背景介绍

JPEG (Joint Photographic Experts Group) 是JPEG标准的产物，该标准由国际标准化组织（ISO）制订，是面向连续色调静止图像的一种压缩标准。JPEG格式是最常用的图像文件格式，后缀名为.jpg或.jpeg。

压缩原理

JPEG压缩主要分成以下几步

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YUV采样
块划分
DCT
量化

YUV采样

YUV是一种颜色编码方法。常使用在各个视频处理组件中。 YUV在对照片或视频编码时，考虑到人类的感知能力，允许降低色度的带宽。“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值，“U”和“V”表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。

将RGB图像转换为YUV的计算方法为：
Y=+0.2990R+0.5870G+0.1140BU=−0.1684R−0.3316G+0.5000B+128V=+0.5000R−0.4187G−0.0813B+128\begin{matrix} Y&=&+0.2990R&+0.5870G&+0.1140B& \\ U&=&−0.1684R&−0.3316G&+0.5000B&+128 \\ V &= &+0.5000R& - 0.4187G& - 0.0813B&+128 \end{matrix} YUV​===​+0.2990R−0.1684R+0.5000R​+0.5870G−0.3316G−0.4187G​+0.1140B+0.5000B−0.0813B​+128+128​

在JPEG中使用YUV420采样，即每四个像素中，采样4个Y，1个U和1个V。

块划分

因为JPEG的变换采用8×88\times88×8的DTC，因此需要将整张图片划分为多个8×88\times88×8的格子，每个格子处理是独立的。

DCT

离散余弦变换（DCT）是与傅里叶变换相关的一种变换，它类似于离散傅里叶变换，但是只使用实数。对于8×88\times88×8的离散余弦变换，可以理解为是一系列频率的组合。

可以看到左上角的直流分量最为平坦，右下角的交流分量最为复杂。对于任意的8×88\times88×8图像块，均可以表示为64个频率的线性组合。

量化

量化是JPEG压缩失真的主要来源，其原理是人眼对高频信息不敏感。对于JPEG内置了一套量化矩阵，与DCT系数进行整除，即得到了最后的量化系数。量化系数是稀疏的，且大部分位于左上角的低频区域，因此实现了数据压缩。

PyTorch实现

详见PyTorch实现
基于DiffJPEG做了一些细节上的改进

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