轉換 JPEGs 為 JPGs

JPEG，全稱聯合圖像專家小組，是一種廣泛用於數位影像有損壓縮的方法，特別是針對數位攝影產生的影像。壓縮程度可以調整，允許在儲存大小和影像品質之間進行選擇性的權衡。JPEG 通常可以達到 10:1 的壓縮比，而影像品質幾乎沒有明顯損失。

JPEG 壓縮演算法是 JPEG 標準的核心。這個過程從將數位影像從其典型的 RGB 色彩空間轉換為稱為 YCbCr 的不同色彩空間開始。YCbCr 色彩空間將影像分為亮度 (Y)，代表亮度等級，以及色度 (Cb 和 Cr)，代表色彩資訊。這種分離是有益的，因為人眼對亮度的變化比對色彩更敏感，這讓壓縮可以利用這一點，比亮度更壓縮色彩資訊。

一旦影像進入 YCbCr 色彩空間，JPEG 壓縮過程的下一步就是對色度通道進行降採樣。降採樣會降低色度資訊解析度，這通常不會顯著影響影像的感知品質，因為人眼對色彩細節的敏感度較低。這個步驟是可選的，可以根據影像品質和檔案大小之間所需的平衡進行調整。

降採樣後，影像會被分成區塊，通常大小為 8x8 像素。然後每個區塊會個別處理。處理每個區塊的第一步是套用離散餘弦轉換 (DCT)。DCT 是一種數學運算，將空間域資料（像素值）轉換為頻率域。結果是一個頻率係數矩陣，以其空間頻率組成表示影像區塊的資料。

DCT 產生的頻率係數接著會被量化。量化是將一大組輸入值對應到一個較小的集合的過程——在 JPEG 的情況下，這表示降低頻率係數的精度。這是壓縮中有損失的部分，因為一些影像資訊會被捨棄。量化步驟由量化表控制，它決定對每個頻率組成套用多少壓縮。量化表可以調整為偏好較高的影像品質（較少壓縮）或較小的檔案大小（更多壓縮）。

量化後，係數會以鋸齒形順序排列，從左上角開始，並遵循一個優先考慮較低頻率組成而非較高頻率組成的模式。這是因為較低頻率組成（代表影像中較均勻的部分）比較高頻率組成（代表較精細的細節和邊緣）對整體外觀更重要。

JPEG 壓縮過程的下一步是熵編碼，這是一種無損壓縮的方法。JPEG 中最常見的熵編碼形式是霍夫曼編碼，儘管算術編碼也是一種選擇。霍夫曼編碼的工作原理是為較頻繁出現的項目分配較短的碼，為較不頻繁出現的項目分配較長的碼。由於鋸齒形排序傾向於將類似的頻率係數分組在一起，因此它提高了霍夫曼編碼的效率。

熵編碼完成後，壓縮資料會儲存在符合 JPEG 標準的檔案格式中。此檔案格式包含一個標頭，其中包含有關影像的資訊，例如其尺寸和使用的量化表，接著是霍夫曼編碼的影像資料。檔案格式也支援包含元資料，例如 EXIF 資料，其中可能包含有關用於拍攝照片的相機設定、拍攝日期和時間以及其他相關詳細資訊。

當開啟 JPEG 影像時，解壓縮過程基本上會反轉壓縮步驟。霍夫曼編碼的資料會被解碼，量化的頻率係數會使用壓縮期間使用的相同量化表進行反量化，並將反離散餘弦轉換 (IDCT) 套用於每個區塊，將頻率域資料轉換回空間域像素值。

反量化和 IDCT 過程會因為壓縮的有損性質而引入一些錯誤，這就是為什麼 JPEG 不適合會進行多次編輯和重新儲存的影像。每次儲存 JPEG 影像時，它都會再次經歷壓縮過程，並且會遺失額外的影像資訊。這可能會隨著時間推移導致影像品質明顯下降，這種現象稱為「世代損失」。

儘管 JPEG 壓縮具有有損性質，但由於其靈活性與效率，它仍然是一種流行的影像格式。JPEG 影像的檔案大小可以非常小，這使其非常適合用於網路，在網路中頻寬和載入時間是很重要的考量因素。此外，JPEG 標準包含漸進模式，允許影像以這樣的方式編碼，使其可以分多個步驟解碼，每個步驟都會提高影像解析度。這對於網路影像特別有用，因為它允許快速顯示低品質版本的影像，隨著更多資料下載，品質會提升。

JPEG 也有一些限制，並不總是所有類型影像的最佳選擇。例如，它不適合具有銳利邊緣或高對比文字的影像，因為壓縮會在這些區域周圍產生明顯的偽影。此外，JPEG 不支援透明度，這是 PNG 和 GIF 等其他格式提供的功能。

為了解決原始 JPEG 標準的一些限制，已經開發了新的格式，例如 JPEG 2000 和 JPEG XR。這些格式提供了更高的壓縮效率、支援更高的位元深度，以及透明度和無損壓縮等額外功能。然而，它們尚未達到與原始 JPEG 格式相同的廣泛採用程度。

總之，JPEG 影像格式是數學、人類視覺心理學和電腦科學的複雜平衡。其廣泛使用證明了它在縮小檔案大小的同時，維持大多數應用程式可以接受的影像品質的有效性。了解 JPEG 的技術方面可以幫助使用者在何時使用此格式以及如何針對品質和檔案大小的平衡最佳化其影像，以最符合其需求做出明智的決定。

JPEG（聯合圖像專家小組）圖像格式，通常稱為 JPG，是一種廣泛使用的有損壓縮數位影像方法，特別是針對數位攝影產生的影像。壓縮程度可以調整，允許在儲存大小和影像品質之間進行可選擇的權衡。JPEG 通常可以達到 10:1 的壓縮比，而影像品質幾乎沒有明顯損失。

JPEG 壓縮用於多種影像檔案格式。JPEG/Exif 是數位相機和其他攝影影像擷取裝置最常用的影像格式；與 JPEG/JFIF 一起，它是網際網路上儲存和傳輸攝影影像最常見的格式。這些格式變體通常沒有區別，而僅稱為 JPEG。

JPEG 格式包含多種標準，包括 JPEG/Exif、JPEG/JFIF 和 JPEG 2000，JPEG 2000 是一種較新的標準，提供更好的壓縮效率和更高的運算複雜度。JPEG 標準很複雜，有各種部分和設定檔，但最常用的 JPEG 標準是基線 JPEG，這是大多數人在提到「JPEG」影像時所指的。

JPEG 壓縮演算法的核心是一種基於離散餘弦轉換 (DCT) 的壓縮技術。DCT 是一種與離散傅立葉轉換 (DFT) 類似的傅立葉相關轉換，但僅使用餘弦函數。使用 DCT 是因為它具有將大部分訊號集中在頻譜的低頻率區域的特性，這與自然影像的特性密切相關。

JPEG 壓縮過程包含幾個步驟。最初，影像會從其原始色彩空間（通常為 RGB）轉換為稱為 YCbCr 的不同色彩空間。YCbCr 色彩空間將影像分為亮度元件 (Y)，代表亮度等級，以及兩個色度元件 (Cb 和 Cr)，代表色彩資訊。這種分離是有益的，因為人眼對亮度的變化比對色彩更敏感，允許更積極地壓縮色度元件，而不會顯著影響感知的影像品質。

在色彩空間轉換後，影像會分割成區塊，通常大小為 8x8 像素。然後會個別處理每個區塊。對於每個區塊，會套用 DCT，將空間域資料轉換為頻率域資料。此步驟至關重要，因為它使影像資料更易於壓縮，因為自然影像往往具有比高頻率元件更重要的低頻率元件。

套用 DCT 後，會對產生的係數進行量化。量化是將一大組輸入值對應到較小的一組值的過程，有效地減少儲存它們所需的位元數。這是 JPEG 壓縮中損失的主要來源。量化步驟由量化表控制，該表決定對每個 DCT 係數套用多少壓縮。透過調整量化表，使用者可以在影像品質和檔案大小之間進行權衡。

量化後，會透過之字形掃描將係數線性化，按遞增頻率對它們排序。此步驟很重要，因為它將較可能重要的低頻率係數和量化後較可能為零或接近零的高頻率係數分組在一起。此排序有助於下一個步驟，即熵編碼。

熵編碼是一種無損壓縮方法，套用於量化的 DCT 係數。JPEG 中最常用的熵編碼形式是霍夫曼編碼，儘管標準也支援算術編碼。霍夫曼編碼透過將較短的碼分配給較頻繁的元素，將較長的碼分配給較不頻繁的元素來運作。由於自然影像在量化後往往有許多零或接近零的係數，特別是在高頻率區域，因此霍夫曼編碼可以顯著減少壓縮資料的大小。

JPEG 壓縮過程中的最後一步是將壓縮資料儲存在檔案格式中。最常見的格式是 JPEG 檔案交換格式 (JFIF)，它定義如何表示壓縮資料和相關的元資料，例如量化表和霍夫曼碼表，在一個可以由各種軟體解碼的檔案中。另一種常見的格式是可交換影像檔案格式 (Exif)，它由數位相機使用，並包含相機設定和場景資訊等元資料。

JPEG 檔案也包含標記，它們是定義檔案中特定參數或動作的碼序列。這些標記可以表示影像的開始、影像的結束、定義量化表、指定霍夫曼碼表等等。標記對於正確解碼 JPEG 影像至關重要，因為它們提供從壓縮資料重建影像所需的資訊。

JPEG 的主要特點之一是它支援漸進式編碼。在漸進式 JPEG 中，影像會以多重傳遞編碼，每次傳遞都會改善影像品質。這允許在檔案仍在下載時顯示影像的低品質版本，這對於網路影像特別有用。漸進式 JPEG 檔案通常比基線 JPEG 檔案大，但載入期間的品質差異可以改善使用者體驗。

儘管 JPEG 廣泛使用，但它有一些限制。壓縮的有損性質可能會導致偽影，例如區塊化（影像可能顯示出可見的正方形）和「振鈴」（邊緣可能伴隨著雜散振盪）。這些偽影在較高的壓縮等級下更為明顯。此外，JPEG 不適合具有銳利邊緣或高對比文字的影像，因為壓縮演算法可能會模糊邊緣並降低可讀性。

為了解決原始 JPEG 標準的一些限制，開發了 JPEG 2000。JPEG 2000 提供了多項改進，包括更好的壓縮效率、支援無損壓縮，以及有效處理更廣泛的影像類型。然而，與原始 JPEG 標準相比，JPEG 2000 尚未廣泛採用，這主要是由於運算複雜度增加以及某些軟體和網路瀏覽器缺乏支援。

總之，JPEG 影像格式是一種複雜但有效的攝影影像壓縮方法。它被廣泛採用是因為它在影像品質和檔案大小之間取得平衡的靈活性，使其適用於各種應用，從網路圖形到專業攝影。儘管它有缺點，例如容易產生壓縮偽影，但它易於使用且支援各種裝置和軟體，使其成為當今最受歡迎的影像格式之一。