JPEG图像压缩

Question

我正在研究将多个JPEG图像一起存储为单个更大的图像时如何减少存储空间的问题。基本想法是图像往往具有某些相似性（例如在同一位置或时间点拍摄的图像），我们能否利用这种相似性来节省空间？

总体流程为：输入JPG图像->将每个图像转换为RGB图像块->重新组织相似的RGB图像块->再次转换为JPG格式。当检索图像时，我们需要反转这个过程。

使用Y分量的直流系数作为图像块重新组织的相似性度量，我为10个图像获得了约8％的空间节省。当我对100个图像执行此操作时，节省的空间降低到约3％。

1. 在图像块重新组织后如何实现节省 - 即JPEG编码过程的哪个部分利用了这个图像块重新组织？ 2. 除了Y分量的直流系数之外，您能想到其他一些指标可以更好地被JPEG编码利用吗？

修改后：

除了JPG之外，是否有其他图像格式可以更好地利用聚合多个图像时的相似性？比如PNG？

- user655617

Answer 1

您很可能正在使用JFIF进行编码。

我不确定您希望这种方法如何工作。如果我理解正确，您将图像分割成瓷砖，将它们聚合成一个超级图像，并将“相似”的瓷砖排列在彼此靠近的位置。

据我所知，JPEG实现对图像中每个单独的8x8瓷砖（称为“宏块”）执行单独的DCT。换句话说，JPEG不能利用相邻宏块之间的一致性（这似乎是您的压缩技术的基本假设）。

如果您自己的瓷砖比宏块更大，则除了图像头部空间的节省外，您将看不到任何改进。

例如：用1个替换10个JPG图像头文件将使您节省90％的空间，但仅适用于标题。当您查看整个文件时，标题只是整个文件的一小部分，因此您的空间节省非常少。将100个图像头文件替换为1个时，您可以节省99％，但再次仅适用于标题。在这两种情况下，所有宏块仍然按照以前的方式进行编码和存储。

- Rahul Banerjee

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谢谢，这很有道理！我使用libjpeg进行编码和解码。由于JPEG在8x8宏块内执行DCT，因此大于宏块的瓷砖之间的相似性可能并没有太大帮助。但是，我认为相邻宏块的DCT系数是相对编码的，通过这种瓷砖重新组织可能在一定程度上改善这种情况。我已经修改了我的问题-请看一下。 - user655617

很高兴我能帮助澄清事情。是的，libjpeg是IJG对JPEG标准的参考JFIF实现。我不记得DCT系数使用增量编码（在相邻的宏块之间）。据我所知，每个宏块都成为一个8x8系数矩阵，然后被抽取（除以减少存储所需位数的数量 - 这就是有损压缩中“损失”的来源），并以蛇形方式读出。这种排序产生了长时间的0运行，通过运行长度编码有效地压缩（而不是存储17个零，我们存储17,0）。 - Rahul Banerjee

Answer 2

有两个方面可以看到好处：

首先，当您将相似区域放在一起时（特别是如果图像的边缘完美地相互匹配而没有不连续性——虽然这种情况非常罕见），jpeg算法的DCT（频率空间）部分通过逐步逼近大区域（不确定最大尺寸是多少），然后查看大区域和多个较小区域之间的误差，并生成更局部化的校正来工作。

我怀疑这种影响很小，除非您的图像非常相似或者非常小（因此它们的边缘与其面积成比例很长）。

其次，JPEG压缩的霍夫曼编码部分将获得好处，因为相同的位模式将出现在多个子图像中，并且使用相同的（短）标记进行压缩。

这个方面不会取决于您压缩图像的排列方式——只要它们在同一张图片中。

- James

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谢谢您的回复！我不确定您的第一部分。但是，如果我将最终输出拆分为多个图像，并且每个图像具有相似的瓷砖，则我认为哈夫曼编码可以在某种程度上利用这一点。但是，我不认为这解释了我获得的空间节省。我已经重新表述了我的问题-请看一下。 - user655617