1 JPEG / JFIF Ein Referat von Robert Becker. Robert Becker – Vortrag: JPEG – Seminar...

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JPEG / JFIF

Ein Referat von Robert Becker

Robert Becker – Vortrag: JPEG – Seminar Multimediadatenformate – WS 02/03 – Informatik FU Berlin 2

JPEG JFIF• JPEG (Joint Photographic Experts Group) Komitee, setzt sich aus

den Organisationen ISO und CCITT zusammen.

• Traten erstmals 1986 zusammen.

• 1992 dann der JPEG Standard

• JPEG 2000 ist der neueste Standard

• JFIF (JPEG File Interchange Format) ist das eigentliche Grafikformat, die Implementierung des Standards


JPEG JFIF• Ziele:

• Kompressionsverfahren ohne Datenverlust

(lossless mode)

• Kompressionsverfahren mit Datenverlust,

aber einstellbarer Kompressionsrate

• Vertretbare Komplexität

• Auf alle unbewegten Bilder anwendbar,

ohne Beschränkung der Farbtiefe


Kompression mit Verlusten

1. Konvertierung des Bildes in den YUV-Farbraum

2. Farb-Subsampling, Aufteilung in Blöcke

3. Diskrete Cosinustransformation (DCT)

4. Quantisierung der DCT-Koeffizienten

5. Serialisierung der Koeffizienten in ZickZack-Anordnung

6. Codierung der Koeffizienten1. Huffmancodierung

2. Arithmetische Codierung


Der YUV-Farbraum

• Normalerweise in RGB, CYM, ...

3 Basen im Farbenraum Farbmodell

• Auge kann Helligkeitsunterschiede besser erkennen als Farbunterschiede Helligkeit-Farbigkeit-Modell

• JPEG lässt die Wahl

des Modells frei

• In JFIF ist das Helligkeit-

Farbigkeit-Modell YUV festgelegt


Das YUV-Modell

• Y ist die Luminanz

• U die Farbabweichung in Richtung Rot (Chrominanz)• V die Farbabweichung in Richtung Blau (Chrominanz)

Um Farbwerte in RGB-Darstellung

in YUV umzurechnen,

braucht man folgende Formel:

Die Formel für die

Rücktransformation

Ist wie folgt:


• Kleine Unterschiede in U und V sind für das Auge nur schwer wahrzunehmen

Farbsubsampling = Werte für U und V werden in 2x2 Blöcken gespeichert

• Weiterhin werden die Pixelwerte in 8x8 Blöcke aufgeteilt und getrennt bearbeitet

Farbsubsampling / Aufteilen in Blöcke


• DCT verwandt mit der Fourier Transformation• DCT:

• IDCT (Inverse DCT):

Diskrete Cosinus Transformation (DCT)


• 8x8 Block = diskretes Signal von 64 Werten• Werte sind abhängig von den 2 räumlichen Dimensionen x und y


Pixel(IDCT)

DCT


• Werte werden in ihr Spektrum transformiert, auf eine Basis von 64 orthogonalen, diskreten Signalen

• Koeffizienten bilden die Ausgabewerte


DC - Wert

AC - Werte

Der DC (Direct Current) Wert ist der Durchschnitt der 64 Werte mal 8(Gleichstromkoeffizient)

Die AC (Alternating Current) Werte speichern die Veränderungen zum DC(Wechselstromkoeffizient)


• Beispiele


700 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0

87 87 87 87 87 87 87 8787 87 87 87 87 87 87 8787 87 87 87 87 87 87 8787 87 87 87 87 87 87 8787 87 87 87 87 87 87 8787 87 87 87 87 87 87 8787 87 87 87 87 87 87 8787 87 87 87 87 87 87 87

DCT IDCT

Resultat


• Beispiele


DCT IDCT

Resultat

700 100 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0

105 102 97 91 84 78 73 70105 102 97 91 84 78 73 70105 102 97 91 84 78 73 70105 102 97 91 84 78 73 70105 102 97 91 84 78 73 70105 102 97 91 84 78 73 70105 102 97 91 84 78 73 70105 102 97 91 84 78 73 70


• Beispiele


DCT IDCT

Resultat

104 94 81 71 71 81 94 104104 94 81 71 71 81 94 104104 94 81 71 71 81 94 104104 94 81 71 71 81 94 104104 94 81 71 71 81 94 104104 94 81 71 71 81 94 104104 94 81 71 71 81 94 104104 94 81 71 71 81 94 104

700 0 100 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0


• Beispiele


DCT IDCT

Resultat

700 100 100 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0

121 109 91 75 68 71 80 86121 109 91 75 68 71 80 86121 109 91 75 68 71 80 86121 109 91 75 68 71 80 86121 109 91 75 68 71 80 86121 109 91 75 68 71 80 86121 109 91 75 68 71 80 86121 109 91 75 68 71 80 86


• Beispiele


DCT IDCT

Resultat

700 100 100 0 0 0 0 0200 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0

156 144 125 109 102 106 114 121151 138 120 104 97 100 109 116141 129 110 94 87 91 99 106128 116 97 82 75 78 86 93114 102 84 68 61 64 73 80102 89 71 55 48 51 60 6792 80 61 45 38 42 50 5786 74 56 40 33 36 45 52


• Beispiele


DCT IDCT

Resultat

950 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 500

124 105 139 95 143 98 132 114105 157 61 187 51 176 80 132139 61 205 17 221 32 176 9895 187 17 239 0 221 51 143143 51 221 0 239 17 187 9598 176 32 221 17 205 61 139132 80 176 51 187 61 157 105114 132 98 143 95 139 105 124


• DCT-Werte werden durch einen Wert aus der Quantisierungsmatrix geteilt und danach gerundet

• Rückwärts muss der DCT-Wert nur mit dem Wert aus der Quantisierungsmatrixmultipliziert werden

Hier entsteht Verlust!• Individuelle Einstellung der Q-Werte

Möglich

Quantisierung

Quantisierungsmatrix


• Beispiel

Quantisierung

Quantisierungsmatrix

DCT Werte vor Quantisierung

DCT Werte nach Quantisierung


• Daten werden im Zick-Zack Muster serialisiert

• Der DC Wert wird als Differenz zum DC-Wert des vorherigen 8x8 Blocks gespeichert

• Der lineare Datenstrom kann danach noch Lauflängen codiert werden

Serialisierung


Huffman-Codierung vs. Arithmetische Codierung• HC erstellt eine HuffmanCodeTabelle,

Die mit übertragen werden muss• AC erzielt 5 – 10 % bessere Ergebnisse

bei der Komprimierung• AC ist jedoch komplexer als HC und

benötigt so mehr Rechenleistung• Für AC fallen in vielen Fällen

Lizenzgebühren an

JFIF benutzt Huffman-Codierung

Codierung


• Sequential Mode• Die Bilddaten werden sequentiell von links oben bis

rechts unten codiert• beste Komprimierung & am einfachsten zu implementieren

• Progressive Mode• Bilddaten werden in mehreren Durchgängen codiert• Koeffizienten mit den niedrigsten Frequenzen zuerst• Koeffizienten immer genauer

• Hierarchical Mode• Bilder stehen in gröberen Auflösungen zur Verfügung• Bilder werden hierarchisch mit immer besser Auflösung geladen

Operationsmodi


Codierung – Decodierung

Zusammenfassung


• plattformunabhängig • YUV - Farbmodell• Besteht aus JPEG-Daten +

Informationen zum Entpacken• Einzelne Teile werden durch

Makierungen eingeleitet• Jede Makierung hat 2 Byte –

das erste Byte ist immer FF – das Zweite immer größer 0

JFIF (JPEG File Interchange Format)

(0xFFD8)

(0xFFE0)

(0xFF**)

(0xFFDA)

(0xFFD9)


SOI - Start Of Image (0xFFD8)

Markiert den Anfang der Datei, vorhergehende Bits werden ignoriert

APP0 - APPlication (0xFFE0)


z.B. JFIF0


Optionale Beschreibungsblöcke

DQT - Define Quantisation Table (0xFFDB)

• Für jede Quantisierungstabelle muss ein eigener Eintrag

gemacht werden

• Die 4 Bit nach der Präzision bestimmen dann die Nummer

des Eintrags




DHT - Define Huffman Table (0xFFC4)

• Für jede Huffmantabelle muss ein eigener Eintrag gemacht

werden

• Zählwerte geben an, wieviele Codes mit i Bit vorkommen




SOF - Start Of Frame (0xFFC)

• Rahmendaten über das Bild

• Index in der Markierung ist

eine Identifikation des

Bildrahmens

• Teilt unter anderem den

Modus mit in dem codiert

wird (Möglichkeiten: 1-3, 5-7,

9-11, 13-15)



SOS - Start Of Scan (0xFFDA)

• Hier beginnt der Bit-Strom



EOI - End Of Image (0xFFD9)

Markiert das Ende der Datei, nachfolgende Bits werden ignoriert

Aufbau:

1. SOI

2. APP0 Länge, Kennung, ...

3. DQT Länge, Präzision, ...

4. SOF0 Länge, Genauigkeit, ...

5. DHT Länge, Index, ...

6. SOS Länge, Bitstrom, ...

7. EOI



- Variable Kompressionsstufen

- Wird vom Programm bereit

gestellt

- Andere mögliche Optionen:

- Feinere Kompressionsstufen

- Vorschaubild

- Progressive Mode (Mehrere

Durchgänge)

JPEGs (JFIFs) erstellen


JPEGs (JFIFs) erstellenMit Vorschaubild und feineren Kompressionsstufen


JPEG Vergleich

Beispiele

Hohe Kompression26 KB

Mittlere Kompression13 KB

Niedrige Kompression11 KB

Doppelte Kompression12 KB


JPEG – GIF Vergleich

Beispiele

JPEG (Hoch)14 KB

GIF (53 Farben)11 KB



Beispiele

JPEG (Hoch)17 KB

JPEG (Niedrig)14 KB

GIF (64)13 KB

GIF (16)9 KB



Beispiele

JPEG (Mittel)6 KB

GIF (256)14 KB

GIF (64)8 KB



Beispiele

GIF (256)6 KB

JPEG (Hoch)26 KB



Beispiele

JPEG (Mittel)9 KB

JPEG (Niedrig)7 KB



Beispiele



Beispiele

JPEG15 KB

GIF23 KB

JPEG18 KB

GIF4 KB



Vergleich


JPEG – GIF – PNG Vergleich

Beispiele

JPEG (Mittel)26 KB

GIF (256)10 KB

PNG8 KB



Beispiele

JPEG (Mittel)26 KB

GIF (256)10 KB

PNG8 KB



Beispiele


• Wavelets (Diskrete Wavelet Transformation)• 4 verschiedene Progressive Modes (Qualität, Auflösung,

Position, Farbe)• Skalierte Quantisierung• Arithmetische Codierung• Unterteilt Bild nicht mehr in Blöcke

keine Artefakte mehr• Automatische Fehlerkorrektur für Datenübertragung• Notwendigkeit für JPEG2000 besteht nicht unbedingt

fraglich ob es sich durchsetzt

JPEG 2000 – Ein Ausblick


Wavelets – Ein Rückblick


JPEG 2000 – Beispiele

JPEG – 16 KB JPEG2000 – 16 KB



JPEG – 16 KB JPEG2000 – 16 KB



Original JPEG – 1:10 JPEG – 1:20

JPEG2000 – 1:20JPEG2000 – 1:10



JPEG – 1:50

JPEG2000 – 1:100JPEG2000 – 1:50


Literatur

• http://141.22.17.5/~lehnart/Bildverarbeitung/tis_jpeg/html/tis_010.html

• http://www.faqs.org/faqs/compression-faq/• http://www.aware.com/products/compression/jpeg2000.

html• http://www.inf.fu-berlin.de/inst/zdm/lect/digvideo/

BMP_JPEG_MPEG/index.htm

Und viele mehr... (http://www.google.de)

http://141.22.17.5/~lehnart/Bildverarbeitung/tis_jpeg/html/tis_010.html



http://www.faqs.org/faqs/compression-faq/

http://www.aware.com/products/compression/jpeg2000.html

http://www.aware.com/products/compression/jpeg2000.html

http://www.inf.fu-berlin.de/inst/zdm/lect/digvideo/

http://www.google.de/

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