Форматы на основе LZW не справлялись с эффективной обработкой фотографий, и потому появилась идея сжатия с потерей качества. Суть его заключается в том, что часть малозаметных для глаза деталей изображения опускается, а восстановленный после сжатия цифровой массив не полностью соответствует оригиналу. Таким образом, можно добиться довольно большой степени сжатия данных — в 10—20 раз вместо двукратного, производимого без потерь.
В 1991 г. группа Joint Photographic Experts Group, опирающаяся на более чем полувековой опыт исследований в области человеческого зрения, представила первую спецификацию формата JPEG. Через три года она была признана индустриальным стандартом кодирования неподвижных изображений, зарегистрированным как ISO/IEC 10918-1. Впоследствии JPEG лег в основу стандарта сжатия видео MPEG.
JPEG (Joint Photographic Experts Group) на сегодняшний день является одним из наиболее популярных форматов. Всеобщего признания он достиг благодаря одноименному алгоритму сжатия, который показал отличные результаты в соотношении размер/качество.
JPEG сжимает файлы весьма оригинальным образом: он ищет не одинаковые пиксели, а вычисляет разницу между соседними квадратами размером 9x9 пикселей.
Информация, не заслуживающая внимания, отбрасывается, а ряд полученных значений усредняется. В результате получают файл в десятки или сотни раз меньшего размера, чем BMP. Естественно, чем выше уровень компрессии, тем ниже качество.
С помощью формата JPEG лучше всего хранить фотографии и другие похожие на них изображения. Скриншоты, схемы и чертежи лучше хранить в формате TIFF, поскольку при сохранении в JPEG неизбежно появятся помехи и «шумы».
Если обрабатывают файл в графическом редакторе, то сохранять его в JPEG нужно лишь после выполнения всех действий по редактированию. В противном случае с каждым сохранением его качество будет ухудшаться, что в конце концов приведет к «размазыванию» изображения.
Процесс обработки графической информации алгоритмом JPEG очень напоминает сжатие звуковых данных в формате МРЗ:
1. Исходное изображение делится на блоки размером 16x16 пикселов. Дальнейшие операции выполняются над каждым из них по отдельности, что дает существенный выигрыш в скорости по сравнению с тем случаем, когда картинка обрабатывается как единый массив.
2. Переход к более подходящему для сжатия способу представления цветов. Привычная модель RGB переводится в YCbCr, где Y — сигнал яркости, а Сb и Сг — насыщенность синего и красного соответственно. Такой способ представления цветов будет предпочтительнее и с точки зрения восприятия изображения человеческим глазом. Как известно, зрительная информация воспринимается с помощью сенсоров двух типов: палочек и колбочек. Первые анализируют яркостную составляющую изображения, вторые — цвет. Палочек в 20 раз больше, чем колбочек, и, следовательно, глаз более восприимчив к изменению яркости, чем цвета.
Если учесть эту особенность человеческого зрения, то из матриц значений насыщенности синего и красного следует отбрасывать все четные строки и столбцы. Таким образом теряется 75% информации о распределении цветов. Матрица отчетов о яркости не изменяется, а делится на четыре части, образуя блоки 8x8.
3. Выполняется дискретное косинусное преобразование (Discrete Cosine Transform, DCT), предложенное В. Ченом в 1981 г. Оно сходно с преобразованием Фурье, только у DCT несколько ниже вероятность возникновения ошибки. Применение этого чисто математического приема объясняется тем, что в реальных изображениях соседние блоки достаточно похожи (коэффициент корреляции — 0,9—0,98). DCT преобразует информацию о цвете и яркости каждого пиксела в информацию о скорости изменения этих величин. Это преобразование является обратимым, и, значит, по новой матрице может быть восстановлена исходная с точностью до погрешности данного метода. DCT позволяет значительно сократить объем данных и размер получаемого файла.
В результате DCT графическое изображение описывается двухмерной функцией, показывающей скорости изменения яркости и цвета. Причем для большинства фотографий характерны плавные, мягкие переходы этих параметров на соседних участках. Как выявили исследования, для корректного восприятия таких изображений глазу важнее низкочастотные компоненты матрицы DCT (плавные переходы), а высокочастотные (резкая смена оттенков и яркости) уже не столь существенны. Поэтому последние кодируются с меньшей детальностью, а при превышении определенной пороговой величины, зависящей от выбранного качества сжатия, вообще принимаются равными нулю. Следовательно, при кодировании файлов с низким качеством резкие цветовые переходы смазываются, а изображение становится несколько мозаичным.
4. Кодирование полученных величин методом Хаффмана — последний этап. Оно заключается в присваивании часто повторяющимся элементам обрабатываемой информации самых коротких кодовых последовательностей, а редко встречающимся — более длинных.
Вследствие этого размер получаемого файла несколько уменьшается.
Такой достаточно сложный алгоритм сжатия графической информации позволил формату JPEG обрабатывать фотографические изображения с большой эффективностью и неплохим качеством. Правда, область применения данного формата лишь фотографиями и ограничивается.
