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<title>JPEG算法解密（三） | 我的博客和笔记</title><meta name="description" content="理性派，数学，物理，程序">
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auto-link vp-sidebar-item" href="/blog/2025/02/Martingle.html" aria-label="赌博中的数学：Martingle策略"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->赌博中的数学：Martingle策略<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/blog/2025/02/RandRound.html" aria-label="如何生成一个随机的圆形"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->如何生成一个随机的圆形<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/blog/2025/02/DH.html" aria-label="一个简单的DH密钥协商算法的实现"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->一个简单的DH密钥协商算法的实现<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/blog/2025/02/SegmentCircle.html" aria-label="如何计算线段和圆的交点"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->如何计算线段和圆的交点<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/blog/2025/02/Ellipse.html" aria-label="一道数学趣题"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->一道数学趣题<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/blog/2025/02/Fibonacci.html" aria-label="斐波那契数列和1/89"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->斐波那契数列和1/89<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><!--]--></ul></li><li><p tabindex="0" class="vp-sidebar-item vp-sidebar-heading collapsible">开源项目 <span class="right arrow"></span></p><ul style="display:none;" class="vp-sidebar-children"><!--[--><li><a class="auto-link external-link vp-sidebar-item" href="https://github.com/thejinchao/turbolink" aria-label="TurboLink" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->TurboLink<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><!--]--></ul></li><li><p tabindex="0" class="vp-sidebar-item vp-sidebar-heading collapsible">学习笔记 <span class="right arrow"></span></p><ul style="display:none;" class="vp-sidebar-children"><!--[--><li><p tabindex="0" 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aria-label="数论（三）"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->数论（三）<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/math/probability.html" aria-label="概率"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->概率<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><!--]--></ul></li><li><p tabindex="0" class="vp-sidebar-item collapsible">密码学 <span class="right arrow"></span></p><ul style="display:none;" class="vp-sidebar-children"><!--[--><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/cryptography/rsa.html" aria-label="RSA"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->RSA<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/cryptography/flip_coin.html" aria-label="抛币协议"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->抛币协议<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/cryptography/mental_poker.html" aria-label="智能扑克协议"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->智能扑克协议<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><!--]--></ul></li><li><p tabindex="0" class="vp-sidebar-item collapsible">图形学 <span class="right arrow"></span></p><ul style="display:none;" class="vp-sidebar-children"><!--[--><li><p tabindex="0" class="vp-sidebar-item collapsible">数学基础 <span class="right arrow"></span></p><ul style="display:none;" class="vp-sidebar-children"><!--[--><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/math/math_01.html" aria-label="矢量"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->矢量<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/math/math_02.html" aria-label="矩阵"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->矩阵<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/math/math_03.html" aria-label="立体角"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->立体角<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/math/transform_01.html" aria-label="几何变换(一)"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->几何变换(一)<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/math/transform_02.html" aria-label="几何变换(二)"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->几何变换(二)<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/math/transform_03.html" aria-label="法线变换"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->法线变换<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/math/transform_04.html" aria-label="摄像机变换"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->摄像机变换<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><!--]--></ul></li><li><p tabindex="0" class="vp-sidebar-item collapsible">光照模型 <span class="right arrow"></span></p><ul style="display:none;" class="vp-sidebar-children"><!--[--><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/illumination_model/luminosity/luminosity.html" aria-label="光度学"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->光度学<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/illumination_model/BRDF/BRDF.html" aria-label="双向反射分布函数(BRDF)"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->双向反射分布函数(BRDF)<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/illumination_model/microfacets/microfacets_1.html" aria-label="微平面理论(一)"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->微平面理论(一)<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/illumination_model/microfacets/microfacets_2.html" aria-label="微平面理论(二)"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->微平面理论(二)<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/illumination_model/microfacets/microfacets_3.html" aria-label="微平面理论(三)"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->微平面理论(三)<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/illumination_model/render_function/render_function_1.html" aria-label="光照方程"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->光照方程<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><!--]--></ul></li><li><p tabindex="0" class="vp-sidebar-item collapsible">环境光渲染 <span class="right arrow"></span></p><ul style="display:none;" class="vp-sidebar-children"><!--[--><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/image_based_lighting/ibl_01.html" aria-label="环境光渲染(一)"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->环境光渲染(一)<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/graphics/image_based_lighting/ibl_02.html" aria-label="环境光渲染(二)"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->环境光渲染(二)<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><!--]--></ul></li><!--]--></ul></li><li><p tabindex="0" class="vp-sidebar-item collapsible">编程语言 <span class="right arrow"></span></p><ul style="display:none;" class="vp-sidebar-children"><!--[--><li><p tabindex="0" class="vp-sidebar-item collapsible">JavaScript <span class="right arrow"></span></p><ul style="display:none;" class="vp-sidebar-children"><!--[--><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/language/javascript/helloworld.html" aria-label="环境搭建"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->环境搭建<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/language/javascript/grammar.html" aria-label="基本语法"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->基本语法<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/language/javascript/function.html" aria-label="函数"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->函数<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><li><a class="route-link auto-link vp-sidebar-item" href="/note/language/javascript/object_and_class.html" aria-label="对象和类"><!--[--><!--[--><!--]--><!--]-->对象和类<!--[--><!--[--><!--]--><!--]--></a><!----></li><!--]--></ul></li><!--]--></ul></li><!--]--></ul></li><!--]--></ul><!--[--><!--]--></aside><!--]--><!--[--><main class="vp-page"><!--[--><!--]--><div vp-content><!--[--><!--]--><div><h1 id="jpeg算法解密-三" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#jpeg算法解密-三"><span>JPEG算法解密（三）</span></a></h1><h3 id="步骤四-数据量化" tabindex="-1"><a class="header-anchor" href="#步骤四-数据量化"><span>步骤四：数据量化</span></a></h3><hr><p>经过上一节介绍的离散余弦变换，图像数据虽然已经面目全非，但仍然是处于“可逆”的状态，也就是说我们还没有进入“有损”的那一步。这次我们来玩真的，看一下数据中的细节是如何被滤去的。先来考察一下要对付的问题是什么，经过颜色空间转换和离散余弦变换，每一个8X8的图像块都变成了三个8X8的浮点数矩阵，分别表示Y,Cr,Cb数据，比如以其中某个亮度数据矩阵举例，它的数据如下</p><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" display="true" style="position:relative;"><svg style="vertical-align:-9.904ex;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="66.157ex" height="20.769ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -4802.5 29241.3 9180" aria-hidden="true"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math"><g data-mml-node="mstyle" transform="scale(0.85)"><g data-mml-node="TeXAtom" data-mjx-texclass="ORD"><g data-mml-node="mi"><path data-c="1D43A" d="M50 252Q50 367 117 473T286 641T490 704Q580 704 633 653Q642 643 648 636T656 626L657 623Q660 623 684 649Q691 655 699 663T715 679T725 690L740 705H746Q760 705 760 698Q760 694 728 561Q692 422 692 421Q690 416 687 415T669 413H653Q647 419 647 422Q647 423 648 429T650 449T651 481Q651 552 619 605T510 659Q492 659 471 656T418 643T357 615T294 567T236 496T189 394T158 260Q156 242 156 221Q156 173 170 136T206 79T256 45T308 28T353 24Q407 24 452 47T514 106Q517 114 529 161T541 214Q541 222 528 224T468 227H431Q425 233 425 235T427 254Q431 267 437 273H454Q494 271 594 271Q634 271 659 271T695 272T707 272Q721 272 721 263Q721 261 719 249Q714 230 709 228Q706 227 694 227Q674 227 653 224Q646 221 643 215T629 164Q620 131 614 108Q589 6 586 3Q584 1 581 1Q571 1 553 21T530 52Q530 53 528 52T522 47Q448 -22 322 -22Q201 -22 126 55T50 252Z"></path></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(1063.8,0)"><path data-c="3D" d="M56 347Q56 360 70 367H707Q722 359 722 347Q722 336 708 328L390 327H72Q56 332 56 347ZM56 153Q56 168 72 173H708Q722 163 722 153Q722 140 707 133H70Q56 140 56 153Z"></path></g><g data-mml-node="mrow" transform="translate(2119.6,0)"><g data-mml-node="mo"><path data-c="23A1" d="M319 -645V1154H666V1070H403V-645H319Z" transform="translate(0,4496)"></path><path data-c="23A3" d="M319 -644V1155H403V-560H666V-644H319Z" transform="translate(0,-4506)"></path><svg width="667" height="7402" y="-3451" x="0" viewBox="0 1850.5 667 7402"><path data-c="23A2" d="M319 0V602H403V0H319Z" 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data-mjx-texclass="CLOSE">]</mo></mrow></mrow></mstyle></math></mjx-assistive-mml></mjx-container><p>我们的问题是，在可以损失一部分精度的情况下，如何用更少的空间存储这些浮点数？答案是使用量子化（Quantization），简称量化。“量子”这个概念来自于物理学，意思是说连续的能量可以看做是一个个单元体的组合，很简单，比如游戏中在处理角色面朝方向时，往往不是使用0到2π这样的32bit浮点数，而是把方向分成16个区间，用0到16这样的整数来表示，这样只用4个bit就足够了。JPEG提供的量子化算法如下：</p><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" display="true" width="full" style="min-width:53.359ex;position:relative;"><svg style="vertical-align:-2.194ex;min-width:53.359ex;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" height="5.519ex" role="img" focusable="false" aria-hidden="true"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(0.0181,-0.0181) translate(0, -1469.7)"><g data-mml-node="math"><g data-mml-node="mtable" transform="translate(2856,0) translate(-2856,0)"><g transform="translate(0 1469.7) matrix(1 0 0 -1 0 0) scale(55.25)"><svg data-table="true" preserveAspectRatio="xMidYMid" viewBox="8936.2 -1469.7 1 2439.5"><g transform="matrix(1 0 0 -1 0 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data-mjx-texclass="CLOSE">]</mo></mrow></mrow></mstyle></math></mjx-assistive-mml></mjx-container><p>可以看到，一大部分数据变成了0，这非常有利于后面的压缩存储。这两张神奇的量化表也是有讲究的，还记得我们在第一节中所讲的有损压缩的基本原理吗，有损压缩就是把数据中重要的数据和不重要的数据分开，然后分别处理。DCT系数矩阵中的不同位置的值代表了图像数据中不同频率的分量，这两张表中的数据时人们根据人眼对不不同频率的敏感程度的差别所积累下的经验制定的，一般来说人眼对于低频的分量必高频分量更加敏感，所以两张量化系数矩阵左上角的数值明显小于右下角区域。在实际的压缩过程中，还可以根据需要在这些系数的基础上再乘以一个系数，以使更多或更少的数据变成0，我们平时使用的图像处理软件在生成jpg文件时，在控制压缩质量的时候，就是控制的这个系数。<br> 在进入下一节之前，矩阵的量化还有最后一步要做，就是把量化后的二维矩阵转变成一个一维数组，以方便后面的霍夫曼压缩，但在做这个顺序转换时，需要按照一个特定的取值顺序。</p><figure><img src="/images/2014/08/jpeg_036.gif" alt="" tabindex="0" loading="lazy"><figcaption></figcaption></figure><p>这么做的目的只有一个，就是尽可能把0放在一起，由于0大部分集中在右下角，所以才用这种由左上角到右下角的顺序，经过这种顺序变换，最终矩阵变成一个整数数组<br> -26,-3,0,-3,-2,-6,2,-4,1,-3,0,1,5,,1,2,-1,1,-1,2,0,0,0,0,0,-1,-1,0,0,0,0,…,0,0<br> 后面的工作就是对这个数组进行再一次的哈夫曼压缩，已得到最终的压缩数据。</p></div><!--[--><!--]--></div><footer class="vp-page-meta"><!----><div class="vp-meta-item git-info"><div class="vp-meta-item last-updated"><span class="meta-item-label">Last Updated: </span><!----></div><div class="vp-meta-item contributors"><span class="meta-item-label">Contributors: </span><span class="meta-item-info"><!--[--><!--[--><span class="contributor" title="email: thejinchao@gmail.com">thejinchao</span><!----><!--]--><!--]--></span></div></div></footer><nav class="vp-page-nav" aria-label="page navigation"><a class="route-link auto-link prev" href="/blog/2025/02/JPEG002.html" aria-label="Part2"><!--[--><div class="hint"><span class="arrow left"></span> Prev</div><div class="link"><span>Part2</span></div><!--]--></a><a class="route-link auto-link next" href="/blog/2025/02/JPEG004.html" aria-label="Part4"><!--[--><div class="hint">Next <span class="arrow right"></span></div><div class="link"><span>Part4</span></div><!--]--></a></nav><!--[--><!--]--></main><!--]--></div><!--[--><!----><!--]--><!--]--></div>
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