Algoritmo JPEG

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JPEG JUAN CAMILO SACANAMBOY

GERARDO ANDRÉS SUÁREZ

CONTENIDO

1. INTRODUCCIÓN

2. ALGORITMO JPEG

3. APLICACIONES

4. CONCLUSIONES

5. VIDEO

6. BIBLIOGRAFÍA

INTRODUCCIÓN

¿Por qué comprimir?

• Ahorrar espacio en memoria.

• Buena velocidad de transmisión de

información.

JPEG: Joint Photographic Experts

Group

• 1986- Creación de JPEG y de la codificación

de imágenes en pantallas

• Muchos tipos de compresión JPEG (la

mayoría con pérdida)

LA IDEA

• Necesidad de un método eficiente para

transmitir la información

• ¡Las imágenes digitales son básicamente

matrices!

COMPRESIÓN JPEG

• Habitualmente se usan algoritmos de compresión

con pérdida.

• Compresión sin pérdida: JPEG2000, JPEG-LS y

Lossless JPEG

• Aprovecha dos defectos visuales del ojo humano: o Más sensible al cambio en la luminancia que en la crominancia.

(1'000.000 bastones y 300.000 conos)

o Percibe mejor cambios de brillo en zonas homogéneas que en zonas

donde la variación es grande

LINK

COMPRESIÓN JPEG

• Mayor compresión, menor tamaño y menor

calidad de la imagen.

• La pérdida de calidad con sucesivas

compresiones es acumulativa.

• Imágenes con textos, líneas o bordes muy

definidos(NO).

• Grandes áreas de colores sólidos (SI).

ALGORITMO

ALGORITMO DE COMPRESIÓN

TRANSFORMACIÓN DEL ESPACIO

DE COLOR

• Características de la imagen

• Pasar de RGB a YUV

Y = 0,257 * R + 0,504 * G + 0,098 * B + 16

Cb = U = -0,148 * R - 0,291 * G + 0,439 * B + 128

Cr = V = 0,439 * R - 0,368 * G - 0,071 * B + 128

¿OBJETIVO?

Y: Luminancia (Escala de Grises).

U y V: Crominancia,diferencia azul y rojo

respectivamente.

Recordemos: El ojo humano es más

perceptible a los cambios de brillo que de

color.

No se pierde mucha información.

SUBMUESTREO

• Al guardar la imagen se puede reducir la

información de color respecto al brillo.

• El espacio de color YUV es 4:4:4.Si no se

realiza el submuestreo la imagen quedaría

así.

¿QUE ES 4:4:4,4:2:2....?

• X: frecuencia de muestreo horizontal del canal de brillo.

• Y: frecuencia de muestreo horizontal de los canales de color en

relación a X

• Z: frecuencia de muestreo vertical de los canales de color en

relación a Y.

• 1×1,1×1,1×1 - 4:4:4

• 2×1,1×2,1×1 - 4:2:2

• 2×2,1×1,1×1 - 4:2:0

Frecuencia de muestreo 4-2

VISUALICEMOS

TRANSFORMACIÓN DISCRETA DE

COSENO (DCT)

• Basada en la transformada de Fourier pero

para números reales

• U : Matriz transformada

• u : Matriz de entrada

• N: cantidad filas y columnas

TRANSFORMACIÓN DISCRETA DE

COSENO (DCT)

• Concentra mucho la información en los primeros

valores

IMPLEMENTACIÓN DCT

• Existen algoritmos rápidos para la DCT

o Basados en FFT

o Basados en técnicas matriciales

TRANSFORMACIÓN

• Dividir cada componente de la imagen en

pequeños bloques de 8x8 pixeles.

TRANSFORMACIÓN

• Cada uno de los cuadrados como una

combinación lineal de los 64 restantes.

• Ejemplo:

(-128) (-128)

Valores entre -128 y 127

Entorno al cero

• Se aplica la transformada discreta de

coseno y se redondea al entero más

próximo.

• Lista para realizar la cuantificación digital.

TRANSFORMACIÓN

TRANSFORMACIÓN

CUANTIFICACIÓN DIGITAL

• El ojo humano no es bueno detectando

cambios de brillo en pequeñas áreas

(variación de alta frecuencia).

• Se pueden eliminar las altas frecuencias.

• Se pierde la mayor cantidad de información

(calidad).

CUANTIFICACIÓN DIGITAL

• Matriz de Losheller

• Matriz de cuantificación típica (Opcional para JPEG)

• Se divide cada coeficiente de la matriz transformada

entre los coeficientes de la matriz de Losheller.

CUANTIFICACIÓN DIGITAL

ANTES

DESPUÉS

CODIFICACIÓN ENTRÓPICA

Es una codificación sin pérdida de datos

CODIFICACIÓN ENTRÓPICA

Quedamos aquí:

Ahora:−26, −3, 0, −3, −2, −6, 2, −4, 1 −4, 1, 1, 5, 1, 2, −1, 1, −1, 2, 0, 0, 0,

0, 0, −1, −1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,

0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0

CODIFICACIÓN ENTRÓPICA

JPEG tiene un código Huffman para cortar la cadena

anterior en el punto en el que el resto de coeficientes

sean ceros, y así, ahorrar espacio:

−26, −3, 0, −3, −2, −6, 2, −4, 1 −4, 1, 1, 5, 1, 2, −1, 1, −1, 2,

0, 0, 0, 0, 0, −1, −1, EOB

DECODIFICACIÓN

• Mismo proceso pero realizado inversamente

o Se decodifica y se pone el valor en su casilla.

o Se multiplica el valor por correspondiente a la matriz

de cuantificación usada

o Se deshace la transformación DCT

o Se suman 128 a cada entrada

APLICACIONES

• Mayoría de cámaras digitales

• Otros dispositivos de captura de

imágenes(Scanner)

• Transmisión de imágenes en la World Wide

Web.

• Paisajes, fotos, etc.

CONCLUSIONES

CABECERAS

• JFIF: Inicio

EXIF:Metadatos

CONCLUSIONES

• Cuidado con los divisores de la matriz de

cuantización.

• Se debe mantener una buena relación

compresión-calidad.

• La pérdida de calidad en la compresión es

acumulativa.

• El algoritmo de compresión JPEG es con

pérdida, pero aprovecha las

características del ojo humano.

CONCLUSIONES

• El JPEG se caracteriza por su alta

flexibilidad a la hora de ajustar el tamaño de

compresión.

VIDEO

BIBLIOGRAFÍA

• Wikipedia:

http://es.wikipedia.org/wiki/Joint_Photographic_Experts

_Group

• JPEG Compression-Kyle White:

http://www.stat.ncsu.edu/people/martin/courses/st783/k

wilson.pdf

• ¿Cómo el algoritmo de compresión JPEG engaña al ojo

humano?:

http://www.pensamientoscomputables.com/entrada/algo

r

itmo-compresion-jpeg-jpg.html

• Transformadas:

http://www.gts.tsc.uvigo.es/pi/Transformadas.pdf