一、实验目的

二、实验原理

1、JPEG编码器：编辑

2、JPEG解码器

3、JPEG文件解析

三、实验内容

（1）调试和理解JPEG解码器程序

（2）理解程序设置

1、结构体理解

2、梳理代码逻辑

（3）输出量化表和huffman表

一、实验目的

掌握JPEG编解码系统的基本原理。初步掌握复杂的数据压缩算法实现，并能根据理论分析需要实现所对应数据的输出。

二、实验原理

（本来打算和电视原理讲的JPEG结合一下，最后总结的太乱了，大家还是看图吧）

1、JPEG编码器：

（1）零频偏置：（由单极性信号转变为双极性信号）

——为了减少绝对值为三位数的几率，将0电平移动到中央，降低平均亮度，降低DCT变化变化后的直流系数。

（2）DCT变换：（注意这里是无损变换）

去除数据图像的相关性，使图像能量集中，去除信号之间相关性。

——注意DCT的物理变化~（信号的合成和分解）

（3）量化：（引入误差）

⚪由于人眼对亮度信号比对色差信号更敏感，JPEG针对亮度和色度使用了两种不同量化表（色度量化表、亮度量化表）

⚪考虑到人眼对低频敏感，对高频不太敏感的视觉特性，低频部分采取较细量化，高频部分采取粗量化，减少视觉冗余。

⚪同时JPEG还引入了缩放因子，真正的量化表=缩放因子*基本量化表，质量因子越小，量化程度越深，图像质量越不好。

（4）DC系数DPCM差分编码

考虑到DCT变换后（能量集中在左上角低频分量的特点）：①DC系数大，②相邻的DC系数之间变化不大（存在冗余）的特征，对DC系数采用差分预测编码的方式

（5）AC系数（之字形扫描+游程编码）

同样考虑到DCT变换后，系数集中在左上角低频分量区，因此采用之字形按频率读出能够出现很多连零的机会。利用重复零可以进行游程编码进一步增加压缩效率。（游程编码非本次课程重点，理解原理即可）

注意：AC系数按照之字形存储，量化表中的系数也是按照之字形存储！！！！！

（6）Huffman编码

DC和AC系数分别进行Huffman编码，最终输出编码后的图像

2、JPEG解码器

可以理解为编码的逆过程。

解码熵编码——重构量化后系数——反DCT——丢弃填充的行列——反0偏置——下采样逆过程——转RGB图像

3、JPEG文件解析

用Visual Studio二进制编辑器格式打开一个jpeg文件：

（1）SOI ,Start of Image图像开始：固定标识符0xFFD8 （每一个JPEG文件都必须以SOI开始）

（2）EOI，End of Image图像结束：固定标识符0xFFD9

（3）APP0 应用程序保留标记0

（4）DQT 定义量化表：固定标识符0xFFDB

可以重复出现，表示多个量化表，一般为两个量化表（AC&DC)，如下图所示

略展开说一说：JPEG中量化表也是按照之字形存储，0043表示表长，00（0表示精度，C表示index，这里是序号是0的量化表）剩下64bytes分别表示量化表的量化系数：

将序号为0的量化表反之字形输出：

（5） SOF0一帧图像的开始，固定标识符0xFFC0

长度：0x0011，精度08（每个颜色分量每个像素1byte），图像高度0x0801，图像宽度（0x0601）

（6）DHT：哈夫曼表，固定标识符0xFFC4

通常会有4个DHT表，分别用于表示AC的亮度、色度；DC的亮度、色度

001F表长，01高四bit表示表示DC，低四bit为1号表，后续按照huffman标准化编码表示

三、实验内容

（1）调试和理解JPEG解码器程序

将输入的JPEG文件进行解码，将输出文件保存为可供YUVViewer观看的YUV文件。

1、将JPEG图放到JPEG_parser程序中，输出JPEG图的详细信息，对信息进行分析：

2、查看JPEG编解码cpp文件进行分析

①查看命令行参数：（不设置命令行参数，运行程序）

options：需要输入三个命令行参数

loadjpeg [options] <input_filename.jpeg> <format> <output_filename>

输入的jpg图像名称、jpeg图像格式、输出的文件名称（图像格式如下：yuv、rgb、bgr、gray）

②设置命令行参数

③观察程序中TRACE

最开始TRACE的定义写在头文件tinyjpeg.h中，初始化为1

后来在程序中很多地方都有trace的调用，随机选取一个分析

如果 trace=1，以写入的方式打开tracefile的文件目录，接着检查trace指针的状态；

trace方便我们的程序边运行边将运行结果写入文档，我们能通过文档判断程序是否正确解码。

（2）理解程序设置

1、结构体理解

在理解程序之前，我们先简单认识一下程序中最开始定义的三个结构体

①huffman table：存储huffman码表

struct huffman_table/定义huffman码表结构
{/* Fast look up table, using HUFFMAN_HASH_NBITS bits we can have directly the symbol,* if the symbol is <0, then we need to look into the tree table */short int lookup[HUFFMAN_HASH_SIZE];!!!!获取权值对应的码字/* code size: give the number of bits of a symbol is encoded */unsigned char code_size[HUFFMAN_HASH_SIZE];!!!!码长/* some place to store value that is not encoded in the lookup table * FIXME: Calculate if 256 value is enough to store all values*/uint16_t slowtable[16-HUFFMAN_HASH_NBITS][256];//还存储一个大型huffman表？当当码长>9时，由该表处理
};

正常huffman码表解码时需要的码表结构如下图：

②component：存储解码信息，包括采样因子、量化表信息、以及AC和DC系数的指针等。

struct component
{unsigned int Hfactor;// 水平采样因子unsigned int Vfactor;// 垂直采样因子float *Q_table;       // 8*8块的量化表struct huffman_table *AC_table;// AC交流系数的huffman码表struct huffman_table *DC_table;// DC直流系数的huffman码表short int previous_DC;    //获取前一个块解码后的DC系数（考虑到后面的DPCM编码，需要保存上一个块的像素值short int DCT[64];      //DCT系数
#if SANITY_CHECKunsigned int cid;
#endif
};

③jdec_private：定义JPEG数据流信息，声明图像数据、量化表、Huffman表、DCT解码后系数存储空间等。

struct jdec_private
{/* Public variables */uint8_t *components[COMPONENTS];//定义指针数组，指向三种分量用于存放解码后数据的数组的地址unsigned int width, height;//图像宽高   unsigned int flags;/* Private variables */const unsigned char *stream_begin, *stream_end;//标记数据流的开始和结束unsigned int stream_length;//数据流长度const unsigned char *stream;                    //当前解码流指针unsigned int reservoir, nbits_in_reservoir;//数据流长度struct component component_infos[COMPONENTS];//存放三种分量的component信息float Q_tables[COMPONENTS][64];             /* quantization tables */struct huffman_table HTDC[HUFFMAN_TABLES]; /* DC huffman tables   */struct huffman_table HTAC[HUFFMAN_TABLES]; /* AC huffman tables   */int default_huffman_table_initialized;int restart_interval;int restarts_to_go;             /* MCUs left in this restart interval */int last_rst_marker_seen;           /* Rst marker is incremented each time *//* Temp space used after the IDCT to store each components */uint8_t Y[64*4], Cr[64], Cb[64];//保存每个块经过IDCT解码后的像素jmp_buf jump_state;/* Internal Pointer use for colorspace conversion, do not modify it !!! */uint8_t *plane[COMPONENTS];//用于彩色空间转换
};

2、梳理代码逻辑

convert_one_image函数（读取判断输入文件格式，解码并按照输出格式输出）

int convert_one_image(const char *infilename, const char *outfilename, int output_format)
{//输入文件名称、输出文件名称、输出文件格式FILE *fp;unsigned int length_of_file;  // 文件大小unsigned int width, height;   // 图像宽、高unsigned char *buf;   struct jdec_private *jdec; //JPEG数据数据流unsigned char *components[3];fp = fopen(infilename, "rb");//读取JPEG图像if (fp == NULL)exitmessage("Cannot open filename\n");length_of_file = filesize(fp);//输入文件的字节大小buf = (unsigned char *)malloc(length_of_file + 4);if (buf == NULL)exitmessage("Not enough memory for loading file\n");fread(buf, length_of_file, 1, fp);fclose(fp);/* Decompress it */jdec = tinyjpeg_init();   // 初始化if (jdec == NULL)exitmessage("Not enough memory to alloc the structure need for decompressing\n");if (tinyjpeg_parse_header(jdec, buf, length_of_file)<0)//读取头文件，检查图像格式exitmessage(tinyjpeg_get_errorstring(jdec));tinyjpeg_get_size(jdec, &width, &height);// 计算图像宽高snprintf(error_string, sizeof(error_string),"Decoding JPEG image...\n");if (tinyjpeg_decode(jdec, output_format) < 0) // 解码实际数据exitmessage(tinyjpeg_get_errorstring(jdec));/* * Get address for each plane (not only max 3 planes is supported), and* depending of the output mode, only some components will be filled * RGB: 1 plane, YUV420P: 3 planes, GREY: 1 plane*/tinyjpeg_get_components(jdec, components);//将compoents结构体的数据传入jdecswitch (output_format)//选择输出图像格式 保存{case TINYJPEG_FMT_RGB24:case TINYJPEG_FMT_BGR24:write_tga(outfilename, output_format, width, height, components);break;case TINYJPEG_FMT_YUV420P:write_yuv(outfilename, width, height, components);break;case TINYJPEG_FMT_GREY:write_pgm(outfilename, width, height, components);break;}/* Only called this if the buffers were allocated by tinyjpeg_decode() */ctinyjpeg_free(jdec);/* else called just free(jdec); */free(buf);return 0;
}

tinyjpeg_init初始化函数：（动态分配存储内存）

定义priv（后面经常用到）结构体

struct jdec_private *tinyjpeg_init(void)
{struct jdec_private *priv;//声明JPEG数据结构体priv = (struct jdec_private *)calloc(1, sizeof(struct jdec_private));//在内存的动态存储区中分配1个struct jdec_private大小的连续空间if (priv == NULL)return NULL;return priv;
}

tinyjpeg_parse_header函数，解码JPEG头信息（FFD8-SOI）

读取完前两字节后，开始指针后移两位priv->stream_begin=buffer+2，文件未读长度-2，接parse_JFIF函数遍历整个文件，找到不同的标识码，并解析相应标识码对应的信息

int tinyjpeg_parse_header(struct jdec_private *priv, const unsigned char *buf, unsigned int size)
{int ret;/* Identify the file */if ((buf[0] != 0xFF) || (buf[1] != SOI))//判断输入的图像是否为JPEG图像snprintf(error_string, sizeof(error_string),"Not a JPG file ?\n");priv->stream_begin = buf+2;priv->stream_length = size-2;priv->stream_end = priv->stream_begin + priv->stream_length;ret = parse_JFIF(priv, priv->stream_begin);//进入JFIF解析，查看各类标签return ret;
}

Parse_JFIF：判断各种标签（摘出来最重要的一部分）：

static int parse_JFIF(struct jdec_private *priv, const unsigned char *stream)
{int chuck_len;int marker;int sos_marker_found = 0;int dht_marker_found = 0;const unsigned char *next_chunck;/* Parse marker */利用循环判断数据格式类型while (!sos_marker_found){if (*stream++ != 0xff)goto bogus_jpeg_format;/* Skip any padding ff byte (this is normal) */while (*stream == 0xff)stream++;marker = *stream++;chuck_len = be16_to_cpu(stream);next_chunck = stream + chuck_len;switch (marker){case SOF:if (parse_SOF(priv, stream) < 0)return -1;break;case DQT:if (parse_DQT(priv, stream) < 0)return -1;break;case SOS:if (parse_SOS(priv, stream) < 0)return -1;sos_marker_found = 1;break;case DHT:if (parse_DHT(priv, stream) < 0)return -1;dht_marker_found = 1;break;case DRI:if (parse_DRI(priv, stream) < 0)return -1;break;default:}stream = next_chunck;}
}

其中最重要的DHT量化表解析：

static int parse_DQT(struct jdec_private *priv, const unsigned char *stream)
{int qi;float *table;const unsigned char *dqt_block_end;
#if TRACEfprintf(p_trace,"> DQT marker\n");在文件中写出正在解析DQTfflush(p_trace);
#endifdqt_block_end = stream + be16_to_cpu(stream);stream += 2; /* Skip length */while (stream < dqt_block_end){qi = *stream++;table = priv->Q_tables[qi];build_quantization_table(table, stream);///建立量化表stream += 64;}
#if TRACEfprintf(p_trace,"< DQT marker\n");表示DQT解析结束fflush(p_trace);
#endifreturn 0;
}

反之字形建立标准量化表：

注意在实际函数中，实际还用到了缩放因子aanscalefactor，对于8*8的宏块量化系数还不一样~

static void build_quantization_table(float *qtable, const unsigned char *ref_table)
{int i, j;static const double aanscalefactor[8] = {1.0, 1.387039845, 1.306562965, 1.175875602,1.0, 0.785694958, 0.541196100, 0.275899379};const unsigned char *zz = zigzag;for (i=0; i<8; i++) {for (j=0; j<8; j++) {*qtable++ = ref_table[*zz++] * aanscalefactor[i] * aanscalefactor[j];}}}

DHT表解析：建立Huffman码表（读取对应码长的码字对应的权重）

static int parse_DHT(struct jdec_private *priv, const unsigned char *stream)
{unsigned int count, i;unsigned char huff_bits[17];int length, index;length = be16_to_cpu(stream) - 2;stream += 2;   /* Skip length */
#if TRACEfprintf(p_trace,"> DHT marker (length=%d)\n", length);fflush(p_trace);
#endifwhile (length>0) {index = *stream++;huff_bits[0] = 0;count = 0;for (i=1; i<17; i++) {huff_bits[i] = *stream++;count += huff_bits[i];}
#if TRACEfprintf(p_trace,"Huffman table %s[%d] length=%d\n", (index&0xf0)?"AC":"DC", index&0xf, count);fflush(p_trace);
#endif
#endifif (index & 0xf0 )build_huffman_table(huff_bits, stream, &priv->HTAC[index&0xf]);elsebuild_huffman_table(huff_bits, stream, &priv->HTDC[index&0xf]);length -= 1;length -= 16;length -= count;stream += count;}
#if TRACEfprintf(p_trace,"< DHT marker\n");fflush(p_trace);
#endifreturn 0;
}

tinyjpeg_decode函数 按照MCU为单位，

- 根据上面判断的参数对JPEG数据进行解码，得到解码后的数据，并且对每个宏块进行huffman解码，得到了DCT的系数在进行反DCT

int tinyjpeg_decode(struct jdec_private *priv, int pixfmt)
{unsigned int x, y, xstride_by_mcu, ystride_by_mcu;unsigned int bytes_per_blocklines[3], bytes_per_mcu[3];decode_MCU_fct decode_MCU;const decode_MCU_fct *decode_mcu_table;const convert_colorspace_fct *colorspace_array_conv;convert_colorspace_fct convert_to_pixfmt;if (setjmp(priv->jump_state))return -1;bytes_per_mcu[1] = 0;bytes_per_mcu[2] = 0;bytes_per_blocklines[1] = 0;bytes_per_blocklines[2] = 0;decode_mcu_table = decode_mcu_3comp_table;switch (pixfmt) {   //根据不同的存储格式进行不同的操作case TINYJPEG_FMT_YUV420P:   //这种格式使用的decode_mcu_table是decode_mcu_3comp_tablecolorspace_array_conv = convert_colorspace_yuv420p;if (priv->components[0] == NULL)priv->components[0] = (uint8_t *)malloc(priv->width * priv->height);if (priv->components[1] == NULL)priv->components[1] = (uint8_t *)malloc(priv->width * priv->height/4);if (priv->components[2] == NULL)priv->components[2] = (uint8_t *)malloc(priv->width * priv->height/4);bytes_per_blocklines[0] = priv->width;bytes_per_blocklines[1] = priv->width/4;bytes_per_blocklines[2] = priv->width/4;bytes_per_mcu[0] = 8;bytes_per_mcu[1] = 4;bytes_per_mcu[2] = 4;break;}//mcu的组织，对每个 MCU 解码xstride_by_mcu = ystride_by_mcu = 8;if ((priv->component_infos[cY].Hfactor | priv->component_infos[cY].Vfactor) == 1) {decode_MCU = decode_mcu_table[0];   //使用的函数为decode_MCU_1x1_3planesconvert_to_pixfmt = colorspace_array_conv[0];} else if (priv->component_infos[cY].Hfactor == 1) {decode_MCU = decode_mcu_table[1];convert_to_pixfmt = colorspace_array_conv[1];ystride_by_mcu = 16;
#if TRACEfprintf(p_trace,"Use decode 1x2 sampling (not supported)\n");fflush(p_trace);
#endif} else if (priv->component_infos[cY].Vfactor == 2) {decode_MCU = decode_mcu_table[3];convert_to_pixfmt = colorspace_array_conv[3];xstride_by_mcu = 16;ystride_by_mcu = 16;
#if TRACE fprintf(p_trace,"Use decode 2x2 sampling\n");fflush(p_trace);
#endif} else {decode_MCU = decode_mcu_table[2];convert_to_pixfmt = colorspace_array_conv[2];xstride_by_mcu = 16;
#if TRACEfprintf(p_trace,"Use decode 2x1 sampling\n");fflush(p_trace);
#endif}resync(priv);/* Don't forget to that block can be either 8 or 16 lines */bytes_per_blocklines[0] *= ystride_by_mcu;bytes_per_blocklines[1] *= ystride_by_mcu;bytes_per_blocklines[2] *= ystride_by_mcu;bytes_per_mcu[0] *= xstride_by_mcu/8;bytes_per_mcu[1] *= xstride_by_mcu/8;bytes_per_mcu[2] *= xstride_by_mcu/8;//对每个宏块进行 Huffman 解码得到DCT系数for (y=0; y < priv->height/ystride_by_mcu; y++){//trace("Decoding row %d\n", y);priv->plane[0] = priv->components[0] + (y * bytes_per_blocklines[0]);priv->plane[1] = priv->components[1] + (y * bytes_per_blocklines[1]);priv->plane[2] = priv->components[2] + (y * bytes_per_blocklines[2]);for (x=0; x < priv->width; x+=xstride_by_mcu){decode_MCU(priv);    //解码~convert_to_pixfmt(priv);priv->plane[0] += bytes_per_mcu[0];priv->plane[1] += bytes_per_mcu[1];priv->plane[2] += bytes_per_mcu[2];if (priv->restarts_to_go>0){priv->restarts_to_go--;if (priv->restarts_to_go == 0){priv->stream -= (priv->nbits_in_reservoir/8);resync(priv);if (find_next_rst_marker(priv) < 0)return -1;}}}}return 0;
}

write_yuv：将YUV分量的值写入三个文件（刚开始为三通道每个通道都建立了结构体，因此也保存了三个分量各自的信息）

在这里我们将yuv三个分量的值都输出查看：

static void write_yuv(const char *filename, int width, int height, unsigned char **components)
{FILE *F;char temp[1024];snprintf(temp, 1024, "%s.Y", filename);F = fopen(temp, "wb");fwrite(components[0], width, height, F);fclose(F);snprintf(temp, 1024, "%s.U", filename);F = fopen(temp, "wb");fwrite(components[1], width*height/4, 1, F);fclose(F);snprintf(temp, 1024, "%s.V", filename);F = fopen(temp, "wb");fwrite(components[2], width*height/4, 1, F);fclose(F);snprintf(temp, 1024, "%s.yuv", filename);F = fopen(temp, "wb");fwrite(components[0], width, height, F);fwrite(components[1], width * height / 4, 1, F);fwrite(components[2], width * height / 4, 1, F);fclose(F);
}

运行程序，得到输出结果：

（3）输出量化表和huffman表

在头文件下trace语句后类似写好DHT和DQT输出定义：

FILE *DQT_trace;//量化表
FILE *DHT_trace;//huffman表#define DQT_file "DQT.txt"
#define DHT_file "DHT.txt"

和trace的写法类似：在主函数中找到trace打开的位置，类似的加入打开文件：

#if TRACEp_trace=fopen(TRACEFILE,"w");if (p_trace==NULL){printf("trace file open error!");}DQT_trace = fopen(DQT_file, "w");if (DQT_trace == NULL){printf("Q_trace file open error!");}DHT_trace = fopen(DQT_file, "w");if (DHT_trace == NULL){printf("Q_trace file open error!");}
#endif

在DHT函数中打开trace时，表示边运行边写入：

#if TRACEfprintf(p_trace,"Huffman table %s[%d] length=%d\n", (index&0xf0)?"AC":"DC", index&0xf, count);fflush(p_trace);fprintf(DHT_trace, "Huffman table %s[%d] length=%d\n", (index & 0xf0) ? "AC" : "DC", index & 0xf, count);fflush(DHT_trace);
#endif

在build_quantization_table函数中将Huffman表打印出来：

#if TRACEfprintf(p_trace,"val=%2.2x code=%8.8x codesize=%2.2d\n", val, code, code_size);fflush(p_trace);fprintf(DHT_trace, "val=%2.2x code=%8.8x codesize=%2.2d\n", val, code, code_size); fflush(DHT_trace);#endif

继续打印DQT表：（量化表的标签）

#if TRACEfprintf(p_trace,"< DQT marker\n");fflush(p_trace);fprintf(DQT_trace, "DQT marker:%d\n", qi);fflush(DQT_trace);
#endif

build_huffman_table函数中加入如下：打印出量化表的具体内容：

#if TRACEfor (i=0; i<8; i++) {for (j=0; j<8; j++) {fprintf(DQT_trace, "%d\t", ref_table[*zz]);*qtable++ = ref_table[*zz++] * aanscalefactor[i] * aanscalefactor[j];}}
#endif

最终得到最后结果：

两张量化表：

可以看出第二张量化表的量化步长更大，最终得到的质量也越不好，根据人眼对色度分量不敏感的特点，我们也能实现推断出第二张图为色度图。

四张huffman表：

亮度分量：

DC系数

色度分量：

（3）输出DC、AC图像及其概率分布

在tinyjpeg_decode函数中修改~这里注意，DC和AC系数都是指的是DCT变换后，存储DCT变量的数据，DCT[0]即DC图像，DCT[1]~DCT[63]为AC系数：

在decode函数中进行修改：

int tinyjpeg_decode(struct jdec_private *priv, int pixfmt)
{FILE* DCFile;///DC系数的存储指针FILE* ACFile_1, * ACFile_10, * ACFile_20;AC系数的存储指针DCFile = fopen("DC.yuv", "w");ACFile_1 = fopen("AC1.yuv", "w");ACFile_10 = fopen("AC10.yuv", "w");ACFile_20 = fopen("AC10.yuv", "w");unsigned char* uvbuf = 128;     //将DC系数和AC系数认为是Y分量，uv分量统一设置为128unsigned char* DCbuf, * ACbuf_1, * ACbuf_10, * ACbuf_20;int count = 0;    //统计Y分量的数量.......for (y=0; y < priv->height/ystride_by_mcu; y++){//trace("Decoding row %d\n", y);priv->plane[0] = priv->components[0] + (y * bytes_per_blocklines[0]);priv->plane[1] = priv->components[1] + (y * bytes_per_blocklines[1]);priv->plane[2] = priv->components[2] + (y * bytes_per_blocklines[2]);for (x=0; x < priv->width; x+=xstride_by_mcu){decode_MCU(priv);//加入DC,AC的数据接入文件//DC系数的范围是-512~512，为了使图像能显示，手动+512/4DCbuf = (unsigned char)((priv->component_infos->DCT[0] + 512) / 4.0);fwrite(&DCbuf, 1, 1, DCFile);//AC系数，手动+128，调成正值ACbuf_1 = (unsigned char)((priv->component_infos->DCT[1] + 128));fwrite(&ACbuf_1, 1, 1, ACFile_1);ACbuf_10 = (unsigned char)((priv->component_infos->DCT[10] + 128));fwrite(&ACbuf_10, 1, 1, ACFile_10);ACbuf_20 = (unsigned char)((priv->component_infos->DCT[20] + 128));fwrite(&ACbuf_20, 1, 1, ACFile_20);convert_to_pixfmt(priv);priv->plane[0] += bytes_per_mcu[0];priv->plane[1] += bytes_per_mcu[1];priv->plane[2] += bytes_per_mcu[2];if (priv->restarts_to_go>0){priv->restarts_to_go--;if (priv->restarts_to_go == 0){priv->stream -= (priv->nbits_in_reservoir/8);resync(priv);if (find_next_rst_marker(priv) < 0)return -1;}}}}.......//uv分量写进文件for (int j = 0; j < count * 0.25 * 2; j++){fwrite(&uvbuf, sizeof(unsigned char), 1, DCFile);fwrite(&uvbuf, sizeof(unsigned char), 1, ACFile_1);fwrite(&uvbuf, sizeof(unsigned char), 1, ACbuf_10);fwrite(&uvbuf, sizeof(unsigned char), 1, ACbuf_20);}fclose(DCFile);fclose(ACFile_1);fclose(ACbuf_10);fclose(ACbuf_20);return 0;
}

运行程序，得到两个结果图：

用YUVviewer打开：

统计DC、AC1、AC10、AC20系数的概率分布如下：

DC系数	AC1系数

AC10系数	AC20系数

通过图片我们可以观察到，DC系数的波动范围大，分布范围广，（具有原图的大部分能量）

AC系数能量较小，且集中于128附近（注意我们刚开始的时候为了保证AC系数为正数，给AC系数+128，现在集中于128证明原来的AC系数集中于0附近。

这也验证了DCT变换后，能量集中于左上角，且主要集中在直流分量上，AC系数能量分布较少。

总结

JPEG编码核心在于DCT变换（变换编码），DCT实现了能量集中、稀疏化和去相关，去除空间冗余，提高了编码效率。DCT变换后，能量大多集中在左上角，低频分量所占的能量大。

但JPEG编码的问题在于：当压缩比较高时，压缩相当于经过了一个低通滤波器，时域体现为于sa函数的卷积，卷积的衰减波纹造成像素间的串扰（容易产生边缘模糊等失真现象）。

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最近做Jpeg编解码遇到的问题 2011-03-05 10:41:32| 分类: 技术系列 | 标签:解码 sos jpegencoder myjpeg 字节字号:大中小订阅 h ...
【STM32F407VET6开发】第三章 jpeg编解码实验（有误，待修改）
目录一.硬件连接(STM32F407VETx.仿真器) 二.配置Debugger 三.通过串口协议,实现对jpeg图片编解码后传回电脑验证四.结果一.硬件连接(STM32F407VETx.仿真器 ...
JPEG编解码基本技术回顾
JPEG格式是一个很老的格式了,笔者刚刚认识5寸软盘的时代就知道这种文件是用来保存图片的,而且比同尺寸的"bmp"图片要小很多.很多年过去了,信息技术各个领域全面发展,视频编解码技 ...
2019春第七周作业
这个作业属于那个课程 C语言程序设计II 这个作业要求在哪里要求我们掌握指针,可以更好的运用它我在这个课程的目标是学懂C语言,会编程一些简单的小应用这个作业在那个具体方面帮助我实现目标这 ...

数据压缩第七周作业——JPEG编解码

一、实验目的

二、实验原理

1、JPEG编码器：

2、JPEG解码器

3、JPEG文件解析

三、实验内容

（1）调试和理解JPEG解码器程序

（2）理解程序设置

1、结构体理解

2、梳理代码逻辑

（3）输出量化表和huffman表

（3）输出DC、AC图像及其概率分布

总结

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