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 <p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2Fd9dc4b95j00s99aow000ld200rs007pg00wh008z.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPCN">1992 年的那个夏天，一位跟您一样的绅士在黑暗的房间里死死盯着电脑。一旁的调制解调器疯狂闪烁，竭尽全力让这张 720×575 像素的图片，一行一行慢加载。而这在近乎无尽的等待中，绅士几乎要疯狂了。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2F7b9ab10cj00s99aox001ad200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPCR">直到<strong>JPEG</strong>的出现解了燃眉之急！</p><p id="2GI8JPCT">1992 年，“<strong>联合图像专家组</strong>”创建了第一个国际图像压缩标准，它能在不明显降低图像质量的基础上，把图像压缩至原始大小的10%。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2Fc8j00s99aox001xd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPD1">随着数码相机、扫描仪、互联网的发展，JPEG迅速成为应用最广泛的图像格式。直到32年后的今天，你大爷还是你大爷，没有任何其他图像格式能跟JPEG抗衡。</p><p id="2GI8JPD3">JPEG 凭什么称霸图像界30 多年？它究竟有多巧妙？</p><p id="2GI8JPD5"><strong><strong>视频</strong>版</strong></p><p id="2GI8JPD7"><strong>↓↓ 看完这个视频就知道了 ↓↓</strong></p><p id="2GI8JPD8"><strong data-type="dy"><video src="https://removemp4" data-video="https://flv0.bn.netease.com/2ca16a185eae9c869edeeee420eaf09047fb60f6e370f88fa41043a4e637c3b968d012e8bf3c47dc8a4fca0dd5a0ee3c5bfc4509f4a214a32275d88a4884eaf3ef8be1ec0fae3ce958aa7fa37e4ca359ce25459f074fec2f1cddac0fd8ef8d2e0e.m3u8,https://removemp4" data-img="http://videoimg.ws.126.net/cover//F267qEmp5_cover.jpg" data-topicid="1000" data-commentid data-commentboard="" data-vid="VFQL61LU0" alt=" 你大爷永远是你大爷！JPEG 凭什么经久不衰？｜ 图文 " data-m3u8="https://flv0.bn.netease.com/2ca16a185eae9c869edeeee420eaf09047fb60f6e370f88fa41043a4e637c3b968d012e8bf3c47dc8a4fca0dd5a0ee3c5bfc4509f4a214a32275d88a4884eaf3ef8be1ec0fae3ce958aa7fa37e4ca359ce25459f074fec2f1cddac0fd8ef8d2e0e.m3u8" preload="none" controls /></strong></p><p id="2GI8JPD9"><strong>↑↑ 信我，真的超级好看 ↑↑</strong><br/></p><p id="2GI8JPDD"><strong>图文版</strong></p><p id="2GI8JPDH">在互联网的古早时代，JPEG 是凭借强劲的压缩实力展露头角的。所以故事的开始，我们要从JPEG的<strong>压缩原理</strong>谈起。</p><p id="2GI8JPDI">而它的原理，可以说是妙蛙种子吃着妙脆角进了米奇妙妙屋，那叫一个妙。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2Fd90f3a47j00s99aox000vd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPDM">在 1992 年以前，主要的图像格式都是无损格式。要把它们压小，首先要知道图像中的哪些信息可以偷偷舍弃掉。这就涉及到了两个<strong>心理视觉原理</strong>。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2F1b7dcf96j00s99aox0014d200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPDQ">先讲第一个：你可以看看这三张图片，哪两张看起来区别更大？显然是这两张。这是因为<strong>人眼对亮度的变化，要比对色彩的变化敏感得多</strong>。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2F409d5fefj00s99aoy001md200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPDU">原因也很简单：人眼中有<strong>视锥、视杆细胞</strong>两种细胞，分别负责感受颜色和亮度。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2F5bfe9c3aj00s99aoy0014d200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPE2">负责感受颜色的视锥细胞大概有<strong>600～700万</strong>个，而负责感受亮度的视杆细胞则有<strong>1亿2500万</strong>个，所以人眼对亮度的变化非常敏感，但对色彩的变化就迟钝一些。</p><p id="2GI8JPE4">既然这样，那就压缩一些颜色信息呗~这就是JPEG压缩的第一步。</p><p id="2GI8JPE6">怎么压缩颜色呢？很简单，图片由一个个像素组成，每个像素包含红绿蓝三种元素，利用这个公式，我们可以把RGB模型转换成<strong>YCbCr 模型</strong>，其中Y表示亮度，Cb和Cr分别表示蓝色和红色的色度。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2Ff8ea8086j00s99aoz001fd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPEA">转换完后，就可以把蓝色、红**度这两张图，每四小块合并成一大块，这样就把颜色信息压成了原来的<strong>1/4</strong>——反正人眼对颜色不敏感，所以也不会有太大影响。这就是 JPEG 对第一个视觉原理的应用。</p><p id="2GI8JPEC">而第二个视觉原理是：<strong>人眼擅长感受低频信号，却不擅长感受高频信号。</strong></p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2Ff00d47a7j00s99aoz000xd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPEG">这是什么意思呢？低频信号，是这种指像素之间变化比较<strong>平缓</strong>的线条。比如整片的天空和岩石表面。而高频信号，是指这种像素之间变化比较<strong>剧烈</strong>的线条，比如复杂纹理。</p><p id="2GI8JPEI">比如你可能根本没发现，这张图片的<strong>左下角还藏着一只花豹</strong>。这就是因为你的眼睛对高频信号不敏感。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2Fd8912b02j00s99ap0002md200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPEM">所以只要把图片中的高频信号删掉一些，就可以把图片再压小一点。</p><p id="2GI8JPEO">但问题是，怎么区分高频和低频信号呢？这里，就涉及到JPEG算法的精髓了。</p><p id="2GI8JPEQ">让我们请出小李子当一下模特：如果我们只看其中一行像素的亮度值，那它的频率变化曲线是这样的，<strong>非常复杂</strong>。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2F03e7ea25j00s99ap0000yd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPEU">但所有复杂的事物，都可以还原为简单事物的集合。比如不管多复杂的图案，都可以用最基础的积木搭建出来。任何一条曲线，都可以还原为若干<strong>余弦波</strong>的叠加。这行像素的频率变化曲线也一样。利用这8条基础频率曲线，就可以把它给拼凑出来。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2Fa0j00s99ap00029d200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPF2">一行像素是一维的，但图片是二维的。那再把8条频率曲线竖着排一列，重叠的位置两两叠加，我们就得到了一张由<strong>64个基函数</strong>构成的“基图”。</p><p id="2GI8JPF4">关键就在这里，这“基图”中的这64个基函数，每个都相当于一块积木。<strong>任何一张图片的颜色和亮度图层，都可以用这些积木搭建出来。</strong></p><p id="2GI8JPF6">比如我们可以把亮度图层中每<strong>8*8个像素</strong>划分成一个区块，然后用基函数去“量”这个区块，得到一个矩阵。矩阵中的每一个数字，就代表这张图需要用到多少块不同的积木。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2F0j00s99ap1001jd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPFA">这里的275.5，就代表它需要用275.5个第一种积木，59.5个第二种积木......</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2Fa94362e2j00s99ap2002bd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPFE">更妙的是，观察整个矩阵，你会发现左上角的数字远<strong>大于</strong>右下角，因为左上角的“积木”代表的是低频信号。而绝大多数图片中的<strong>主要信息，都是低频信号</strong>。而高频信号，比如你脸上的<strong>鼻孔、痘痘、皱纹</strong>，跟那张<strong>大脸</strong>比起来，只是一小部分而已。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2F1c3c1954j00s99ap3002fd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPFI">为了进一步区分低频和高频信号，专家组还提供了一组<strong>量化矩阵</strong>。只要用处理好的亮度和色度图层分别除以量化矩阵，就能得到一大堆0，只剩下<strong>9个非0的数字</strong>。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2F4e07963dj00s99ap40028d200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPFM">这意味着，其实只要用9种基础“积木”，就能把小李子搭的人模人样了。这能让我们大大减少图片的信息量。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2Ffbj00s99ap4002td200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPFQ">而且量化矩阵里面的数字还可以根据需求变化。如果你想把图片压小，那最终得到的0越多，要用到的积木越少，但出现这种锯齿状的“<strong>伪影</strong>”的概率也就越大。</p><p id="2GI8JPFS">至于这些0，就是人眼比较麻木的高频信息，把它们编码打包，减少冗余，JPEG的压缩就大功告成了。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2F73d17289j00s99ap4001xd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPG0">可以看出，JPEG的巧妙，在于它充分利用了<strong>人类视觉的特点</strong>，巧妙地用算法舍弃了你注意不到的信息，实现了出色的压缩效果。</p><p id="2GI8JPG2">但JPEG之所以始终是图像界的大爷，靠的不光是技术，还有当时拉胯的算力。比如在JPEG诞生的时候，就有比它更会压缩的算法，叫“<strong>卡洛南-洛伊变换</strong>”。但它所需要的计算量太大，远超出那个年代的计算机可实现的水平。所以排名第二的DCT算法才成为了最终的赢家。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2Fc7b328b4j00s99ap5002fd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPG6">而且毕竟是最早一代的图像压缩标准， 随着后续的改进，JPEG的孙子辈们在实力上也已经超越了它。比如在2000年，联合图像专家组又发布了另一种新的压缩图像标准：<strong>JPEG2000</strong>。它能在保持相同图像质量的情况下，把压缩率提高200%，甚至还支持<strong>无损压缩</strong>。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2Fc8afff0aj00s99ap5001kd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPGA">但那又怎么样呢？JPEG的人脉太广，<strong>牢牢把持住了互联网</strong>。直到目前，与JPEG2000兼容的软件、浏览器还是比较少，跟我一样老，诞生于1992年的JPEG仍然是目前最普遍认可的图像文件格式，你大爷还是你大爷。</p><p id="2GI8JPGC">至于HEIF、WEBP等更新的图像格式，<strong>兼容性就更差了</strong>。iPhone用户用windows电脑时对HEIF最大的好奇就是“怎么才能转成JPEG”，至于WEBP......一般人下载到这个格式的图像文件，都以为自己下错了，打不开，只能转过头去截图一个JPEG。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2F12176e7cj00s99ap5000vd200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPGG">所以，JPEG之所以始终是你大爷，固然有自身技术出色的原因，但也是因为它把握住了历史的进程。</p><p id="2GI8JPGI">最后，除了 JPEG 以外，还有另一种格式也很常见：JPG。那 JPEG 和 JPG 有什么区别？</p><p id="2GI8JPGK">它们最大的区别，就是<strong>JPEG 有四个字母，而 JPG 有三个字母</strong>，别的就没有了。</p><p id="2GI8JPGL">没开玩笑。</p><p class="f_center"><img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F0222%2F5a4d16b1j00s99ap60013d200u000gwg00u000gw.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="2GI8JPGP">在 Windows 95 之前，Windows 操作系统最多只支持<strong>三个字符的文件扩展名</strong>，所以 JPEG 被缩写成了 JPG，中间的 E 被省略了。而这种限制在 MAC 等类 UNIX 系统中并不存在，在 Windows 95 之后的操作系统在也不存在，所以 JPG 又可以用回大名 JPEG 了。</p><p id="2GI8JPGR">就是这样~</p>