Формат изображения jpeg: Внутренняя ошибка

Содержание

Как устроен формат JPEG / Хабр

Изображения формата JPEG встречаются повсюду в нашей цифровой жизни, но за этим покровом осведомлённости скрываются алгоритмы, устраняющие детали, не воспринимаемые человеческим глазом. В итоге получается высочайшее визуальное качество при наименьшем размере файла – но как конкретно всё это работает? Давайте посмотрим, чего именно не видят наши глаза!

Легко принять, как само собой разумеющееся, возможность отправить фотку другу, и не волноваться по поводу того, какое устройство, браузер или операционную систему он использует – однако так было не всегда. К началу 1980-х компьютеры умели хранить и показывать цифровые изображения, однако по поводу наилучшего способа для этого существовало множество конкурирующих идей. Нельзя было просто отправить изображение с одного компьютера на другой и надеяться, что всё заработает.

Для решения этой проблемы в 1986 году был собран комитет экспертов со всего мира под названием «Объединённая группа экспертов по фотографии» (Joint Photographic Experts Group, JPEG), основанный в рамках совместной работы Международной организации по стандартизации (ISO) и Международной электротехнической комиссии (IEC) – двух международных организаций по стандартизации, штаб-квартира которых расположена в Женеве (Швейцария).

Группа людей под названием JPEG создала стандарт сжатия цифровых изображений JPEG в 1992 году. Любой человек, использовавший интернет, вероятно, встречался с изображениями в кодировке JPEG. Это самый распространённый способ кодирования, отправки и хранения изображений. От веб-страниц до емейла и соцсетей, JPEG используется миллиарды раз в день – практически каждый раз, когда мы смотрим изображение онлайн или отправляем его. Без JPEG веб был бы менее ярким, более медленным, и, вероятно, в нём было бы меньше фоток котиков!

Эта статья – о том, как декодировать JPEG изображение. Иначе говоря, о том, что требуется для преобразования сжатых данных, хранящихся на компьютере, в изображение, появляющееся на экране. Об этом стоит знать не только потому, что это важно для понимания технологии, которую мы используем ежедневно, но и потому, что раскрывая уровни сжатия, мы лучше узнаём восприятие и зрение, а также то, к каким деталям наши глаза восприимчивей всего.

Кроме того, играться с изображениями таким способом очень интересно.

Заглядывая внутрь JPEG

На компьютере всё хранится в виде последовательности двоичных чисел. Обычно эти биты, нули и единицы, группируются по восемь, составляя байты. Когда вы открываете JPEG изображение на компьютере, что-то (браузер, операционка, ещё что-то) должно декодировать байты, восстановив изначальное изображение в виде списка цветов, которые можно показать.

Если вы скачаете эту умильную фотографию кота и откроете её в текстовом редакторе, вы увидите кучу бессвязных символов.

Здесь я использую Notepad++ для изучения содержимого файла, поскольку обычные текстовые редакторы, типа Notepad из Windows, испортят двоичный файл после сохранения, и он перестанет удовлетворять формату JPEG.

Открывая изображение в текстовом редакторе, вы сбиваете компьютер с толку, точно так же, как вы сбиваете с толку свой мозг, когда потрёте глаза и начинаете видеть цветные пятна!

Эти пятна, которые вы видите, известны, как фосфены, и не являются результатом воздействия светового стимула или галлюцинациями, порождёнными разумом. Они возникают, потому что ваш мозг считает, что любые электрические сигналы в глазных нервах передают информацию о свете. Мозгу необходимо делать такие предположения, поскольку никак нельзя узнать, является ли сигнал звуком, видением или чем-то ещё. Все нервы в теле передают абсолютно одинаковые электрические импульсы. Давя на глаза, вы отправляете сигналы, не являющиеся зрительными, но активирующие рецепторы глаза, что ваш мозг интерпретирует – в данном случае, неверно – как нечто зрительное. Вы буквально способны видеть давление!

Забавно думать о том, насколько компьютеры похожи на мозг, однако это также является полезной аналогией, иллюстрирующей, насколько сильно значение данных – передаваемых по телу нервами, или хранящихся на компьютере – зависит от их интерпретации. Все двоичные данные состоят из нулей и единиц, базовых компонентов, способных передавать информацию любого вида. Ваш компьютер часто догадывается, как интерпретировать их при помощи подсказок, например, расширений файлов.

А сейчас мы заставляем его интерпретировать их как текст, поскольку именно этого ожидает текстовый редактор.

Чтобы понять, как декодировать JPEG, нам нужно увидеть сами изначальные сигналы – двоичные данные. Это можно сделать при помощи шестнадцатеричного редактора, или же прямо на веб-странице оригинала статьи! Там есть изображение, рядом с которым в текстовом поле приведены все его байты (кроме заголовка), представленные в десятичном виде. Вы можете менять их, и скрипт перекодирует и выдаст новое изображение на лету.

Можно узнать многое, просто играясь с этим редактором. К примеру, можете ли вы сказать, в каком порядке хранятся пиксели?

В этом примере странно то, что изменение некоторых чисел вообще не влияет на изображение, а, например, если заменить число 17 на 0 в первой строке, то фотка полностью испортится!

Другие изменения, например, замена 7 на строке 1988 на число 254 изменяет цвет, но только последующих пикселей.

Возможно, наиболее странным будет то, что некоторые числа меняют не только цвет, но и форму изображения. Измените 70 в строке 12 на 2 и посмотрите на верхний ряд изображения, чтобы увидеть, что я имею в виду.

И вне зависимости от того, какое JPEG изображение вы используете, вы всегда будете находить эти загадочные шахматные последовательности при редактировании байтов.

Играясь с редактором, тяжело понять, как воссоздаётся фотка из этих байтов, поскольку JPEG сжатие состоит из трёх различных технологий, применяющихся последовательно по уровням. Мы изучим каждую из них отдельно, чтобы раскрыть наблюдаемое нами загадочное поведение.

Три уровня JPEG сжатия:

Цветовая субдискретизация.
Дискретное косинусное преобразование и дискретизация.
Кодирование длин серий, дельта и Хаффмана

Дабы вы могли представить себе масштабы сжатия, обратите внимание, что изображение, приведённое выше, представляет 79 819 чисел, то есть, около 79 Кб. Если бы мы хранили его без сжатия, для каждого пикселя потребовалось бы по три числа – для красной, зелёной и синей составляющей. Это составило бы 917 700 чисел, или ок. 917 Кб. В результате JPEG сжатия итоговый файл уменьшился больше чем в 10 раз!

На самом деле, это изображение можно сжать гораздо сильнее. Снизу приведены два изображения рядом – фотка справа была ужата до 16 Кб, то есть в 57 раз меньше, чем несжатая версия!

Если присмотреться, будет видно, что эти изображения не идентичны. Оба они – картинки с JPEG сжатием, однако правая гораздо меньше по объёму. Также она выглядит чуть похуже (посмотрите на квадраты цветов фона). Поэтому JPEG ещё называют сжатием с потерями; в процессе сжатия изображение меняется и теряет некоторые детали.

1. Цветовая субдискретизация

Вот изображение с применением только первого уровня сжатия.

(Интерактивная версия – в оригинале статьи). Удаление одного числа рушит все цвета. Однако если удалить ровно шесть чисел, это практически не влияет на изображение.

Теперь числа чуть проще расшифровать. Это почти что простой список цветов, у которого каждый байт изменяет ровно один пиксель, но при этом он уже в два раза меньше несжатого изображения (которое занимало бы ок. 300 Кб в таком уменьшенном размере). Догадаетесь, почему?

Можно видеть, что эти числа не обозначают стандартные красную, зелёную и синюю компоненты, поскольку если заменить все числа нулями, мы получим зелёное изображение (а не белое).

Это потому, что эти байты обозначают Y (яркость),

Cb (относительная голубизна),

и Cr (относительная краснота) картинки.

Почему не использовать RGB? Ведь именно так работает большинство современных экранов. Ваш монитор может демонстрировать любой цвет, включая красный, зелёный и синий цвета с разной интенсивностью для каждого пикселя. Белый получается включением всех трёх на полную яркость, а чёрный – их отключением.

Это также очень похоже на работу человеческого глаза. Цветовые рецепторы наших глаз называются «колбочки», и делятся на три типа, каждый из которых более чувствителен либо к красному, либо к зелёному, либо к синему цветам [колбочки S-типа чувствительны в фиолетово-синей (S от англ.

Short — коротковолновый спектр), M-типа — в зелено-желтой (M от англ. Medium — средневолновый), и L-типа — в желто-красной (L от англ. Long — длинноволновый) частях спектра. Наличие этих трёх видов колбочек (и палочек, чувствительных в изумрудно-зелёной части спектра) даёт человеку цветное зрение. / прим. перев.]. Палочки, другой тип фоторецепторов в наших глазах, способны улавливать только изменения в яркости, однако они гораздо более чувствительные. В наших глазах есть около 120 млн палочек и всего 6 млн колбочек.

Поэтому наши глаза гораздо лучше замечают изменения в яркости, чем изменения в цвете. Если отделить цвет от яркости, можно убрать немного цвета, и никто ничего не заметит. Цветовая субдискретизация – это процесс представления цветовых компонентов изображения в меньшем разрешении по сравнению с компонентами яркости. В примере выше у каждого пикселя ровно один компонент Y, а у каждой отдельной группы из четырёх пикселей есть ровно одна компонента Cb и одна Cr. Поэтому изображение содержит в четыре раза меньше цветовой информации, чем было у оригинала.

Цветовое пространство YCbCr используется не только в JPEG. Его изначально придумали в 1938 году для телепередач. Не у всех есть цветной телевизор, поэтому разделение цвета и яркости позволило всем получать один и тот же сигнал, а телевизоры без цвета просто использовали только компонент яркости.

Поэтому удаление одного числа из редактора полностью рушит все цвета. Компоненты хранятся в виде Y Y Y Y Cb Cr (на самом деле, не обязательно в таком порядке – порядок хранения задаётся в заголовке файла). Удаление первого числа приведёт к тому, что первое значение Cb будет воспринято, как Y, Cr как Cb, и в целом получится эффект домино, переключающий все цвета картинки.

Спецификация JPEG не обязывает вас использовать YCbCr. Но в большинстве файлов она используются, поскольку она даёт изображения лучшего качества после субдискретизации по сравнению с RGB. Но вам не обязательно верить мне на слово. Посмотрите сами в табличке ниже, как будет выглядеть субдискретизация каждого отдельного компонента как в RGB, так и в YCbCr.

(Интерактивная версия – в оригинале статьи).

Удаление синего не так заметно, как красного или зелёного. Всё потому, что из шести миллионов колбочек в ваших глазах около 64% чувствительны к красному, 32% к зелёному и 2% к синему.

Субдискретизация компонента Y (слева внизу) видна лучше всего. Заметно даже небольшое изменение.

Преобразование изображения из RGB в YCbCr не уменьшает размер файла, но облегчает поиск менее заметных деталей, которые можно удалить. Сжатие с потерями происходит на втором этапе. В её основе лежит идея представления данных в более сжимаемом виде.

2. Дискретное косинусное преобразование и дискретизация

Этот уровень сжатия по большей части и определяет суть JPEG. После преобразования цветов в YCbCr компоненты сжимаются по отдельности, поэтому далее мы можем сконцентрироваться только на компоненте Y. И вот как выглядят байты компонента Y после применения этого уровня.

(Интерактивная версия – в оригинале статьи). В интерактивной версии клик на пикселе прокручивает редактор на строчку, которая его обозначает. Попробуйте поудалять числа с конца или добавить несколько нулей к определённому числу.

На первый взгляд, выглядит, как очень плохое сжатие. В изображении 100 000 пикселей, и для обозначения их яркости (Y-компоненты) требуется 102 400 чисел — это хуже, чем если вообще ничего не сжимать!

Однако обратите внимание на то, что большинство этих чисел равны нулю. Более того, все эти нули в конце строк можно удалять, не меняя изображение. Остаётся порядка 26 000 чисел, а это уже почти в 4 раза меньше!

На этом уровне находится секрет шахматных узоров. В отличие от других эффектов, которые мы видели, появление этих узоров не является глюком. Они – строительные блоки всего изображения. В каждой строчке редактора содержится ровно 64 числа, коэффициенты дискретного косинусного преобразования (DCT), соответствующие интенсивностям 64-х уникальных узоров.

Эти узоры формируются на основе графика косинуса. Вот, как выглядят некоторые из них:

8 из 64 коэффициентов

Ниже – изображение, демонстрирующее все 64 узора.

(Интерактивная версия – в оригинале статьи).

Эти узоры имеют особое значение, поскольку они формируют базис изображений размера 8х8. Если вы незнакомы с линейной алгеброй, то это означает, что любое изображение размера 8х8 можно получить из этих 64-х узоров. DCT – это процесс разбиения изображений на блоки 8х8 и преобразования каждого блока в комбинацию из этих 64 коэффициентов.

То, что любое изображение можно составить из 64 определённых узоров, кажется волшебством. Однако это то же самое, что сказать, что любое место на Земле можно описать двумя числами – широтой и долготой [с указанием полушарий / прим. перев.]. Мы часто считаем поверхность Земли двумерной, поэтому нам требуются всего два числа. Изображение 8х8 имеет 64 измерения, поэтому нам требуются 64 числа.

Пока непонятно, как это помогает нам в смысле сжатия. Если нам нужно 64 числа для представления изображения 8х8, почему этот способ будет лучше, чем просто хранить 64 компоненты яркости? Мы делаем это по той же причине, по которой мы превратили три числа RGB в три числа YCbCr: это позволяет нам удалить незаметные детали.

Сложно увидеть, какие именно детали удаляются на этом этапе, поскольку JPEG применяет DCT к блокам 8х8. Однако никто не запрещает нам применить его к целой картинке. Вот, как выглядит DCT по компоненте Y в применении к целой картинке:

С конца можно удалить более 60 000 чисел практически без заметных изменений на фотке.

Однако отметьте, что если мы обнулим первые пять чисел, разница будет очевидной.

Числа в начале обозначают изменения низкой частоты в изображении, и наши глаза улавливают их лучше всего. Числа ближе к концу обозначают изменения высоких частот, которые сложнее заметить. Чтобы «увидеть то, что не видно глазом», мы можем изолировать эти детали высокой частоты, обнулив первые 5000 чисел.

Мы видим все области изображения, в которых происходит наибольшее изменение от пикселя к пикселю. Выделяются глаза кота, его усы, махровое одеяло и тени в нижнем левом углу. Можно пойти и дальше, обнулив первые 10 000 чисел:

20 000:

40 000:

60 000:

Эти высокочастотные детали JPEG и удаляет на этапе сжатия. Преобразование цветов в коэффициенты DCT не несёт потерь. Потери образуются на шаге дискретизации, где удаляются величины высокой частоты или близкие к нулю. Когда вы понижаете качество сохранения JPEG, программа увеличивает порог количества удаляемых значений, что даёт уменьшение размера файла, но делает картинку более пикселизированной. Поэтому изображение в первом разделе, которое было в 57 раз меньше, так выглядело. Каждый блок 8х8 представлялся гораздо меньшим количеством коэффициентов DCT по сравнению с более качественной версией.

Можно сделать такой крутой эффект, как постепенная потоковая передача изображений. Можно вывести размытую картинку, которая становится всё более детализированной по мере скачивания всё большего количества коэффициентов.

Вот, просто для интереса, что получится при использовании всего 24 000 чисел:

Или всего 5000:

Очень размыто, но как будто узнаваемо!

3. Кодирование длин серий, дельта и Хаффмана

Пока что все этапы сжатия шли с потерями. Последний этап, наоборот, идёт без потерь. Он не удаляет информацию, однако значительно уменьшает размер файла.

Как можно сжать что-либо, не отбрасывая информацию? Представьте, как бы мы описали простой чёрный прямоугольник 700 х 437.

JPEG использует для этого 5000 чисел, но можно достичь гораздо лучшего результата. Можете представить себе схему кодирования, которая бы описывала подобное изображение как можно меньшим количеством байт?

Минимальная схема, которую смог придумать я, использует четыре: три для обозначения цвета, и четвёртый – сколько пикселей имеет такой цвет. Идея представления повторяющихся значений таким сжатым способом называется кодирование длин серий. Она не имеет потерь, поскольку мы можем восстановить закодированные данные в первозданном виде.

Размер файла JPEG с чёрным прямоугольником гораздо больше 4 байт – вспомните, что на уровне DCT сжатие применяется к блокам 8х8 пикселей. Поэтому как минимум нам нужен один коэффициент DCT на каждые 64 пикселя. Один нам нужен потому, что вместо того, чтобы хранить один DCT-коэффициент, за которым идёт 63 нуля, кодирование длин серий позволяет нам хранить одно число и обозначить, что «все остальные – нули».

Дельта-кодирование – это техника, при которой каждый байт содержит отличие от какого-то значения, а не абсолютную величину. Поэтому редактирование определённых байтов изменяет цвет всех остальных пикселей. К примеру, вместо того, чтобы хранить

12 13 14 14 14 13 13 14

Мы могли бы начать с 12, а потом просто обозначать, сколько надо прибавить или отнять, чтобы получить следующее число. И эта последовательность в дельта-кодировании приобретает вид:

12 1 1 0 0 -1 0 1

Преобразованные данные не получаются меньше исходных, но сжимать их уже легче. Применение дельта-кодирования перед кодированием длин серий может сильно помочь, оставаясь при этом сжатием без потерь.

Дельта-кодирование – одна из немногих техник, применяемых вне блоков 8х8. Из 64 коэффициентов DCT один – просто постоянная волновая функция (сплошной цвет). Он представляет среднюю яркость каждого блока для компонент яркости, или среднюю голубизну для компонентов Cb, и так далее. Первое значение каждого DCT-блока называется DC-значением, и каждое DC-значение проходит дельта-кодирование по отношению к предыдущим. Поэтому изменение яркости первого блока повлияет на все блоки.

Остаётся последняя загадка: как изменение единственного числа полностью портит всю картинку? Пока таких свойств у уровней сжатия не было. Ответ лежит в заголовке JPEG. Первые 500 байт содержат метаданные об изображении – ширину, высоту, и проч., и пока мы с ними не работали.

Без заголовка практически невозможно (ну, или очень сложно) декодировать JPEG. Это будет выглядеть так, будто я пытаюсь описать вам картину, и начинаю изобретать слова для того, чтобы передать своё впечатление. Описание будет, вероятно, весьма сжатым, поскольку я могу изобретать слова именно с тем значением, которое я хочу передать, однако для всех остальных они не будут иметь смысла.

Звучит глупо, но именно так это и происходит. Каждое изображение JPEG сжимается с кодами, специфичными именно для него. Словарь кодов хранится в заголовке. Эта техника называется «код Хаффмана», а словарь – таблицей Хаффмана. В заголовке таблица отмечена двумя байтами – 255 и потом 196. У каждого цветового компонента может быть своя таблица.

Изменения таблиц радикально повлияют на любое изображение. Хороший пример – поменять на 15-й строке 1 на 12.

Это происходит потому, что в таблицах указывается, как нужно читать отдельные биты. Пока что мы работали только с двоичными числами в десятичном виде. Но это скрывает от нас тот факт, что если вы хотите хранить число 1 в байте, то оно будет выглядеть, как 00000001, поскольку в каждом байте должно быть ровно восемь бит, даже если нужен из них всего один.

Потенциально это большая трата места, если у вас есть много мелких чисел. Код Хаффмана – это техника, позволяющая нам ослабить это требование, по которому каждое число должно занимать восемь бит. Это значит, что если вы видите два байта:

234 115

То, в зависимости от таблицы Хаффмана, это могут быть три числа. Чтобы их извлечь, вам надо сначала разбить их на отдельные биты:

11101010 01110011

Затем обращаемся к таблице, чтобы понять, как их группировать. К примеру, это могут быть первые шесть битов, (111010), или 58 в десятичной системе, за которыми идут пять битов (10011), или 19, и наконец последние четыре бита (0011), или 3.

Поэтому очень сложно разобраться в байтах на этом этапе сжатия. Байты не представляют то, что кажется. Не буду углубляться в детали работы с таблицей в данной статье, но материалов по этому вопросу в сети достаточно.

Один из интересных трюков, которые можно проделать, зная это – отделить заголовок от JPEG и хранить его отдельно. По сути, получится, что файл сможете прочесть только вы. Facebook проделывает это, чтобы ещё сильнее уменьшать файлы.

Что ещё можно сделать – совсем немного изменить таблицу Хаффмана. Для других это будет выглядеть, как испорченная картинка. И только вы будете знать волшебный вариант её исправления.

Подведём итоги: так что же нужно для декодирования JPEG? Необходимо:

Извлечь таблицу (таблицы) Хаффмана из заголовка и декодировать биты.
Извлечь коэффициенты дискретного косинусного преобразования для каждого компонента цвета и яркости для каждого блока 8х8, проведя обратные преобразования кодирования длин серий и дельты.
Скомбинировать косинусы на основе коэффициентов, чтобы получить значения пикселей для каждого блока 8х8.
Масштабировать компоненты цветов, если проводилась субдискретизация (эта информация есть в заголовке).
Преобразовать полученные значения YCbCr для каждого пикселя в RGB.
Вывести изображение на экран!

Серьёзная работа для простого просмотра фотки с котиком! Однако, что мне в этом нравится – видно, насколько технология JPEG человекоцентрична. Она основана на особенностях нашего восприятия, позволяющих достичь гораздо лучшего сжатия, чем обычные технологии. И теперь, понимая, как работает JPEG, можно представить, как эти технологии можно перенести в другие области. К примеру, дельта-кодирование в видео может дать серьёзное уменьшение размера файла, поскольку там часто есть целые области, не меняющиеся от кадра к кадру (к примеру, фон).

Код, использованный в статье, открыт, и содержит инструкции по замене картинок на свои собственные.

Оптимизация изображений для формата JPEG

Руководство пользователя Отмена

Поиск

Последнее обновление May 21, 2021 07:40:58 AM GMT

Photoshop Elements User Guide
Introduction to Photoshop Elements
1. What’s new in Photoshop Elements
2. System requirements | Photoshop Elements
3. Workspace basics
4. Guided mode
5. Making photo projects
Workspace and environment
1. Get to know the Home screen
2. Workspace basics
3. Tools
4. Panels and bins
5. Open files
6. Rulers, grids, and guides
7. Enhanced Quick Mode
8. File information
9. Presets and libraries
10. Multitouch support
11. Scratch disks, plug-ins, and application updates
12. Undo, redo, and cancel actions
13. Viewing images
Fixing and enhancing photos
1. Resize images
2. Cropping
3. Process camera raw image files
4. Add blur, replace colors, and clone image areas
5. Adjust shadows and light
6. Retouch and correct photos
7. Sharpen photos
8. Transforming
9. Auto Smart Tone
10. Recomposing
11. Using actions to process photos
12. Photomerge Compose
13. Create a panorama
14. Moving Overlays
15. Moving Elements
Adding shapes and text
1. Add text
2. Edit text
3. Create shapes
4. Editing shapes
5. Painting overview
6. Painting tools
7. Set up brushes
8. Patterns
9. Fills and strokes
10. Gradients
11. Work with Asian type
Guided edits, effects, and filters
1. Guided mode
2. Filters
3. Guided mode Photomerge edits
4. Guided mode Basic edits
5. Adjustment filters
6. Effects
7. Guided mode Fun edits
8. Guided mode Special edits
9. Artistic filters
10. Guided mode Color edits
11. Guided mode Black & White edits
12. Blur filters
13. Brush Stroke filters
14. Distort filters
15. Other filters
16. Noise filters
17. Render filters
18. Sketch filters
19. Stylize filters
20. Texture filters
21. Pixelate filters
Working with colors
1. Understanding color
2. Set up color management
3. Color and tonal correction basics
4. Choose colors
5. Adjust color, saturation, and hue
6. Fix color casts
7. Using image modes and color tables
8. Color and camera raw
Working with selections
1. Make selections in Photoshop Elements
2. Saving selections
3. Modifying selections
4. Move and copy selections
5. Edit and refine selections
6. Smooth selection edges with anti-aliasing and feathering
Working with layers
1. Create layers
2. Edit layers
3. Copy and arrange layers
4. Adjustment and fill layers
5. Clipping masks
6. Layer masks
7. Layer styles
8. Opacity and blending modes
Creating photo projects
1. Project basics
2. Making photo projects
3. Editing photo projects
Saving, printing, and sharing photos
1. Save images
2. Printing photos
3. Share photos online
4. Optimizing images
5. Optimizing images for the JPEG format
6. Dithering in web images
7. Guided Edits — Share panel
8. Previewing web images
9. Use transparency and mattes
10. Optimizing images for the GIF or PNG-8 format
11. Optimizing images for the PNG-24 format
Keyboard shortcuts
1. Keys for selecting tools
2. Keys for selecting and moving objects
3. Keys for the Layers panel
4. Keys for showing or hiding panels (expert mode)
5. Keys for painting and brushes
6. Keys for using text
7. Keys for the Liquify filter
8. Keys for transforming selections
9. Keys for the Color Swatches panel
10. Keys for the Camera Raw dialog box
11. Keys for the Filter Gallery
12. Keys for using blending modes
13. Keys for viewing images (expertmode)

Формат JPEG

Формат JPEG вполне пригоден для сохранения полноцветных изображений (он поддерживает 24-битный цвет), так как он сохраняет незначительные вариации яркости и цветового тона. Файлы в формате JPEG могут быть оптимизированы с использованием формата Progressive JPEG. При загрузке на веб-страницу картинки и в таком формате детализация изображения увеличивается постепенно.

Алгоритм сжатия JPEG называется алгоритмом сжатия с потерями, поскольку он выборочно удаляет графические данные. Каждый раз при оптимизации изображения с помощью формата JPEG теряется некоторая часть данных. Чем выше уровень качества, тем меньше информации утрачивается. Однако формат JPEG все равно не совсем верно передает четкие контуры в изображении, в особенности векторных объектов.

Примечание.

Следует иметь в виду, что очень сильный коэффициент сжатия может привести к появлению артефактов, таких как волнообразные ореолы и заметные блочные эффекты. Причиной этого может также служить многократное сохранение в данном формате. Поэтому всегда следует сохранять JPEG-файлы из оригинального изображения, а не из ранее пересохраненного файла в формате JPEG.

Оригинальное изображение (слева) и оптимизированный JPEG-файл с низкой степенью качества (справа)

Формат JPEG не поддерживает прозрачность. При сохранении изображения в формате JPEG прозрачные пикселы оригинала, если они есть, заполняются цветом подложки, задаваемым в диалоговом окне «Сохранить для Web». Для создания незаметного перехода кромки изображения к фоновому цвету веб-страницы можно подобрать цвет подложки, близкий цвету фона веб-страницы. Если изображение содержит прозрачные области, но цвет фона веб-страницы неизвестен или представляет собой сложный узор, следует использовать формат, поддерживающий прозрачность (GIF, PNG-8 или PNG-24).

Оптимизация изображения в формате JPEG

Формат JPEG широко используется для сжатия фотографий.

Откройте изображение и выберите «Файл» > «Сохранить для Web».
Выберите «JPEG» из списка форматов оптимизации из списка форматов оптимизации.
Для оптимизации изображения до определенного размера файла щелкните на стрелке справа от списка «Установки», затем выберите команду «Оптимизировать до размера файла». Введите значение в поле «Желаемый размер файла» и выберите переключатель «Текущие настройки» для оптимизации с текущими настройками или «Автовыбор GIF/JPEG» для автоматического определения более подходящего формата JPEG или GIF.
Указать степень сжатия можно одним из следующих способов:
- В раскрывающемся списке «Степень сжатия» выберите один из вариантов: «Низкая», «Средняя», «Высокая» и «Максимальная».
- Щелкните на стрелке в списке «Качество» и перетащите всплывающий ползунок управления качеством на нужное значение.
- Введите значение в диапазоне от 0 до 100 в поле «Качество».
  Чем выше значение качества, тем больше деталей сохранится в оптимизированном изображении и тем больше будет размер файла. В окне предварительного просмотра оцените оптимизированное изображение при различных настройках и определите баланс между качеством и размером файла.
Флажок «Прогрессивный» позволяет создавать несколько изображений с различным разрешением, которые поочередно выводятся на экран, это удобно для восприятия, но требует некоторого увеличения объема файла.
Примечание.
Некоторые веб-браузеры не поддерживают Progressive JPEG.
Установка флажка «ICC-профиль» позволяет сохранить ICC-профиль оригинального изображения в оптимизированном файле.
Некоторые веб-браузеры поддерживают ICC-профили для коррекции цвета. ICC-профиль изображения зависит от текущей настройки системы управления цветом.
Если исходное изображение имеет прозрачные области, выберите команду в поле «Подложка», обеспечивающие заполнение фоновых областей похожим цветом. Прозрачные области исходного изображения будут заполнены цветом подложки.
Чтобы сохранить оптимизированное изображение, нажмите «ОК». В диалоговом окне «Сохранить оптимизированное изображение» укажите имя файла и нажмите кнопку «Сохранить».

Справки по другим продуктам

Создание изображения с незаметным переходом кромки изображения к фоновому цвету веб-страницы в формате GIF или PNG
Система управления цветом

Вход в учетную запись

Войти

Управление учетной записью

Вход в учетную запись

Войти

Управление учетной записью

Сводка из Энциклопедии форматов графических файлов

Также известен как: JFIF, JFI, JPG, JPEG

с обратным порядком байтов

Тип	Растровое изображение
Цвета	До 24 бит
Сжатие	JPEG
Максимальный размер изображения	64Kx64K пикселей
Числовой формат
Несколько изображений в файле	№
Инициатор	Микросистемы C-Cube
Платформа	Все
Вспомогательные приложения	Слишком много, чтобы перечислить
См. также	Глава 9, Сжатие данных (раздел JPEG)

Использование
Используется в основном в программах обработки графики и изображений.

Комментарии
Один из немногих форматов, в котором используется сжатие JPEG. это обеспечивает превосходное сжатие изображений с глубокими пикселями.

Спецификации поставщика доступны для этого формата.

Фрагменты кода доступны для этого формата.

Примеры изображений доступны для этого формата.

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ: jfif—>

JPEG (Объединенная группа экспертов по фотографии) относится к организация стандартов, метод сжатия файлов, а иногда и формат файла. Фактически спецификация JPEG сам по себе, который мы описываем в терминах сжатия в главе 9, сам по себе не определяет общий обмен файлами. формат для хранения и передачи данных JPEG между компьютерные платформы и операционные системы. JPEG Формат обмена файлами (JFIF) является развитием C-Cube Microsystems для хранения Данные в формате JPEG. JFIF это разработан, чтобы разрешить файлы, содержащие JPEG-кодированные потоки данных для обмена между другими несовместимыми системами и приложений.

Содержание:
Организация файла
Детали файла
Дополнительная информация

Файл JFIF в основном представляет собой JPEG поток данных с некоторыми ограничениями и маркером идентификации. Чтобы чтобы понять формат JFIF, вам нужно понимать JPEG; в дополнение к Глава 9, см. часто задаваемые вопросы по JPEG (Часто задаваемые вопросы), включенный в CD-ROM и доступны в Интернете.

Данные JPEG и JFIF являются байтовыми. потоки, всегда сохраняющие 16-битные значения слов в формате с обратным порядком байтов. Данные JPEG обычно хранятся в виде потока блоков, и каждый блок идентифицируется значением маркера.

Первые два байта каждого потока JPEG являются Значения маркера начала изображения (SOI) FFh D8h. В JFIF-совместимый файл есть Маркер JFIF APP0 (приложение), немедленно после SOI, который состоит из кодовых значений маркера FFh E0h и символы JFIF в данных маркера, как описано в следующем разделе. В добавок к Сегмент маркера JFIF, может быть один или несколько необязательные сегменты маркера расширения JFIF, за которыми следуют фактическими данными изображения.

Хотя файлы JFIF не имеют формально определенный заголовок, SOI и JFIF APP0 маркеры, взятые вместе, действуют как заголовок в следующем сегменте маркера. состав:

 typedef структура _JFIFHeader
{
  БАЙТ SOI[2]; /* 00h Начало маркера изображения */
  БАЙТ APP0[2]; /* 02h Маркер использования приложения */
  БАЙТ Длина[2]; /* 04h Длина поля APP0 */
  БАЙТ-идентификатор[5]; /* 06h "JFIF" (заканчивается нулем) Строка идентификатора */
  БАЙТ Версия[2]; /* 07h Версия формата JFIF */
  БАЙТ Единицы; /* 09h Единицы, используемые для разрешения */
  БАЙТ Xdensity[2]; /* Горизонтальное разрешение 0Ah */
  БАЙТ Ydensity[2]; /* Разрешение по вертикали 0 каналов */
  БАЙТ XЭскиз; /* 0Eh Количество пикселей по горизонтали */
  БАЙТ YЭскиз; /* 0Fh Количество пикселей по вертикали */
} JFIFHEAD;

SOI является началом маркера изображения и всегда содержит код маркера. значения FFh D8h.

APP0 является маркером приложения и всегда содержит код маркера. значения FFh E0h.

Длина — это размер маркера JFIF (APP0). сегмент, включая размер самого поля «Длина» и любой миниатюрные данные, содержащиеся в сегменте APP0. Из-за этого значение длины равно 16 + 3 * XThumbnail * YThumbnail.

Идентификатор содержит значения 4Ah 46h 49h 46h 00h (JFIF) и используется для идентификации кодового потока как в соответствии со спецификацией JFIF.

Версия определяет версию JFIF. спецификация, где первый байт содержит основную версию номер и второй байт, содержащий дополнительный номер версии. Для версия 1.02, значения поля Версия: 01h 02h; старые файлы содержать 01h 00h или 01h 01h.

Units, Xdensity и Ydensity определяют единицы измерения, используемые для опишите разрешение изображения. Единицы могут быть 01h для точек на дюйм, 02h для точек на сантиметр или 00h для отсутствия (используйте измерение как пиксель соотношение сторон). Xdensity и Ydensity — горизонтальная и вертикальная разрешение данных изображения соответственно. Если значение поля Единицы равно 00h, поля Xdensity и Ydensity будут содержать соотношение пикселей соотношение (Xdensity : Ydensity), а не разрешение изображения. Потому что неквадратные пиксели не рекомендуются из соображений портативности, Значения Xdensity и Ydensity обычно равны 1, когда значение Units 0.

XThumbnail и YThumbnail задают размеры уменьшенного изображения. включен в маркер JFIF APP0. Если нет миниатюры изображение включено в маркер, то эти поля содержат 0. A уменьшенное изображение представляет собой уменьшенное представление изображения, хранящегося в основной поток данных JPEG (некоторые люди называют его иконкой или превью изображения). Сами данные эскиза состоят из массива XThumbnail * Значения пикселей YThumbnail, где каждое значение пикселя занимает три байта и содержит 24-битное значение RGB (хранится в порядке R,G,B). Миниатюра не сжимается изображение.

Сохранение эскиза изображения в маркере JFIF APP0 сейчас не рекомендуется, хотя по-прежнему поддерживается для отсталых совместимость. Версия 1.02 JFIF определяет маркеры расширения, которые позволяют сохранять эскизы изображений отдельно от идентификационного маркера. Этот метод является более гибким, поскольку разрешены несколько форматов эскизов, и поскольку несколько миниатюрные изображения разных размеров могут быть включены в файл. Версия 1.02 позволяет отображать эскизы цветов (один байт на пиксель). плюс карта цветов с 256 элементами) и JPEG-сжатие миниатюры, в дополнение к 24-битной миниатюре RGB формат. В любом случае миниатюра изображения ограничена размером менее 64 КБ. байтов, потому что он должен соответствовать маркеру APP0.

После сегмента маркера JFIF может быть один или более необязательный маркер расширения JFIF сегменты. Сегменты расширения используются для хранения дополнительной информации. и встречаются только в JFIF версии 1. 02 и позже. Структура этих сегментов расширения показана ниже:

 typedef структура _JFIFExtension
{
БАЙТ APP0[2]; /* 00h Маркер использования приложения */
БАЙТ Длина[2]; /* 02h Длина поля APP0 */
БАЙТ-идентификатор[5]; /* 04h "JFXX" (заканчивается нулем) Строка идентификатора */
БАЙТРасширенныйКод; /* 09h Идентификационный код расширения */
} JFIFEXTENSION;

APP0 содержит значения FFh E0h.

Длина хранит длину в байтах сегмента расширения.

Идентификатор содержит значения 4Ah 46h 58h 58h 00h (JFXX).

ExtensionCode указывает тип информации, которую этот маркер расширения магазины. Для версии 1.02 определены только коды расширения 10h. (миниатюра закодирована с использованием JPEG), 11h (миниатюра хранится с использованием 1-байтовых пикселей и палитры) и 13h (миниатюра хранится с использованием 3-байтовых пикселей RGB).

Данные расширения следуют за информацией сегмента расширения и различаются по размеру. и содержимое в зависимости от значения ExtensionCode. (См. текущую спецификацию JFIF для возможных форматов сегмента маркера расширения.)

Декодеры JFIF должны быть готовы игнорировать нераспознанные маркеры расширения и сегменты APPn. Специфично для приложения Маркеры APPn, не распознанные декодером JPEG, могут можно просто пропустить, используя поле длины данных маркера.

Маркер JFIF, по сути, является гарантией того, что файл соответствует соглашениям JFIF. Большинство Поэтому декодеры JFIF учитывают Сегмент маркера JFIF является необязательным и вполне способен читать необработанный поток данных JPEG, который соответствует соглашениям JFIF в отношении цвета выравнивание пространства и образца. (там много таких файлов, потому что JFIF просто формализовал общепринятую практику в эти области.) Надежный декодер будет обрабатывать JFIF файл как поток блоков, без предположений о порядке блоков помимо тех, которые предусмотрены стандартом JPEG. Этот позволяет читать многие нестандартные и неверные Варианты файла JFIF, такие как вставленный маркер COM между маркерами SOI и JFIF APP0 (есть их тоже немало). Мы также рекомендуем декодер должен принимать любой файл JFIF с известным основной номер версии, даже если дополнительный номер версии новее, чем известные декодеру.

Фактические данные JPEG в JFIF файл следует всем маркерам APP0 и придерживается формата, определенного в Документация в формате JPEG. Базовый уровень Процесс JPEG является рекомендуемым типом данных изображения кодировка для использования в файлах JFIF. Это для обеспечить максимальную совместимость файлов JFIF для данных обмен.

Чтобы идентифицировать файл JFIF или поток данных, выполните поиск значения FFh D8h FFh. Это идентифицирует маркер SOI, за которым следует другой маркер. В правильном файле JFIF следующий байт будет E0h, что указывает на маркер JFIF APP0 сегмент. Однако возможно, что один или несколько других маркеров сегменты могут быть ошибочно записаны между SOI и Маркеры JFIF APP0 (нарушение спецификации JFIF). Как упоминалось ранее, декодер все равно должен попытаться прочитать файл.

Следующие два байта (длина сегмента APP0) различаются по значению, но обычно 00h 10h, за ними следуют пятибайтовые значения 4Ah 46ч 49ч 46ч 00ч (JFIF). Если эти значения найдены, маркер SOI (FFh D8h) отмечает начало Поток данных JFIF. Если только значения FFh D8h FFh найдены, но не остальные данные, то «сырые» Обнаружен поток данных JPEG. Все Потоки данных JFIF и JPEG заканчиваются со значениями маркера конца изображения (EOI) FFh D9час

Существует множество проприетарных форматов файлов изображений, содержащих Данные JPEG. Многие просто инкапсулируют поток данных JPEG или JFIF внутри их собственная оболочка формата файла. Сканирование для Маркер JPEG SOI и считывание до тех пор, пока маркер EOI не будет обычно позволяет извлечь Поток данных JPEG/JFIF. По меньшей мере один собственный формат файла изображения, формат .HSI от Handmade Программное обеспечение, содержит данные JPEG, но не может быть успешно читается или распаковывается без использования специального программного обеспечения, благодаря к проприетарным модификациям кодировки JPEG процесс. (Все файлы .HSI начинаются со значений 68h 73h 69ч 31ч и не следует считать обычными файлами JPEG.)

Только два непатентованных формата, кроме JFIF, в настоящее время поддерживают данные в формате JPEG. Последний версия формата PICT для Macintosh добавляет Заголовок PICT в файл JFIF транслировать. Удалите заголовок PICT (все до маркера SOI) и любые завершающие данные (все после маркера EOI). маркер), и у вас есть эквивалент JFIF файл. Другой формат, TIFF 6.0, также поддерживает JPEG и подробно обсуждается в статье о ТИФФ.

Для получения дополнительной информации о формате файла JFIF см. см. спецификацию на компакт-диске. Вы также можете связаться C-Cube Microsystems по адресу:

C-Cube Microsystems
Вниманию: Скотт Сент-Клер
Корпоративные коммуникации
1778 бульвар Маккарти.
Милпитас, Калифорния 95035
Голос: 408-944-6300
ФАКС: 408-944-6314

См. также главу 9.для получения информации о сжатии JPEG. JPEG FAQ и Часто задаваемые вопросы по сжатию, также включенные в компакт-диск, содержащий справочную информацию о JPEG.

Сам стандарт JPEG недоступен в электронном виде; Вы должны заказать бумажную копию через ИСО. В США копии стандартного можно заказать у:

Американский национальный институт стандартов, Inc.
Кому: Продажи
1430 Бродвей
Нью-Йорк, NY 10018
Голос: 212-642-4900

Стандарт разделен на две части; Часть 1 является фактической спецификацией, и Часть 2 посвящена методам проверки соответствия. Часть 1 проекта уже достигла Статус международного стандарта. См. этот документ:

Цифровое сжатие и кодирование непрерывного тона неподвижного изображения Изображения, часть 1: требования и рекомендации . Документ номер ISO/IEC IS 10918-1.

Часть 2 все еще находится в статусе проекта комитета. См. этот документ:

Цифровое сжатие и кодирование непрерывного тона неподвижного изображения Изображения, часть 2: проверка на соответствие . Номер документа ИСО/МЭК CD 10918-2.

См. обсуждение JPEG в Главе 9 для получения списка дополнительных ссылок, включая имеющиеся в продаже книги, содержащие формат JPEG спецификация и часто задаваемые вопросы по JPEG (Часто задаваемые вопросы). CD-ROM содержит несколько программ и библиотек JPEG.

Эта страница взята из энциклопедии форматов графических файлов и лицензирован O’Reilly по лицензии Creative Common/Attribution.

Дополнительные ресурсы

formats/jpeg.md at master · corkami/formats · GitHub

JPEG (Joint Photographic Experts Group) — это кодировка изображения, JFIF (формат обмена файлами JPEG) — это формат хранения файлов.

Официальные спецификации

Формат обмена файлами JPEG v1.02, 1 сентября 1992
МСЭ Т.81 | ISO IEC 10918-1: Информационные технологии. Цифровое сжатие и кодирование неподвижных изображений с непрерывной тональностью. Требования и рекомендации

источников:

libjpeg: список: jdmarker.c#L21 , обработка: jdmarker.c#L1113
- libjpeg-турбо
Ральф Джайлз jpegdump.c
OpenJPEG j2k.h
Инструменты Exif Теги JPEG
JPEG-кодер-python, NanoJPEG, microJPEG

Инструмент и источник:

JPEGsnoop, JfifDecode.h

Это могла бы быть очень простая структура, если бы не было исключений.

Файл JPEG представляет собой последовательность фрагментов Type-Length-Value, называемых сегментами : \хFF; маркер:с; длина(значение+2):>u2; значение;длина*c;

тип определяется маркером : 2 байта, FF , затем ненулевым байтом (*).
длина имеет прямой порядок байтов на 2 байта и покрывает сам размер. Таким образом, длина всего отрезка равна 2 + длина (чтобы покрыть длину маркера ). Это также означает, что любой сегмент имеет длину не более 65537 байт.

(*) это правило ненулевого байта важно: если любая кодировка данных выводит FF байт, то после него следует закодировать литерал 00 , чтобы выразить, что это FF байт данных, а не маркер сегмента.

Исключения

Есть 2 исключения из этой структуры TLV:

Общая структура JPEG : Скан тоже сегмент, но ECS возможен только сразу после сканирования.

маркеры без параметров

Некоторые типы маркеров не имеют параметров: без длины, без значения, просто маркер:

магическая подпись , по смещению 0 , называемая Начало изображения (SOI): FF D8
терминатор , в конце файла, называемый End of Image (EOI): FF D9
маркеры перезапуска, FF D0 — D7 , которые являются просто необязательными индикаторами в середине данных ECS .

Энтропийно-кодированный сегмент

Начало сканирования — правильно определенный TLV-сегмент. Сразу после этого начинается сегмент с энтропийным кодированием , который не следует каким-либо аналогичным соглашениям, несмотря на то же имя сегмента .

Вероятно, это позволит ECS увеличиться до любого размера, превышающего обычное ограничение в 65537 байт: они представляют большую часть данных файла — справедливо считать, что формат JFIF вводит в заблуждение: хорошо структурированные фрагменты с неясным огромным ECS капля посередине.

Его длина заранее неизвестна и не определена в файле. Единственный способ получить его длину — это либо декодировать его, либо перемотать вперед: просто просканируйте вперед FF байт. Если это маркер перезапуска (за которым следует D0 — D7 ) или данные FF (за которым следует 00 ), продолжайте.

файлов начинаются

Большинство файлов JPEG начинаются с FF D8 FF E0 00 10 .J .F .I .F 00 что приводит к следующим неверным предположениям:

подпись , а не FF D8 FF E0 по смещению 0 или JFIF по смещению 6 .

Читается как:

a Маркер начала изображения , FF D8 . Этот является подписью, установленной по смещению 0 .
сегмент а: с маркером Application 0 (закодировано FF E0 ) и длиной 16 (закодировано 00 10 )
его данные:
и JFIF\0 подпись.
, затем остальная часть APP0 куска, здесь мало интересного..

Но многие файлы JPEG не имеют сегмента FF E0 со смещением 3, например, с информацией EXIF и начинаются так:

FF D8 FF E1 XX YY . E .x .i .f \0 ….

рассеченный RGB JPEG :

из сегментов SOI, APP9, DQT, SOS, DHT*4, SOS (с ECS), затем EOI

Наблюдения:

Подпись слишком короткая и не читается человеком.
«заголовок по умолчанию», то есть APP0 , не содержит типичной информации, такой как размеры или цветовое пространство, что фактически делает их необязательными (!)
таблица квантования 100% качества очень неоптимизирована.

Структура JFIF (скачать PDF) (из официальной спецификации)

Насколько нам известно, сокращенный формат (в котором несколько файлов JPG передаются без повторного использования заголовка).

JPEG зарезервировано

00 : ноль JPEG зарезервировано

зарезервировано

01 : TEM временный маркер для арифметического кодирования
02 : RESn зарезервировано 02-FB

JPEG 1994

, определенный в ITU T. 81 | ИСО МЭК 10918-1

типов кадров (поддерживается libjpeg: 01/2/9/10):

C0 : SOF0 начало кадра (базовый jpeg)
C1 : SOF1 начало кадра (расширенный последовательный, Хаффман)
C2 : SOF2 начало кадра (прогрессивный, Хаффман)
C3 : SOF3 начало кадра (без потерь, Хаффман) libjpeg-не поддерживается
( C4 → см. DHT )
C5 : SOF5 начало кадра (дифференциальный последовательный, Хаффман) libjpeg-unsupported
C6 : SOF6 начало кадра (дифференциальный прогрессивный, Хаффман) libjpeg-unsupported
C7 : SOF7 начало кадра (дифференциал без потерь, Хаффман) libjpeg-unsupported
( C8 → см. JPG )
C9 : SOF9 начало кадра (расширенный последовательный, арифметический)
CA : SOF10 начало кадра (прогрессивный, арифметический)
CB : SOF11 начало кадра (без потерь, арифметика) libjpeg-unsupported
( CC → см. DAC )
CD : SOF13 начало кадра (дифференциальный последовательный, арифметический) libjpeg-не поддерживается
CE : SOF14 начало кадра (дифференциально-прогрессивный, арифметический) libjpeg-unsupported
CF : SOF15 начало кадра (дифференциальное без потерь, арифметическое) libjpeg-unsupported

Другие

C8 : JPG зарезервировано для расширения JPEG libjpeg-unsupported
С4 : DHT определить таблицы Хаффмана
CC : DAC определить арифметическое кодирование, обусловленное libjpeg-skiped

маркеры перезапуска (без параметров), только в данных сканирования:

D0 : RST0 маркер перезапуска 0
D1 : RST1 маркер перезапуска 1
D2 : RST2 маркер перезапуска 2
D3 : RST3 маркер перезапуска 3
D4 : RST4 маркер перезапуска 4
D5 : RST5 маркер перезапуска 5
D6 : RST6 маркер перезапуска 6
D7 : RST7 маркер перезапуска 7

разделители:

D8 : SOI начало изображения (без параметров)
D9 : EOI конец изображения (без параметров)
DA : SOS начало сканирования
DB : DQT определение таблиц квантования
DC : DNL определить количество строк # libjpeg-skiped
DD : DRI определить интервал перезапуска
DE : DHP определить иерархическую последовательность
DF : EXP расширить каталог компонентов
ФЭ : Данные расширения COM (комментарий)

JPEG 1997

расширений ITU T. 84 | ИСО МЭК 10918-3

сегментов приложений:

E0 : APP0 сегмент приложения 0 (JFIF (длина >= 14) / JFXX (длина >= 6) / AVI MJPEG)
E1 : APP1 сегмент приложения 1 (EXIF/XMP/XAP?)
E2 : APP2 сегмент приложения 2 (FlashPix/ICC)
E3 : APP3 сегмент приложений 3 (Kodak/…)
E4 : APP4 сегмент приложений 4 (FlashPix/…)
E5 : APP5 сегмент приложения 5 (Ricoh…)
E6 : APP6 сегмент приложений 6 (GoPro…)
E7 : APP7 сегмент приложения 7 (Pentax/Qualcomm)
E8 : APP8 сегмент приложений 8 (Spiff)
E9 : APP9 сегмент приложений 9 (MediaJukebox)
EA : APP10 сегмент приложений 10 (PhotoStudio)
EB : APP11 сегмент приложений 11 (HDR)
EC : APP12 сегмент приложения 12 (фотошоп уточка / сохранить для сети)
ED : APP13 сегмент приложения 13 (Photoshop СОХРАНИТЬ КАК)
ЕЕ : ПРИЛОЖЕНИЕ14 сегмент приложения 14 («adobe» (длина = 12))
EF : APP15 сегмент приложения 15 (GraphicConverter)

расширенные разделы данных:

F0 : JPG0 данные расширения 00 libjpeg-unsupported
F1 : JPG1 данные расширения 01 libjpeg-неизвестно
F2 : JPG2 данные расширения 02 libjpeg-unknown
F3 : JPG3 данные расширения 03 libjpeg-unknown
F4 : JPG4 данные расширения 04 libjpeg-unknown
F5 : JPG5 данные расширения 05 libjpeg-unknown
F6 : JPG6 данные расширения 06 libjpeg-unknown
( F7 → см. SOF48 )
( F8 → см. LSE )
F9 : JPG9 данные расширения 09 libjpeg-неизвестно
FA : JPG10 данные расширения 10 libjpeg-unknown
FB : JPG11 данные расширения 11 libjpeg-unknown
FC : JPG12 данные расширения 12 libjpeg-unknown
FD : JPG13 данные расширения 13 libjpeg-unsupported

JPEG-LS (без потерь):

F7 : SOF48 начало кадра
F8 : Параметры расширения LSE

определено в IEC 15444-1 JPEG 2000 Core (часть 1)

Файл JP2 начинается со структуры Atom/Box (например, mp4/mov, с типичным атомом ftyp …) затем в конечном итоге содержит блок длиной 0 (до конца файла), который затем содержит структуру сегмента/маркеров JFIF с этими

разделителей:

4F : SOC начало кодового потока
90 : SOT начало плитки
93 : СОД начало . ..?
D9 : EOC конец кодового потока (перекрывается EOI)

фиксированный информационный сегмент:

51 : SIZ размер изображения и плитки

функциональные сегменты:

52 : COD стиль кодирования по умолчанию
53 : COC компонент стиля кодирования
5E : RGN область интереса
5C : QCD квантование по умолчанию
5D : QCC компонент квантования
5F : POC изменение порядка продвижения

сегментов указателя:

55 : ТЛМ длина плитки
57 : PLM длина пакета (основной заголовок)
58 : PLT длина пакета (заголовок фрагмента)
60 : PPM заголовки упакованных пакетов (основной заголовок)
61 : PPT заголовки упакованных пакетов (заголовок части фрагмента)

внутренних маркеров и сегментов битового потока:

91 : СОП начало пакета
92 : EPH конец заголовка пакета

информационные сегменты:

63 : CRG регистрация компонента
64 : COM комментарий
78 : CBD Определение битовой глубины компонента
74 : MCT Преобразование нескольких компонентов
75 : MCC Коллекция нескольких компонентов
77 : MCO Заказ преобразования нескольких компонентов

Часть 8: Безопасный JPEG 2000

65 : SEC SEcured Codestream
94 : INSEC INSEcured Codestream

Часть 11: JPEG 2000 для беспроводной связи

68 : EPC Возможность защиты от ошибок
66 : EPB Блок защиты от ошибок
67 : ESD Дескриптор чувствительности к ошибкам
69 : КРАСНЫЙ Дескриптор остаточной ошибки

	х0	х 1	x2	x3	x4	х5	х6	х7	x8	х9	хА	хВ	хС	х Д	хЕ	xF
0x	ноль	ТЭМ

5x		СИЗ	Код наложенного платежа	КОК		ТЛМ		ПЛМ	ПЛТ				ККД	ККК	РГН	ПОС
6x	Ч/МН	РРТ		СРГ	СОМ	СЕК	ЭПБ	ПАЗ	ЭПК	КРАСНЫЙ

9x	СОТ	СОП	ЭПХ	СОД	ИНСЕК

Сх	SOF0	SOF1	SOF2	SOF3	ДХТ	SOF5	SOF6	SOF7	JPG	SOF9	SOF10	SOF11	ЦАП	SOF13	SOF14	СОФ15
Дкс	РСТ0	РСТ1	РСТ2	РСТ3	РСТ4	РСТ5	РСТ6	РСТ7	СОИ	EOI/EOC	SOS	ДКТ	ДНЛ	ДРИ	ДХП	ОПЫТ
Пример	ПРИЛОЖЕНИЕ0	ПРИЛОЖЕНИЕ1	ПРИЛОЖЕНИЕ2	ПРИЛОЖЕНИЕ3	ПРИЛОЖЕНИЕ4	ПРИЛОЖЕНИЕ5	ПРИЛОЖЕНИЕ6	ПРИЛОЖЕНИЕ7	ПРИЛОЖЕНИЕ8	ПРИЛОЖЕНИЕ9	ПРИЛОЖЕНИЕ10	ПРИЛОЖЕНИЕ11	ПРИЛОЖЕНИЕ12	ПРИЛОЖЕНИЕ13	ПРИЛОЖЕНИЕ14	ПРИЛОЖЕНИЕ15
Факс	JPG0	JPG1	JPG2	JPG3	JPG4	JPG5	JPG6	SOF48	ЛСЭ	JPG9	JPG10	JPG11	JPG12	JPG13	СОМ

Формат файла QuickTime

нет настоящего стандарта, 3 варианта:

чистая конкатенация изображений JPG. сразу после EOI следует новый SOI следующего кадра. См. кодек FFMpeg mjpeg .
Motion-JPEG A (реальный JFIF): начинается как изображение JFIF, с FF E1 APP1, затем тег mjpg , но затем со стандартной структурой JFIF (маркеры, 00 -набивной ECS).
Motion-JPEG B (не JFIF): запускается непосредственно как маркер mjpg, затем не маркер JFIF для различных сегментов, поскольку заголовок mjpg содержит указатели на таблицу квантования, таблицу Хаффмана, начало кадра и начало сканирования. .. Данные ECS не заполнены 00 байтами.

Сегменты APPx не применяются по смещению 0, несмотря на спецификации. Они даже не требуются.

хранилище без потерь:

, чтобы JPEG хранил данные без потерь: используйте оттенки серого, качество 100%, затем либо ширину, либо от восьми до 1 пикселя, либо дублируйте дополненные данные 8 раз (изображения JPEG хранятся в блоках 8×8).
No related posts.