檢視 JPEG 的原始碼

'''JPEG'''抑係講'''JPG'''，係一種針對相片影像來講當多使用个失真壓縮標準方法，由'''聯合圖像專家小組'''（英語：'''J'''oint'''P'''hotographic'''E'''xperts'''G'''roup）開發。這隻團隊係一九八六年創立个，一九九二年發布了 JPEG 个標準而在一九九四年得著了 ISO 一千空九十一八角色个認定。JPEG 還有視訊音訊音訊壓縮標準个 MPEG（Moving Picture Experts Group）當會混亂，但係兩者係無共樣个組織摎標準。

JPEG 本身淨有講定定仰吔同一個影像轉換做位元組个數據串流（streaming）， 毋過並無說明這兜位元組仰般在任何特定个儲存媒體頂高受封存起來。JPEG 个壓縮方式一般係失真壓縮，在壓縮過程當中圖个品質會受著可見个破壞，有一種以 JPEG 為基礎个標準 Lossless JPEG 係用無失正經个壓縮个方式，毋過 Lossless JPEG 並無受著廣泛个支援。

一個由 C-Cube Microsystems 等公司所建立額外標準，安到'''JFIF'''（'''J'''PEG'''F'''ile'''I'''nterchange'''F'''ormat，JPEG 檔案交換个格式，聯合圖像專家小組檔案交換格式）詳細說明仰仔對一個 JPEG 串流，產出一個適合在電腦儲存還有傳輸（像係在網際網路項）个檔案。在普遍个用法，係講有人一個 " JPEG 檔案 "，一般來講佢係意指一個 JFIF 檔案，抑係有成時係一個 Exif JPEG 檔案。毋過，也有其他以 JPEG 為基礎个檔案格式，像係 JNG。

使用 JPEG 格式壓縮个圖片檔案一般也安到 JPEG Files，最普遍使用个副檔名格式係 . jpg，其他用个副檔名還包含 . JPEG、. jpe、. jfif 還有 . jif。JPEG 格式个資料嘛會用受嵌進其他類型个檔案格式內底，像係 TIFF 類型个檔案格式。

JPEG / JFIF 係全球資訊網上最普遍个用來儲存摎傳輸相片个格式。佢並'''無啦'''適合在線條繪圖（drawing）摎其他文字或者係圖示（iconic）个圖形，因為厥个壓縮方法用在這兜類型个圖形項，得著个結果毋好（PNG 摎 GIF 一般係用來儲存這類个圖形；GIF 逐個像素淨八儕元，並無異適合於儲存彩色相片，PNG 做得無失真个儲存相片，毋過檔案忒大个缺點分佢無麼个適合在網路上傳輸）。

對於 JFIF 个 MIME 媒體類型係 _ image / JPEG _（定義於 RFC 一千三百四十一）。

==JPEG 編 / 解碼器範例==

===編碼===

JPEG 標準當中有當多選項當少使用，大部分圖像軟體在建立 JPEG 檔案个時節使用更加簡單个 JFIF 格式。當應用到一個有逐個像素二十四位元（二十四 bits per pixel，紅、藍色、綠各有八位元）个輸入个時節，這片淨針對還較多普遍个編碼方法之一个簡單描寫。這特定个選擇係一種失真資料壓縮方法。

====色彩空間轉換====

首先，影像由 RGB（青紅）轉換做一種安到 YUV 還有無共樣色彩个空間。這同類比 PAL 格式彩色電視傳輸所使用个色彩个空間共樣， 毋過還較像人 MAC 電視傳輸系統運作个方式。毋過毋係一類比 NTSC，類比 NTSC 使用个係 YIQ 色彩空間。

* Y 成份表示一個像素个亮度
* U 摎 V 成份共下表示色調和飽度。

YUV 分量做得由 PAL 制系統中歸化（經過吔伽馬校正）个 R', G', B'經過底下个計算得著：

* Y=零嗒二九九 R'+ 零嗒五八七 G'+ 零角仔一四 B'
*U=筆記七， R'還有兩百五十二八九 G'+ 零嗒四三六 B'
* V=零嗒六一五 R'種出一五㓾豬肉 G'種吔一千擔 B'

這種編碼系統非常有效，因為有人个目珠對亮度差異个敏感度比色還較高。在這進前提下做得設計更加高效壓縮圖像个編碼器（encoder）。

====縮減取樣仔（Downsampling）====

經過 RGB 到 YUV 色空間个轉換後，開始進行縮減採樣來減少 U 摎 V 个成份（安到 " 縮減取樣仔 " 抑係 " 色度抽樣 "（chroma subsampling）。 在 JPEG 啊上這種縮減取樣个比例可以係四 : 四 : 四（無縮減取樣仔）， 四 : 二 : 二（ 在水平方向二个倍數中取一個）， 還有最普遍个四 : 二 : 零（在水平摎垂直方向二个倍數中取一個）。 對於壓縮過程伸著个部分，Y、U、摎 V 都係用非常相像个方式來吔別位處理。====離散餘弦變換（Discrete cosine transform）====

下一步，同影像當中个逐隻成份（Y , U , V）生成三個區域，每一個區域再畫分成像瓷磚樣仔排列个一個人个八 × 八子區域，逐隻區域使用二維个離散餘弦變換（DCT）轉換到頻率空間。

係講有一個恁仔个八 × 八个八 - 位元（零 ~ 兩百五十五）子區域：


: $ { \ begin{ bmatrix } 五十二 & 五十五 & 六十一 & 六十六 & 七十 & 六十一 & 六十四 & 七十三 \ \ 六十三 & 五十九 & 五十五 & 九十 & 一百空九 & 八十五 & 六十九 & 七十二號 \ \ 六十二 & 五十九 & 六十八 & 一百一十三 & 一百四十四 & 一百空四 & 六十六 & 七十三 \ \ 六十三& 五十八 & 七十一 & 一百二十二 & 一百五十四 & 一百空六 & 七十 & 六十九 \ \ 六十七 & 六十一 & 六十八 & 一百空四 & 一百二十六 & 八十八 & 六十八 & 七十 \ \ 七十九 & 六十五 & 六十 & 七十 & 七十七 & 六十八 & 五十八 & 七十五 \ \ 八十五 & 七十一 & 六十四 & 五十九 &五十五 & 六十一 & 六十五 & 八十三 \ \ 八十七 & 七十九 & 六十九 & 六十八 & 六十五 & 七十六 & 七十八 & 九十四 \ end { bmatrix } } $

續下來𢱤一百二十八，分佢个範圍變做176一百二十八 ~ 一百二十七，得著結果為


: ${ \ begin { bmatrix } 七十六 & 七十三 & 兩百五十七 & 八月二十二 & 五十八 & 兩百五十七 & 兩百五十四 & 五十五 \ \ 兩百五十五 & 八月十九 & 七十三 & 三十八 & 十九 & 四十三 & 五十九 & 五十六 \ \ 愛六十六 & 八月十九 &八月十號 & 十五 & 十六 & 兩百五十四 & 八月二十二 & 五十五 \ \ 兩百五十五 & 七十 & 種吔五十七 & 八十六 & 二十六 & 兩百五十二 & 五十八 & 五十九 \ \ 兩百五十一 & 兩百五十七 & 八月十號 & 兩百五十四 & 兩千五百八十二 & 四十 & 八月十號 & 五十八 \ \ 四十九& 兩百五十三 & 八十八 & 五十八 & 五十一 & 八月十號 & 七十 & 五十三 \ \ 四十三 & 種吔五十七 & 兩百五十四 & 八月十九 & 七十三 & 兩百五十七 & 兩百五十三 & 四十五 \ \ 四十一 & 四十九 & 五十九 & 八月十號 & 兩百五十三 & 五十二 & 五十& 三十四 \ end { bmatrix } } $

還過接等使用離散个弦仔變換，同盼得取最接近个整數，得著結果為


: $ { \ begin { bmatrix } 四百一十五 & 三十 & 兩百五十一 & 二十七 & 五十六& 兩百五十 & 兩千五百八十二 & 零 \ \ 四 & 兩百五十二 & 兩百五十一 & 十 & 十三 & 七點七 & 九月初九 & 五 \ \ 四十七 & 七 & 七十七 & 兩百五十五 & 兩百五十九 & 十 & 五 & 八十六 \ \ 四十九 & 十二 & 三十四 & 十五 & 十股十 & 六 & 二 & 二 \ \ 十二 &七點七 & 十三 & 四圍 & 兩千五百八十二 & 二 & 三步八步九百五十二 & 三 \ \ 八十五 & 三 & 二 & 八十六 & 兩千五百八十二 & 一 & 四 & 二 \ \ 重點一千八百空二 & 零 & 零 & 兩千五百八十二 & 重點一千八百空二 & 三步八步九百五十二 & 四 & 重點一千八百空二 \ \ 零 & 零 & 重點一千八百空二 & 四圍 & 重點一千八百空二 & 零 & 一 & 二 \ end { bmatrix } } $

左上角之相當大个數值安到 DC 係數（直流係數）； 其他六十三個值名安到 AC 係數（交流係數）。 下背會對所有八 × 八表格當中个 DC 厥个係數量使用差分編碼，著 AC 係數使用行程編碼。

====量化（Quantization）====

人類目珠在一個相對个大範圍个區域，辨別亮度差異係相當个好，毋過在一個高頻率亮度變動之確切強度个分辨頂高，嗄毋係恁呢哦好啊。這個事實分𠊎兜做得在高頻率成份上當好个降低資訊个數量。簡單地把頻率領域頂高每一隻成份，除了用一個對這成份个常數斯做得完成，還過接等捨位取最接近个整數。這係歸個過程當中个主要失真運算。 用這個結果來講，長透會同已多更加高頻率个成份捨位成為接近零，還過伸著當多會變做細細个正抑係負數。

一个普遍个量化矩陣係：


: $ { \ begin { bmatrix } 十六 & 十一 & 十& 十六 & 二十四 & 四十 & 五十一 & 六十一 \ \ 十二 & 十二 & 十四 & 十九 & 二十六 & 五十八 & 六十 & 五十五 \ \ 十四 & 十三 & 十六 & 二十四 & 四十 & 五十七 & 六十九 & 五十六 \ \ 十四 & 十七 & 二十二 & 二十九 & 五十一 & 八十七 & 八十 & 六十二\ \ 十八 & 二十二 & 三十七 & 五十六 & 六十八 & 一百空九 & 一百空三 & 七十七 \ \ 二十四 & 三十五 & 五十五 & 六十四 & 八十一 & 一百空四 & 一百一十三 & 九十二 \ \ 四十九 & 六十四 & 七十八 & 八十七 & 一百空三 & 一百二十一 & 一百二十 & 一百空一 \ \ 七十二號 & 九十二& 九十五 & 九十八 & 一百一十二 & 一百 & 一百空三 & 九十九 \ end { bmatrix } } $

用這個量化矩陣摎頭前所得著个 DCT 係數矩陣一項相除，得著結果為：


: $ { \ begin { bmatrix } 兩百五十六 & 三步八步九百五十二 & 八十六 & 二 & 二 & 重點一千八百空二 & 零 & 零 \ \ 零 & 兩千五百八十二 & 四圍 & 一 & 一 & 零 & 零 & 零 \ \ 三步八步九百五十二 & 一 & 五 & 重點一千八百空二 & 重點一千八百空二 & 零 & 零 & 零 \ \ 三步八步九百五十二 & 一 & 二 & 重點一千八百空二 & 零 & 零 & 零 & 零 \ \ 一 & 零 &零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ \ 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ \ 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ \ 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ end { bmatrix } } $

舉一個例仔，使用 − 四百一十五（ DC 係數）還過盼得著最接近个整數


: $ \ mathrm { round } \ left ( { \ frac { 四百一十五 } { 十六 } } \ right )=\ mathrm { round } \left ( 奸二十五八九三七五 \ right )=兩百五十六 $

====種各種草莓个相關技術（entropy coding）====

模擬編碼係無失真資料壓縮个一個特別形式。佢牽涉著將影像成份以 Z字型（zigzag）排列仔，摎相像个頻率群組共下（矩陣中向左上个方向係越低頻率之係數，右手會个方向係較高頻率之係數）， 插入長度編碼个零，還過續等對伸个使用霍夫曼編碼。
JPEG 標準也允准（但係並無要求）在數學上優於霍夫曼編碼个算術編碼之使用。毋過，這个特色呢差毋多當少拿著使用，因為佢分人專利所包含，還過佢較像霍夫曼編碼在編碼摎解碼頂高會還較慢。使用算術編碼一般會分檔案還較細大約百分之五。

對前者量化係數所做个 Z 字型序列會係：

− 二十六 ,

− 三 , 零 ,

− 三 , − 二 , − 六 ,

二 , − 四 , 一 , − 三 ,

一 , 一 , 五 , 一 , 二,

− 一 , 一 , − 一 , 二 , 零 , 零 ,

零 , 零 , 零 , − 一 , − 一 , 零 , 零 ,

零 , 零 , 零 , 零 , 零 , 零 , 零 , 零 ,

零 , 零 , 零 , 零 , 零, 零 , 零 ,

零 , 零 , 零 , 零 , 零 , 零 ,

零 , 零 , 零 , 零 , 零 ,

零 , 零 , 零 , 零 ,

零 , 零 , 零 ,

零 , 零 ,

零等伸著个所有數都係零，針對過早結束个序列，JPEG 有一個特別个霍夫曼編碼用詞。使用這特殊个編碼用詞，EOB，這隻序列變做

− 二十六 ,

− 三 , 零 ,

− 三 , − 二 , − 六 ,

二 ,− 四 , 一 − 三 ,

一 , 一 , 五 , 一 , 二 ,

− 一 , 一 , − 一 , 二 , 零 , 零 ,

零 , 零 , 零 , − 一 , − 一 , EOB

====壓縮比率摎無自然个痕跡（artifact）====

撳：artifact 在這個領域又解釋做一個法力个方式、毋係自然訊號、人為現象。

在量化階段該下，照除數量个無共樣，會分結果个壓縮比率可能有當多變化。十 : 一般都可以得到無法度用目珠分辨同原圖還有差別个影像。一百 : 壓縮一般係做得个，毋過摎原圖比較，會看出明顯个無自然痕跡。壓縮个適當等級係依據愛來壓縮該種影像來定。

使用全球資訊網个人，可能熟事這種出現在 JPEG 數位影像，已經知壓縮人為現象个不規則現象。這係因為 JPEG 演算法个量化步驟造成个結果。這種現象在面部相片當中个目珠四周圍特別明顯。佢兜做得藉等選擇縮減个較低水平（ 使用較低个壓縮率）來減少這種現象；佢兜可能藉由使用無失真檔案个格式來儲存一隻影像來消除這種現象，毋過針對相片影像，恁樣一般會使檔案大細增加。

===解碼===

解碼來顯示影像，包含反向做以上所有个過程取 DCT 係數矩陣（在該同 DC 差別過加轉去過後）


: $ { \ begin { bmatrix } 兩百五十六 & 三步八步九百五十二 & 八十六 & 二 & 二 & 重點一千八百空二 & 零 & 零 \ \ 零 & 兩千五百八十二& 四圍 & 一 & 一 & 零 & 零 & 零 \ \ 三步八步九百五十二 & 一 & 五 & 重點一千八百空二 & 重點一千八百空二 & 零 & 零 & 零 \ \ 三步八步九百五十二 & 一 & 二 & 重點一千八百空二 & 零 & 零 & 零 & 零 \ \ 一 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ \ 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ \ 零 &零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ \ 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ end { bmatrix } } $

還過頭擺个量化矩陣乘佢，得著


: $ { \ begin { bmatrix } 四百一十六 &三十三 & 八月十號 & 這頂高个三十二個 & 四十八 & 四十 & 零 & 零 \ \ 零 & 兩百五十四 & 五十六 & 十九 & 二十六 & 零 & 零 & 零 \ \ 四十二啦 & 十三 & 八十 & 兩百五十四 & 四十 & 零 & 零 & 零 \ \ 四十二啦 & 十七 & 四十四 & 兩百五十九 & 零 & 零 & 零& 零 \ \ 十八 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ \ 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ \ 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ \ 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 & 零 \ end { bmatrix } } $

左上角个部分摎原旦 DCT 係數矩陣非常接近地相像。用反向 DCT 得著一個有數值个影像（仍然受移位一百二十八）


: $ \ left [{ \ begin { array } { rrrrrrrr} 愛六十六 & 兩百五十三 & 七十一 & 八十八 & 五十六 & 兩百五十五 & 八十八 & 四十六 \ \ 七十一 & 七十三 & 七十二 & 四十六 & 兩百五十 & 四十一 & 愛六十六 & 種吔五十七 \ \ 七十 & 七十八 & 八十八 & 十七 & 二十 & 十四 &兩百五十一 & 兩百五十三 \ \ 兩百五十三 & 七十三 & 八月二十二 & 八十五 & 二十七 & 十四 & 八月十號 & 五十八 \ \ 五十八 & 兩百五十五 & 兩百五十一 & 兩百五十七 & 八十六 & 四十 & 八十八 & 五十 \ \ 種吔五十七 & 種吔五十七 & 兩百五十四 & 五十八 & 四圍八 & 愛六十六 & 七十二 & 四十七 \ \ 五十三 & 四十六 & 兩百五十一 & 七十四 & 兩百五十五 & 兩百五十三 & 八月二十二 & 四十五 \ \ 四十七 & 三十四 & 五十三 & 七十四 & 八月十號 & 四十七 & 四十七 & 四十一 \ end { array }} \ right] $

佢對每一隻項目加上一百二十八


: $ \ left [{ \ begin { array } { rrrrrrrr } 六十二 & 六十五 & 五十七 & 六十 & 七十二號 & 六十三 & 六十 & 八十二 \ \ 五十七 & 五五 & 五十六 & 八十二 & 一百空八 & 八十七 & 六十二 & 七十一 \ \ 五十八 & 五十 & 六十 & 一百一十一 & 一百四十八 & 一百一十四 & 六十七 & 六十五 \ \ 六十五 & 五十五 & 六十六 & 一百二十 & 一百五十五 & 一百一十四 & 六十八 & 七十 \ \ 七十 & 六十三 & 六十七 & 一百空一& 一百二十二 & 八十八 & 六十 & 七十八 \ \ 七十一 & 七十一 & 六十四 & 七十 & 八十 & 六十二 & 五十六 & 八十一 \ \ 七十五 & 八十二 & 六十七 & 五十四 & 六十三 & 六十五 & 六十六 & 八十三 \ \ 八十一 & 九十四 & 七十五 & 五十四 & 六十八 & 八十一 & 八十一 & 八十七 \ end { array } } \ right] . $

這係解壓縮个子影像，還過做得用來同原子影像來比（乜做得看右片个影像）， 藉由取兩者之間个差異（原旦—解壓縮）得著誤差值。


: $ \left [{ \ begin { array } { rrrrrrrr } 十股十 & 十股十 & 四 & 六 & 兩千五百八十二 & 兩千五百八十二 & 四 & 九月初九 \ \ 六 & 四 & 重點一千八百空二 & 八 & 一 & 兩千五百八十二 & 七 & 一 \ \ 四 & 九 & 八 & 二 & 四圍 & 十股十 & 重點一千八百空二 &八 \ \ 兩千五百八十二 & 三 & 五 & 二 & 重點一千八百空二 & 八十五 & 二 & 重點一千八百空二 \ \ 三步八步九百五十二 & 兩千五百八十二 & 一 & 三 & 四 & 零 & 八 & 八十五 \ \ 八 & 八十六 & 四圍 & 十分之八 & 三步八步九百五十二 & 六 & 二 & 八十六 \ \ 十 & 十一 & 三步八步九百五十二 & 五 & 八十五 & 四圍 & 重點一千八百空二 & 十分之八 \\ 六 & 十五 & 八十六 & 十四 & 三步八步九百五十二 & 5種類 & 三步八步九百五十二 & 七 \ end { array } } \ right] $

逐個像素大概係五个平均絕對誤差，也就係講，$ { \ frac { 一 } { 六十四 } } \ sum_ { x=一 } ^ { 八 } \ sum _ { y=一 } ^ { 八 } | e ( x , y ) |=四圍八七五零 $。誤差在左片个下背明顯較會看著，上家頭个像素變到比厥鄰近右片个像素還較暗。

==用法==

JPEG在色調還過色平滑變化个相片抑係寫實繪畫（painting）做得達到佢最好个效果。在恁樣个情況下，佢一般比完全無失真方法做到還較好，仍然做得產生非常好看个影像（事實上佢會比其他一般个方法像係 GIF 產生還較高品質个影像，因為 GIF 對線條畫圖（drawing）同圖示个圖形係無失真个，毋過針對全彩个影像愛當困難个量化）。

===相片===

JPEG 壓縮个無自然現象做得當好个調和到幼又勻材質个相片裡肚，故所允准得著還較高个壓縮率。

附註：以上个影像並毋係 IEEE / CCIR / EBU 測試影像，還過矺縮編碼器个設定並無指明或者做得著。

中等品質个相片單淨六分之一个儲存空間，毋過做得講無明顯个細節損失抑係看得著个人為效果。毋過，係講有超過一個某整个壓縮限度，壓縮个影像慢慢仔顯現出做得看得著个缺點。參考比率失真理論（rate distortion theory）个文章有針對這種限度效果个數學項之解釋。

===醫學影像：少見个 JPEG 十二位元支援模式===

有當多醫學个影像系統好建立摎處理十二位元 JPEG 影像。十二位元 JPEG 格式既經係 JPEG 規格个一部分，毋過非常少商業軟體程式（或者網頁瀏覽器）支援這種無輒用个 JPEG 格式。

==其他失真壓縮个編碼格式==

更新个失真方法，尤其係細波壓縮（wavelet compression）， 在這兜情況下甚至做得做到還較好。毋過，JPEG 係一種建立到盡好个標準，有當當多做得用个軟體，包含著有自由軟體，故所到二零零五年佢持續得著大量使用。蓋多細波演算法受著專利保護，愛在恁多軟體專案當中自由个使用佢兜係困難抑係無可能个。

JPEG 委員會這下也已經起立佢自有个細波基礎標準－JPEG 兩千，希望最尾做得代核原來个 JPEG 標準。

==潛在个專利爭議==

在二零零二年 Forgent Networks 主張佢擁有將會履行在 JPEG 技術上个專利權，起因於一個在一九八六年已經歸檔个專利（美國專利第四 , 六百九十八 , 六百七十二號）。 這公告已經引起一陣大騷擾，分人想起 Unisys 試等主張對於GIF 影像壓縮標準个權利。

JPEG 委員會審慎調查這個在二零零二年所主張个專利，發現佢等因為前案無效來做廢棄物。其他个乜已經推斷 Forgent 同時無擁有涵蓋 JPEG 个專門利。就算恁呢，在二零零二年摎二零零四年之間，Forgent 藉等摎佢兜个專利授權分一兜三十間公司，而得著大約九千萬美金。在二零零四年四月仔，Forgent 控制告三十一間其他公司來強求更多个授權支付。共年个七月，二十一間較大个電腦公司組成个協會提出了反控告，包含使得專利無效个目標。毋過，到二零零五年七月个時節，這場官司仍然持續仔中。JPEG 委員會在厥明確个目標裡背有一項，係佢兜个標準在毋付授權金之下係做得受實作个，還過佢這兜已經對超過二十个大型組織裡背咧，得著適當个授權利分佢這兜將來个 JPEG 兩千標準。

===專利案結束吔===

經過幾下年个糾纏，在二零零六年十一月，JPEG 專利持有者 Forgent Networks 總算還過三十間 PC 廠商結束了侵權官司， 代價係 PC 廠商向 Forgent 賠錢八百萬美金，毋係 Forgent 期望个一億美金。

在摎 PC 廠商大打官司之前，Forgent 既經同六十零間公司還過解，得著个專利費用總額有一千五百萬銀。包括雅虎在內个四十五間 PC 廠商拒絕對四百六十九九十八千六百七十二號專利問題和解，係選擇了對簿公堂，毋過其中十五家在這進前已經同 Forgent 和解。

雖然還係了錢，毋過 PC 廠商並無輸忒官司；雖然無得著自家想愛个大筆美金，Forgent 乜無徹底失敗。在非盈利性組織美國公共專利基金會（PPF）个𢯭手啊下，佢兜設法獲得了美國專利摎商標局（USPTO）个認可，著 Forgent 專利个有效性在二月摎六月兩擺重新進行了鑑定，最尾法庭限制了 Forgent 專利个應用範圍。還過從另外一方面看，Forgent 个專利也得著咧一定个維護，這愛比畀徹底推翻過好，Forgent 乜表示對結果感覺蓋滿意。

Forgent CEO Richard Snyder 稱：「 在'六百七十二專利个有效期內，𫣆既經得著一億美金。當遽，Forgent 還會再一擺行動。𠊎等个精力今嘎已經轉移到'七百四十六專利上，並等待二零零七年五月个陪審團裁決，同時𠊎等還會繼續促進（分公司）NetSimplicity 个軟體業務。」

==無損耗耗旋轉（lossless JPEG rotation）==

雖然麼个著 JPEG圖像个處理都有可能會造成因為解壓過後正過來造成个損失，毋過，對於簡單个旋轉動作，數學上係做得有法度使圖像做得捩捩轉無損圖像本身个資料。也就係講，有一種方法做得在無需要同圖像解壓過後正做得旋轉。這係因為 JPEG 个檔案格式本身係以一隻模組為單位來壓縮，故所，淨需要摎模組重排，再過對逐隻模組旋轉，就做得達到無損耗个旋轉。

使用者在操作項加以注意。比將講：在 Adobe Photoshop 裡背，使用者假使愛做無損耗耗頭擺，愛在載到圖像以後黏時來用「Save As . . .」功能儲存一個備份。過來係準圖像旋過後，因為 Photoshop 已經掌握吔圖像个基本資料，所以在儲存个時節得以使用原來个設定。係講無作事先儲存，Photoshop 這滿斯會同旋轉後个圖像重新計算各項參數，還過重新對圖像進行處理。恁樣就會造成資料个損失。

==壓縮標準==

JPEG 係由國際標準組織（ISO）還有國際電話電報諮詢委員會（CCITT）為靜態圖像所建立个第一隻國際數位影像壓縮標準，乜係到今一直在該使用个啊、應用最闊个圖像壓縮標準。JPEG 因爭做得提供著失真壓縮，所以壓縮比做得達著其他傳統壓縮演算法無法度比方法个程度。

JPEG 个壓縮模式有以下幾種：

* 順序式編碼（Sequential Encoding）: 一擺摎圖像由左到右、由上到下順序處理。

* 遞增式編碼（Progressive Encoding）


: 圖像傳輸个時間較長个時間，做得將圖像分數次處理，用對清楚到清清楚方式來傳送圖像（效果意共樣 GIF 在網路項个傳輸）。

* 無失真編碼（Lossless Encoding）
* 碫仔式个編碼（Hierarchical Encoding）


:圖像用數種解析度來壓縮，目的係為著分有高解析度个圖像也做得在較低解析度个裝置頂高顯示。

在 Independent JPEG Group 提供个原始碼頂項，有 jpegtran 程式，就提供吔優化 Huffman，轉做漸漸進式，鏡射，旋轉這兜無損失轉換。

參看：無損耗 JPEG 旋轉程式列表（英語）

==參見==

* 數位相機 - 數位相框
*影像壓縮
* JPEG-LS 毋係失真壓縮標準
* JPEG 兩千
* JPEG XR
* Motion JPEG
* 影像編輯程式
* 獨立 JPEG 小組（Independent JPEG Group）个 Libjpeg

==參考來源==

==外部連結==

* Official JPEG 官方網站
* JPEG 輒常看著个問題同回答（FAQ）
*Wotsit . org 在 JPEG 格式个進入點
* ITU T . 八十一 JPEG 縮減（PDF）
* JFIF 檔案格式（PDF）
* JPEG 靜態圖像壓縮標準，Gregory K . Wallace 簡編
* JPEG 縮減（Gernot Hoffmann）
* JPEG 資源个開放列表
* Jpeg Decoder Open Source Code, Copyright ( C ) 一千九百九十五千空九百九十七 , Thomas G . Lane .

[[分類: 待校正]]