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取JPG图片高度与宽度

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  展开全部详细情况参阅下文,不过换算很麻烦,自己看看吧(这里只有一半,文章太大,发不上来,如要后半部,写信给我)。另外我有一个能得到指定图片的大小的Dll文件,如果需要也可告诉我。m.m.

  JPEG 的图片使用的是 YCrCb 颜色模型, 而不是计算机上最常用的 RGB. 关于色

  彩模型, 这里不多阐述. 只是说明, YCrCb 模型更适合图形压缩. 因为人眼对图片上

  的亮度 Y 的变化远比色度 C 的变化敏感. 我们完全可以每个点保存一个 8bit 的亮

  度值, 每 2x2 个点保存一个 Cr Cb 值, 而图象在肉眼中的感觉不会起太大的变化.

  一般, C 值 (包括 Cb Cr) 应该是一个有符号的数字, 但这里被处理过了, 方法

  JPEG 里, 要对数据压缩, 先要做一次 DCT 变换. DCT 变换的原理, 涉及到数学

  知识, 这里我们不必深究. 反正和傅立叶变换(学过高数的都知道) 是差不多了. 经过

  这个变换, 就把图片里点和点间的规律呈现出来了, 更方便压缩.JPEG 里是对每 8x8

  个点为一个单位处理的. 所以如果原始图片的长宽不是 8 的倍数, 都需要先补成 8

  的倍数, 好一块块的处理. 另外, 记得刚才我说的 Cr Cb 都是 2x2 记录一次吗? 所

  以大多数情况, 是要补成 16x16 的整数块.按从左到右, 从上到下的次序排列 (和我

  这个步骤很花时间, 另外有种 AA&N 优化算法, 大家可以去 inet 自己找一下.

  DCT 将一个 8x8 的数组变换成另一个 8x8 的数组. 但是内存里所有数据都是线

  形存放的, 如果我们一行行的存放这 64 个数字, 每行的结尾的点和下行开始的点就

  对于前面得到的 64 个空间频率振幅值, 我们将对它们作幅度分层量化操作.方

  这张表依据心理视觉阀制作, 对 8bit 的亮度和色度的图象的处理效果不错.

  当然我们可以使用任意的量化表. 量化表是定义在 jpeg 的 DQT 标记后. 一般

  量化表是控制 JPEG 压缩比的关键. 这个步骤除掉了一些高频量, 损失了很高

  细节. 但事实上人眼对高空间频率远没有低频敏感.所以处理后的视觉损失很小.

  另一个重要原因是所有的图片的点与点之间会有一个色彩过渡的过程. 大量的图象

  信息被包含在低空间频率中. 经过量化处理后, 在高空间频率段, 将出现大量连续

  现在我们矢量中有许多连续的 0. 我们可以使用 RLC 来压缩掉这些 0. 这里我们

  将跳过第一个矢量 (后面将解释为什么) 因为它的编码比较特别. 假设有一组矢量

  由于后面 huffman 编码的要求, 每组数字前一个表示 0 的数量的必须是 4 bit,

  为了提高储存效率, JPEG 里并不直接保存数值, 而是将数值按位数分成 16 组:

  括号里的数值正好合成一个字节. 后面被编码的数字表示范围是 -32767..32767.

  合成的字节里, 高 4 位是前续 0 的个数, 低 4 位描述了后面数字的位数.

  那么最后对于前面的例子表示的 63 个系数 (记得我们将第一个跳过了吗?) 按位流

  记得刚才我们跳过了每组 64 个数据的第一个吧, DC 就是指的这个数字 (后面 63

  即一块图象样本的平均值. 就是说, 它包含了原始 8x8 图象块里的很多能量. (通常

  JPEG 的作者指出连续块的 DC 率之间有很紧密的联系, 因此他们决定对 8x8 块的

  下面再来看看上面那个例子: (记住我们保存的 DC 是和上一块 DC 的差值 Diff)

  它将放在 63 个 AC 的前面, 上面上个例子的最终 BIT 流如下:

  在处理 JPG 文件时, 如果你碰到一个 0xFF, 而它后面的字节不是 0, 并且这个字节

  没有意义. 那么你遇到的 0xFF 字节必须被忽略. (一些 JPG 里, 常用用 0xFF 做某

  些填充用途) 如果你在做 huffman 编码时碰巧产生了一个 0xFF, 那么就用 0xFF

  另外在 huffman 编码区域结束时, 碰到几个 bit 没有用的时候, 应该用 1 去填充.

  通常穿插在数据流里, 我想是担心 JPG 解码出问题吧(应该配合 DRI 使用). 不过很

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