 組的，實際保存值為 111001，編碼為 (6，111001)
45編碼為 (6，101101)
23為(5，10111)
-30為(5，00001)
這個時候前面的例子就變?yōu)?#xff1a;
(0，6)，111001 ; (0，6)，101101 ; (4，5)，10111; (1，5)，00001; (0，4) ，0111 ; (2，1)，1 ; (0，0)
這樣，括號里的數(shù)值正好再合成一個字節(jié)，高4位是前面0的個數(shù)，低4位描述了后面數(shù)字的位數(shù)；后面被編碼的數(shù)字表示范圍是 -32767..32767。
使用上面這個表簡化后的內(nèi)容，再到 Huffman 編碼表里去查詢，從而得到最后的編碼。
如06對應(yīng) Huffman 表的111000，那么
69 = (4，5) --- 1111111110011001 (69=0x45=4*16+5 )
21 = (1，5) --- 11111110110
從而得到最后的結(jié)果：
111000 111001 ； 111000 101101 ； 1111111110011001 10111 ； 11111110110 00001…
使用范式 Huffman 編碼表的好處就是使得出現(xiàn)頻率高的數(shù)字小于8位，而出現(xiàn)頻率低的數(shù)字大于8位，這樣對整體而言，就會極大地減少數(shù)據(jù)量。
需要注意的是，在 JPG 文件中，一般有兩個 Huffman 表，一個是 DC 用，一個是 AC 用，它們是類似的。
對 DC 編碼的部分是單獨來處理的，并且是放在上面這個串的最前面。
總體來說，到目前為止，我們就得到了最后需要真正存儲用的簡化后，也即壓縮后的數(shù)據(jù)了。
四、JPEG文件存儲格式
介紹了 JPEG 的原理，我們再來結(jié)合一個具體的實例來詳細(xì)討論上面所涉及到的細(xì)節(jié)。
我們先來制作一個簡單的8X8大小的像素圖，然后把它存成JPEG格式。
方法是用 windows 的畫圖工具，定義一個8X8大小的圖，用一些色塊填充進(jìn)去，然后另存為 JPEG 格式，如 test8x8.jpg。如下圖所示：
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保存成的文件后綴為 jpg，但按標(biāo)準(zhǔn)來說，它是一種 JFIF 格式標(biāo)準(zhǔn)的文件，里面的圖像的壓縮方式是 JPEG。
JFIF 是一個文件格式標(biāo)準(zhǔn)，JPEG 是一個壓縮標(biāo)準(zhǔn)，總體來說它們不是一個概念。
JFIF 是 JPEG File Interchange Format 的縮寫，也即 JPEG 文件交換格式。JFIF 是一個圖片文件格式標(biāo)準(zhǔn)，它是一種使用 JPEG 圖像壓縮技術(shù)存儲攝影圖像的方法。JFIF 代表了一種"通用語言"文件格式，它是專門為方便用戶在不同的計算機(jī)和應(yīng)用程序間傳輸 JPEG 圖像而設(shè)計的語言。
JFIF 文件格式定義了一些內(nèi)容是 JPEG 壓縮標(biāo)準(zhǔn)未定義的，如 resolution/aspect ratio，color space 等。
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我們可以打開 JPEG 文件查看里面的內(nèi)容，即可看到上面的各個標(biāo)記段：
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從圖上可以看出：
在頭部有 FFD8 ，表示圖像的開始；結(jié)束部分有 FFD9 ，表示圖像的結(jié)束。
在中間有兩個量化表 DQT 對應(yīng)的標(biāo)記 FFDB ；
還有圖像大小信息對應(yīng)的 FFC0
再后面有四個 Haffman 表對應(yīng)的 FFC4 ；
一般一個 JPG 文件里會有 2 類 Haffman 表：一個用于 DC 一個用于 AC ，也即實際有 4個表，亮度的 DC，AC 兩個，色度的 DC，AC 兩個。
然后是圖像數(shù)據(jù)段標(biāo)記 FFDA；
我們再來看看各個標(biāo)記的細(xì)部，具體分析一下各個部分的含義。
1、圖片的識別信息
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上面的內(nèi)容，在標(biāo)記 FFE0 后，即為長度16。然后是5字節(jié)的 JFIF 標(biāo)識符號，說明這是一個 JPEG 壓縮的文件。然后是主/次版本號碼。下一個為 XY 像素的單位，這里為1，表示單位為點數(shù)/英寸。然后是 XY 方向的像素密度，這里是 96DPI，最后是縮略圖有關(guān)信息，這里為0。
2、量化表的實例
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上面這個內(nèi)容，FFDB 標(biāo)記后的長度值為67，接下來的是 QT 信息，占一個字節(jié)；這里是0，表示這個 QT 表編號為0，并且精度是8bit。然后后面就是64個8x8的 QT 表的各個 item 了。
也即第一個 DQT 量化表的內(nèi)容表示為十進(jìn)制是：
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這個表即為 JPEG 亮度量化表。
第二個量化表的內(nèi)容為：
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這個表的內(nèi)容即為 JPEG 色度量化表。
當(dāng)你打開不同的 JPEG 文件，你會看到這兩個表可能也是會有區(qū)別的。這個主要是使用了不同的量化方式的結(jié)果。
3、圖像信息段
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上面這個內(nèi)容，FFC0 標(biāo)記后即是長度，為17，然后是一個字節(jié)的數(shù)據(jù)精度，通常是為8，代表樣本位數(shù)。接下來是圖片的高度，占兩字節(jié)，這里即為8，然后是圖片的寬度，也為8，這也就是我們定義的8x8的內(nèi)容。然后是 component 的個數(shù)，這里是3，表示 YUV。接下來是三組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)里，第一個是 component ID，第二個是采樣系數(shù)，這里 Y 的采樣系數(shù)為22，說明垂直是2，水平是2。再后面就是量化表的編號了。
4、Haffman 表的實例
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上面這個內(nèi)容，FFC4 標(biāo)記后的內(nèi)容為數(shù)據(jù)長度，再接著的1字節(jié)為 Huffman Table 的信息，低4位是 HT ID 號，第5位是 HT 表類型標(biāo)記，再高三位是為0。
第一個 DHT 表，00，類型為 DC table，HT ID 號為 0；
第二個 DHT 表，10，類型為 AC table，HT ID 號也為 0；
第三個 DHT 表，01，類型為 DC table，HT ID 號為 1；
第四個 DHT 表，11，類型為 AC table，HT ID 號為 1；
即前兩個表為Y亮度分量的 DC/AC 表，后兩個為 UV 色度分量的 DC/AC 表。
以第一個表為例，因為長度只有 31，那么 00 后面的 16 字節(jié)，即綠色部分：
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組號為 1 的組中，代碼有 0 個；
組號為 2 的，代碼有 1 個；
組號為 3 的代碼有 5 個；
組號為 4/5/6/7/8/9 的代碼各 1 個。
總共 12 個。
再看后續(xù)的數(shù)據(jù)：
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0A 0B
即對應(yīng)：
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其他未出現(xiàn)的組號，對應(yīng)的數(shù)據(jù)未使用到。也就是說前面提到過的范式 Huffman 編碼里，目前只使用部分?jǐn)?shù)據(jù)即可，原因是這個 8x8 的圖像數(shù)據(jù)很小。
第二個 DHT 表就更復(fù)雜些了，長度有 181。
5、圖像數(shù)據(jù)段
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這里 SOS 段，長度為 12，后面所含有的 component 數(shù)量為 3 個，也即 Y UV。然后后面是各 component 的編號，及對應(yīng)所使用的 Huffman 表的 ID 是多少。
在這個段的后面就是所有壓縮后的數(shù)據(jù)。直到結(jié)束的問題，即 FFD9，EOI（End Of Image）。
五、JPEG 壓縮過程的優(yōu)化
JPEG 在目前的應(yīng)用范圍是非常廣泛的，各種嵌入式系統(tǒng)中也大量地使用了 JPEG 壓縮，如 IPCAM 攝像頭、數(shù)字相機(jī)、移動存貯等。在這些領(lǐng)域由于傳輸數(shù)據(jù)的帶寬限制或者是存貯數(shù)據(jù)的容量的限制，常常需要使用圖像壓縮技術(shù)來將原始大量的圖像數(shù)據(jù)壓縮后在進(jìn)行傳輸或存貯，以充分利用帶寬與存貯空間，達(dá)到更好的利用效率。這樣，在嵌入系統(tǒng)中，就會使用到 JPEG 壓縮。而且由于嵌入系統(tǒng)的資源有限的特點，在很多情況下，很需要再對 JPEG 編碼壓縮的過程做更進(jìn)一步的優(yōu)化，我們這里詳細(xì)討論一下如何實現(xiàn)這些優(yōu)化。
浮點運算的優(yōu)化
我們回頭查看一下 JPEG 壓縮中的 DCT 變換過程，公式：
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由于公式中有兩個 i/j=0~7 的部分，這樣要獲得一個 DCT 系數(shù)，需要做 8 x 8=64 次乘法和 8 x 8=64 次加法, 而完成整個 8 x 8 像素的 DCT 需要 8 x 8 x 8 x 8=4096 次乘法和 8 x 8 x 8 x 8=4096 次加法. 計算量是相當(dāng)?shù)拇蟆?/p>
對于有些無浮點運算的嵌入式系統(tǒng)或無專門的數(shù)學(xué)運算協(xié)處理器的系統(tǒng)，會造成大量的運算，極大地占用CPU的資源。
上面的公式屬于 DCT 的二維計算方式，經(jīng)過簡化，可以將其簡化為兩個一維的公式：
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這樣，上面的過程就可以簡化為分別計算行和列的 DCT 變換。
對于一行來說需要計算的是 (8 x 8) 次乘法和 (8 x 8) 次加法，8 行就是 8 x (8 x 8) 次乘法和 8 x (8 x 8) 次加法，然后列也是相同，那么總數(shù)就為 2 x (8 x (8 x 8))=1024 次乘法和 2 x (8 x (8 x 8))=1024 次加法, 運算量變?yōu)槎S計算的1/4。
但是這樣的運算數(shù)量還是太大，還需要進(jìn)一步優(yōu)化。
在很多嵌入系統(tǒng)中，很多情況下需要不使用浮點運算，這樣就需要再找出一維 DCT 的一些規(guī)律，然后對其進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。
在對一維 DCT 的運算中，還可以分為奇數(shù)列/行和偶數(shù)列/行
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對上面的處理，就又出現(xiàn)了多種優(yōu)化：ChenDCT，LeeDCT，AAN 算法和 LLM 算法。
其中 AAN 算法只需要 29 次加法和 5 次乘法。（注意，它是指每次一維運算要 29 次加法和 5 次乘法，一共是需要 29*8*2 次加法和 5*8*2 次乘法的）。
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其中 Y[0]-Y[7] 都是 1*8 的矩陣，X[1]-X[7] 也都是 1*8 的矩陣。
{a, b, c, d, e, f, g} = 1/2 { cos(pi/4), cos(pi/16), cos(pi/8), cos(3pi/16), cos(5pi/16), cos(3pi/8), cos(7pi/16) }
再對上面的含有 pi 的系數(shù)進(jìn)行整數(shù)優(yōu)化，從而避免浮點運算，就會得到：
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其中：
3/8=1/4+1/8
5/8=1/2+1/8
7/8=1-1/8
上面的除以 2，除以 8，都可以通過移位來實現(xiàn)，即右移一位和右移三位。即總數(shù)為 30 次加法，12 次移位即可。
這樣就在很大程度上將原本需要使用乘法，浮點運算的過程全部轉(zhuǎn)換成了簡單的加法和移位處理了，這樣使用數(shù)學(xué)的方法，用近似的值來完成整個轉(zhuǎn)換過程，會有很好的性能和處理效果。
在處理上面的數(shù)據(jù)中，可以使用一些中間變量來記錄中間結(jié)果，這樣就可以減少反復(fù)計算中間值，而直接使用已經(jīng)計算得到了的中間值。
tmp0 = x[0] + x[7];
tmp7 = x[0] - x[7];
tmp1 = x[1] + x[6];
tmp6 = x[1] - x[6];
tmp2 = x[2] + x[5];
tmp5 = x[2] - x[5];
tmp3 = x[3] + x[4];
tmp4 = x[3] - x[4];
tmp10 = tmp0 + tmp3;
tmp13 = tmp0 - tmp3;
tmp11 = tmp1 + tmp2;
tmp12 = tmp1 - tmp2;
/* 對偶數(shù)項進(jìn)行運算 X 0,4,6,2 */
X[0]=tmp1+tmp11;
X[4]=tmp10 /2 - tmp11
X[6]=tmp12-(tmp13/4+ tmp13/8);
X[2]=tmp12/4+tmp12/8-tmp13;
其他的各個值也是類似處理的。
六、JPEG 在本嵌入式 Linux 應(yīng)用中遇到的問題
在本系統(tǒng)中，提供給用戶一些播放圖片和預(yù)覽圖片的功能，在這個過程中就需要使用到對 JPEG 的處理。
1、JPEG 出錯的處理
在對圖片做預(yù)覽處理的時候，有些圖片原始尺寸很大，那么就需要將其轉(zhuǎn)換成較小的縮略圖，在轉(zhuǎn)換為縮略圖進(jìn)行顯示時，遇到了一個問題，即有時需要顯示的圖片，會導(dǎo)致系統(tǒng)無響應(yīng)。
后來查找原因，定位到 JPEG 文件的數(shù)據(jù)不完整，才導(dǎo)致 jpeg decoder 出現(xiàn)無響應(yīng)。
在前面的部分，有說到 JPEG 文件的格式中，JPEG 結(jié)束的標(biāo)記 EOI (End Of Image) 為“FFD9”。
如果需要顯示的圖片，在傳輸過程中，或轉(zhuǎn)換過程中，出現(xiàn)了沒有 EOI 數(shù)據(jù)，那么應(yīng)該在程序中，將其廢棄，避免出現(xiàn)系統(tǒng)無響應(yīng)。
2、JPEG 解碼的效率優(yōu)化
在解碼 JPEG 時，可以使用 software decode 或 hardware decode 來處理。Hardware decode 的優(yōu)點是充分利用 DSP 所提供的硬件解碼功能，其解碼速度會較 software decode 有數(shù)量級的提高。但有時使用 hardware decode 有一些限制，如各種 DSP 提供的 SDK 會是直接訪問硬件，將 jpeg 直接輸出到顯示設(shè)備，從而會導(dǎo)致 hardware decode 與應(yīng)用系統(tǒng)集成的麻煩。
而使用 software decode，就能在應(yīng)用層完全掌握 jpeg decode 的數(shù)據(jù)緩沖結(jié)果，并可做一些圖片的疊加效果或?qū)ζ溥M(jìn)行半透明混合處理，從而會有較高的靈活性。并且使用 decode buffer cache，來將已經(jīng)解碼的數(shù)據(jù)進(jìn)行保存，在 UI 后續(xù)的使用中，就可不必反復(fù)去解碼 JPEG 圖片，從而也能有效提高繪圖效率。
回頁首
七、總結(jié)
上面的內(nèi)容是本人對 JPEG 原理做的一個詳細(xì)的實例分析，還介紹了 JPEG 編碼過程中對浮點運算的優(yōu)化處理，它特別適用于在資源有限的嵌入系統(tǒng)中避免大量的浮點運算。
在對 JPEG 原理做了一個詳細(xì)的分析后，大家會對 JPEG 涉及到的各個細(xì)節(jié)有了一個更加明確的認(rèn)識。當(dāng)你自己動手結(jié)合 JPEG 編碼過程來分析時，將會有一個清楚的全局觀。
本文結(jié)合應(yīng)用實例，對在嵌入式 Linux 應(yīng)用中遇到的 JPEG 有關(guān)的問題，做了一個說明，大家在自己的設(shè)計過程中也可以作為參考。
現(xiàn)在，你如果再回頭去看 JPEG 的原理，你現(xiàn)在應(yīng)該能看懂它整個過程的來龍去脈了。
參考資料
- 在?developerWorks Linux 專區(qū)，找到更多針對 Linux 開發(fā)人員的資源，并閱覽我們的?最流行的文章和教程。?
- 在 developerWorks 上查閱所有?Linux 技巧?和?Linux 教程。?
關(guān)于作者
余濤，高級軟件工程師，現(xiàn)從事 linux 嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)工作，主要研究方向嵌入系統(tǒng)，UPNP 多媒體播放系統(tǒng)。您可以通過電子郵件?yut616@21cn.com?和他聯(lián)系。希望能與更多的朋友交流關(guān)于 Linux 方面的知識。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的JPEG 原理详细实例分析及其在嵌入式 Linux 中的应用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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