JPEG压缩原理以及哈夫曼算法
JPEG作为目前最常见的图片格式之一，其压缩算法可以将图像大小压缩到原来的十分之一，同时保持相同的分辨率和非常高的质量。
为什么JPEG如此重要？
1.目前大多数手机和相机拍摄的图像都是使用JPEG格式来进行保存的；
2.网络上传播和下载的大部分图片的格式，JPEG格式的占比在80%以上；
3.视频中目前比较流行的H.264和H.265，在单帧图像的处理上，也采用了类似JPEG的算法。
JPEG做了什么？
简言之，JPEG会分析图片的每个部分，找到并删除人眼不易察觉的元素，只记录关键像素点的信息。如下图的眉毛、眼睛、鼻子的区域，其他如纯色的地方只是用算法做个标记，在查看的时候再进行还原。
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在使用JPEG算法压缩图片时，有一个“质量”的选项可以用于决定压缩的程度，压缩的程度越高，图像的质量也就越低，同时图片的分辨率是没有改变的，但我们也会得到越来越多的有缺陷的方块，在技术上称之为“膺像”。
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JPEG的工作原理
人眼由于视杆细胞（明暗）的数量远远大于视锥细胞（颜色），所以人眼对于图像的明暗程度的感知能力要远远高于色度，JPEG正是利用了人眼这个特殊的工作原理，来移除了人眼不擅长感知的部分。
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以下面2张完全相同的郁金香图片为例，左边分别是只有色度信息和亮度信息的图像，右边是正常图像：
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可以看到，左边图像中只有色度信息的部分细节相比于黑白图像细节明显减少，这也是我们人眼的特点，因为是视杆细胞数量是视锥细胞的数十倍。
JPEG的工作流程
1.Color Space Conversion 色彩空间转换
原始图像（8位色深）的每一个像素都是由数值从0～255（2^8=256）的红R、绿G、蓝B成分组成，每一组不同的RGB值就构成了单一像素的颜色：
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色彩空间转换的过程中，算法会根据公式将R、G、B三个值计算得出三个新的数值亮度Y、蓝色色度Cb、红色色度Cr，计算的公式和结果如下：
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值得一提的是，这个过程是可逆的，在转换过程中没有删除任何数据。
2.Chrominance Downsampling 色度缩减取样
这个过程中，将Cb和Cr色度分量层上的像素按照2*2的组合进行区块划分：
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然后计算每个区域的色度平均值：
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然后删掉重复信息：
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最后缩小区域大小为原来的1/4，经过这一步骤，那些人眼不易感知的红蓝色度信息被缩减为原来的1/4，而亮度保持不变。注意，此时图像的大小就只有原来的一半了（缩减取样前：1Y+1Cb+1Cr = 3，取样后：1Y+1/4Cb+1/4Cr = 1.5），后面当我们查看图像时，红蓝色度图层会放大到跟亮度图层一样的大小，并根据Y、Cb、Cr的值重新计算出RGB的值用以显示。注意，这个操作是会删除一定的色度信息的，并且由于各个像素点的亮度可能不同，所以重新计算的各个像素上的RGB值也有可能会变化，但取平均值而不是最大或最小值也使得画面总体上更加的平滑。
PS：接下来的步骤3、4是连贯的，同时也会删除信息，它们是利用人眼不擅长感知图像中的高频率元素的特征来实现的，例如下面这张复杂的树木照片：
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人眼比较善于发现如树枝、岩石等的边缘，但是对于单片树叶、一簇草地等的阴影变化，人眼无法甄别其中的细节；而且对于景深比较浅的图片，在虚化的部分移除高频率的颜色变化操作也是人眼难以察觉的。
步骤3、4会遍历图像的各个部分，找到具有高频率的色度或亮度的像素频繁出现的区域，然后将这些人眼很难感知的元素删除。
3.Discrete Cosine Transform 离散余弦变换（DCT）
以亮度图层为例（当然另外两个色度图层也会经历这一步），第一步，先将整个图像按8*8个像素分为许多“区块”，每个区块有64个像素，每个像素用0-255的数值代表其亮度：
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接下来，我们将每一个像素的亮度值减去128，改变其亮度值为-128～127，其中-128为纯黑色，越接近-128就代表着一个像素越暗；127为纯白色，越接近127就越亮。
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