técnica de codificación Jpeg

Question

Escuché que Jpeg usa el código Hufman. ¿Cuál es el código de Huffman?

Answer 1

La codificación Huffman es un método que toma símbolos (por ejemplo, bytes, coeficientes DCT, etc.) y los codifica con códigos de longitud variable que se asignan de acuerdo con las probabilidades estadísticas. Un símbolo de uso frecuente se codificará con un código que ocupa solo un par de bits, mientras que los símbolos que rara vez se utilizan se representan con símbolos que requieren más bits para codificar.

Un archivo JPEG contiene hasta 4 tablas huffman que definen la correspondencia entre estos códigos de longitud variable (que toman entre 1 y 16 bits) y los valores de código (que es un byte de 8 bits). La creación de estas tablas generalmente implica contar con qué frecuencia aparece cada símbolo (palabra de código DCT) en una imagen y asignar las cadenas de bits en consecuencia. Pero, la mayoría de los codificadores JPEG simplemente usan las tablas huffman presentadas en el estándar JPEG. Algunos codificadores permiten optimizar estas tablas, lo que significa que se crea un árbol binario óptimo que permite generar una tabla Huffman más eficiente.

Tenga una mirada en http://www.cs.duke.edu/csed/poop/huff/info/ para una explicación más profunda

Answer 2

Sólo para completar la respuesta dada por david99world:

codificación de Huffman es sólo un paso final de la compresión JPEG. La importante compresión proviene de la matriz de cuantificación aplicada al DCT. ¿Que es esto? Bueno, la transformación DCT es solo una forma de mostrar la información de la imagen por frecuencias. En lugar de tener una matriz con valores de píxel de esta manera:

tendrá una matriz con coeficientes DCT, que muestra la información de frecuencia, concentrándose más información en la esquina superior de la izquierda:

Ahora que tiene los coeficientes DCT aquí viene el paso de compresión real, que divide todos los valores por una matriz de cuantificación basada en la visión humana. Esta Matriz hará cero esos coeficientes que contienen información no relevante para el ojo humano y dejará casi los mismos los importantes.

Por qué es esto importante paso para la compresión? Porque ahora que tiene muchos ceros, Huffman que codifica agrupará grandes cantidades de ceros en pequeñas palabras de código, por lo que está guardando la memoria de almacenamiento.

Usted puede tratar de programa en Matlab todo el algoritmo y lo entenderás mejor. Tenga en cuenta que si aplica la matriz Q varias veces, tendrá más compresión (más ceros), pero también una imagen de menor calidad.

Espero que esto te aclare las cosas.