Question

我正在编写手工jpeg算法。然而，量化步骤似乎有问题：这是我正在尝试编码的图片：Lena.png

这是量化步骤之后的结果（+解码但没有霍夫曼编码的东西）：post quantization result

现在我执行此步骤的代码：

def quantification(transformee) :
matrice=np.array([(16 , 11 , 10 , 16 , 24 , 40 , 51 , 61 ),(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 , 100 , 103 , 99)],dtype=float)
quanti=[]
for i in transformee :
    k=i/matrice
    quanti+=[np.around(k)]
return quanti

def dequantification(quanti) :
matrice=np.array([(16 , 11 , 10 , 16 , 24 , 40 , 51 , 61 ),(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 , 100 , 103 , 99)],dtype=float)
retour_transformee=[]
for k in quanti :
    temp=np.zeros((8,8),dtype=float)
    for i in range(8) :
        for j in range(8) :
            temp[i,j]=matrice[i,j]*k[i,j]
    retour_transformee.append(temp)
return retour_transformee

transformee是8 * 8矩阵的列表（已使用DCT）。量化矩阵是维基百科（JPEG）中给出的量化矩阵

对不起算法中的法语部分

Answer 1

图像看起来像你解码后没有削减值。

通过量化改变的DCT系数可能导致IDCT产生0-255范围之外的值。

Answer 2

我建议您确保RGB到YCbCr和YCbCr到RGB的转换确保您被钳制到[0..255]。两个颜色空间重叠但不相同。

Jpeg压缩人工制品（绿色像素）

2 个答案: