将jpeg转换成BMP的类

压缩算法简介
1. 色彩模型
2. DCT (离散余弦变换)
3. 重排列 DCT 结果
4. 量化
5. 0 RLE 编码
6. 范式 Huffman 编码
7. DC 的编码
解码过程简述
8. 一个数据单元 Y 的解码
9. JPG 文件(Byte 级)里怎样组织图片信息
10. 关于标记
11. JPG 文件中 Haffman 表的储存
12. 采样系数
13. JPG 文件的解码简述

此资源将JPEG格式的图片转化为BMP格式，首先进行解码，然后对其进行Bmp格式编码

本文通过比较 JPEG 编码器来进行图像压缩DWT 压缩与 DCT 压缩的性能。 小波变换已经出现图像压缩领域的尖端技术。 基于小波的编码提供以更高的压缩比显着提高图像质量。 由于多分辨率特性小波变换，它们已被 JPEG2000 标准改编为选择的变换。 DWT 产生更高的压缩比和更好的视觉质量。

这个程序是我改写别人windows下的代码，移植过来的，很麻烦，因为windows下与linux下的字对齐机制不同，实现了从yuv转jpg的转换，没有调用jpeg库，适合嵌入式开发。里面没有注释，懒得写了。

主要介绍了java 使用ImageIO.writer从BufferedImage生成jpeg图像遇到问题总结及解决的相关资料,需要的朋友可以参考下

jpeg压缩的matlab代码ComCNN-RecCNN 论文代码“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”。 中华网 框架 要求 Windows10的 Matlab R2015b MatconvNet 1.0-beta23（） CUDA 8.0（CPU正常） 怎么跑 训练 我们在文件夹ComCNN/RecCNN_model和RecCNN\data\model提供了RecCNN和ComCNN的ComCNN/RecCNN_model RecCNN\data\model 。 生成RecCNN模型的训练数据（使用预先训练的ComCNN或新建的ComCNN模型）。 训练RecCNN模型，并将生成的RecCNN模型复制到ComCNN/RecCNN_model 生成ComCNN模型的训练数据。 训练ComCNN模型（在训练过程中使用新产生的RecCNN模型），并将产生的ComCNN模型复制到RecCNN\data\model 。 重复上述四个步骤几次，直到模型稳定为止。 测验 通过培训阶段，获得了新生成的ComCNN和RecCNN模型。 执行ComCNN ComCNN/Demo_Test_Qp_30.m

图像压缩编码码matlab实现，包括线性预测编码，算术编码，行程编码，变换编码，DM编码，jpeg x = double(x) - 128; %像素层次移动-128 [xm, xn] = size(x); %得到像素尺寸 t = dctmtx(8); %得到8*8DCT矩阵 %将图像分割成8*8子图像，进行DCT，然后进行量化 y = blkproc(x, [8,8], 'P1*x*P2', t, t'); m = [16 11 10 16 24 40 51 61 %JPEG量化步长矩阵 12 12 14 19 26 58 60 55 14 13 16 24 40 57 69 56 14 17 22 29 51 87 80 62 18 22 37 56 68 109 103 77 24 35 55 64 81 104 113 92 49 64 78 87 103 121 120 101 72 92 95 98 112 110 103 99]*quality;

function [OneColorCode]=JPEGEncode(I,quantizationFactor,quantizationTable) I=double(I);%扩展范围 I=I-128;%电平平移128 [row,column]=size(I);%图像的大小 blockCount=row*column/64;%8*8分块数 %dct2变换：把ImageSub分成8*8像素块，分别进行dct2变换，得变换系数矩阵Coef I=blkproc(I,[8 8],'dct2(x)'); %JPEG建议量化矩阵 quantizationMatrix=quantizationFactor.*quantizationTable; I=blkproc(I,[8 8],'round(x./P1)',quantizationMatrix);%%向靠近的整数取圆整 %DC系数的DPCM编码 for i=row-7:-8:1 for j=column-7:-8:1 if j==1 if i~=1 %不是第一个DC系数

静态JPEG图像压缩标准.ppt