Что такое формат JPEG – подробное описание для фотографов

 

 

Любой, кто когда-либо пользовался Интернетом, вероятно, видел изображения в формате JPEG. На сегодняшний день это самый распространенный способ кодирования, отправки по сети и хранения изображений. Формат JPEG используется миллиарды раз в день. Без JPEG Всемирная паутина была бы немного менее красочной, намного медленнее и, вероятно, не обладала бы таким богатством изображений кошек!

Сегодня вы можете отправить изображение в формате JPEG другу по электронной почте, не беспокоясь о том, какое устройство, браузер или операционную систему он использует. Но так было не всегда. В начале 1980-х компьютеры уже могли хранить и отображать цифровые изображения, но существовало много конкурирующих идей и подходов для этой реализации. Вы не могли просто отправить картинку с одного компьютера на другой и ожидать, что это будет нормально работать.

Для решения этой проблемы в 1986 году совместными усилиями ISO (Международная организация по стандартизации) и IEC (Международная электротехническая комиссия) была создана Объединенная группа экспертов по фотографии (Joint Photographic Experts Group – аббревиатура JPEG) со штаб-квартирой в Женеве (Швейцария).

JPEG, группа экспертов, создала JPEG, стандарт сжатия цифровых изображений, в 1992 году.

 

 

Технические детали формата JPEG

Вся информация на компьютере хранится в виде серии двоичных чисел. Как правило, эти биты, нули и единицы, объединяются в группы по восемь, известные как байты. Когда вы открываете изображение JPEG на своем компьютере, что-то (браузер, ваша операционная система или что-то еще) должно декодировать байты, чтобы восстановить исходное изображение в виде списка цветов, которые затем можно отобразить.

 

 

Если вы откроете любое изображение с помощью текстового редактора (например, Notepad++), вы увидите кучу искаженных символов. Открыв изображение в текстовом редакторе, вы запутали компьютер, точно так же, как запутали свой мозг, когда слишком сильно терли глаза и начинаете видеть тусклые пятна и цвета!

 

 

Эти тусклые пятна, которые вы видите – известны как фосфены – не происходят от каких-либо световых стимулов, и при этом они не являются галлюцинациями, созданными в вашем уме. Они возникают потому, что ваш мозг предполагает, что любой электрический сигнал, поступающий через нервы в ваш глаз, передает световую информацию. Мозг должен сделать это предположение, потому что нет никакого способа узнать, является ли данный сигнал звуком, образом или чем-то еще. Все нервы в вашем теле несут электрический импульс одинакового типа. Когда вы оказываете давление, потирая глаза, вы посылаете невизуальные сигналы, что запускают рецепторы в вашем глазу, которые ваш мозг интерпретирует – в данном случае неправильно – как образ. И вы буквально видите давление на глаза!

 

Компьютеры во многом похожи на наш мозг, — здесь важна правильная интерпретация сигналов. Все двоичные данные состоят из единиц и нулей, базовых компонентов, которые могут передавать любую информацию. Ваш компьютер часто догадывается, как ее интерпретировать, используя подсказки (например, расширение файла). Здесь мы заставили его интерпретировать картинку как текст, потому что именно этого ожидает текстовый редактор.

 

Если же вы откроете картинку в HEX-редакторе, то вы увидите просто большой набор цифр. В таких редакторах байты представлены в виде десятичных чисел. Вы можете вносить изменения в байты, и редактор будет изменять изображение.

 

 

А для просмотра изображений, закодированных в формате JPEG, сначала их надо декодировать. Этот процесс выполняется специальной программой поэтапно, но в обратном кодированию порядке.

 

 

Общая информация о формате JPEG

Файлы изображений в формате JPEG имеют следующие расширения: JPG, JFIF, JPE и JPEG. На сегодняшний день самым распространенным вариантом является расширение JPG.

Хранение графической информации в файловом формате JPEG использует алгоритм метода сжатия с потерями. Это позволяет сжимать данные с достаточно высокой эффективностью. В формате JPEG можно сохранять картинки с глубиной цвета до 24 бит/пиксель и размером их сторон не более 65535 пикселей (2311,93 см).

В JPEG не сохраняется альфа-канал (прозрачность).

 

 

Преимущества формата JPEG

Формат JPEG приобрел популярность из-за своего алгоритма сжатия, который позволяет значительно сжимать информацию и при этом сохранять основные цвета и яркость. Файлы в этом формате могут иметь небольшой размер, но при этом сохранять приемлемое качество изображений.

Этот формат используется во всех цифровых фотокамерах.

Изображения в формате JPEG можно без проблем просмотреть на любом электронном устройстве: компьютер, телевизор, смартфон, игровая приставка и так далее. Этот формат поддерживается во всех основных операционных системах: Mac OS, Linux, Windows, Android, iOS.

 

 

Недостатки формата JPEG

Главным недостатком формата JPEG можно считать то, что картинки в этом формате можно эффективно обрабатывать только один раз. После каждого сохранения изображения теряют качество и чем выше уровень сжатия, тем хуже будет их качество.

Другим недостатком формата JPEG является то, что он не сохраняет слои и альфа каналы (прозрачность).

Ограничения формата, которые напрямую зависят от уровня сжатия информации:

• Искажение цвета
• Мозаичность
• Ореолы вокруг контуров
• Появление шумов
• Потеря детализации
• Ступенчатость линий
• Ухудшение резкости

 

 

 

Детальнее о процессе сжатия файлов в формате JPEG

Чтобы дать вам представление о масштабе сжатия, которое используется в этом формате, представьте себе изображение весом примерно в 100 килобайт. Если бы информация об изображении хранилась без сжатия, для каждого пикселя потребовалось бы три числа – по одному для каждого из красного, зеленого и синего компонентов. Это будет означать в общей сложности 1 140 000 чисел, или около 1,2 мегабайт. Благодаря сжатию JPEG выходной файл становится в более чем десять раз меньше!

Процесс сжатия картинки в формате JPEG производится не сразу, а поэтапно.

 

 

Три уровня сжатия, которые используются в JPEG

• Подвыборка насыщенности цвета, Цветовая субдискретизация (Chrominance Subsampling)
• Дискретное косинусное преобразование и квантование (Discrete Cosine Transform and Quantization)
• Длина цикла, дельта и кодирование Хаффмана (Run-Length, Delta & Huffman Encoding)

 

 

Этап сжатия №1: Подвыборка насыщенности цвета, Цветовая субдискретизация

В первую очередь цифровое изображение переводится из цветового пространства RGB в YCbCr. В нем компонента Y отвечает за яркость изображения, Cb – это относительная синева (relative blueness), Cr – это относительное покраснение (relative redness). Последние 2 компонента кодируются полностью, и в них уменьшается информация о цвете.

Этот этап в некоторой мере похож на то, как работают человеческие глаза. Цветовые рецепторы в наших глазах, известные как «колбочки», делятся на три типа, каждый из которых наиболее чувствителен к красному, зеленому или синему. Палочки, другой тип рецептора, которым наши глаза видят, могут обнаруживать только изменения яркости, но они гораздо более чувствительны. В наших глазах около ста двадцати миллионов палочек по сравнению с жалкими шестью миллионами колбочек.

Это означает, что наши глаза гораздо лучше обнаруживают изменения яркости, чем они обнаруживают изменения цвета. Если мы можем отделить цвет от яркости, мы можем удалить немного цвета, чтобы никто не заметил. Подвыборка насыщенности цвета – это процесс представления цветовых компонентов изображения с более низким разрешением, чем у его компонентов яркости.

Каждый пиксель имеет ровно один компонент Y, тогда как каждая дискретная группа из четырех пикселей имеет ровно один компонент Cb и один компонент Cr. Таким образом, изображение содержит только четверть информации о первоначальном цвете.

Использование цветового пространства YCbCr не является уникальным для JPEG. На самом деле, он был разработан в 1938 году для телевизионных передач. Не у всех были цветные телевизоры, поэтому отделение цвета от яркости позволило всем получать одинаковую передачу, а телевизоры, которые не поддерживали цвет, просто использовали компонент яркости.

 

 

Этап сжатия №2: Дискретное косинусное преобразование и квантование

На этом этапе все изображение разбивается на отдельные квадраты размером 8×8 пикселей и над каждым из них производится преобразование. При этом каждый квадрат раскладывается на составные цвета для подсчета частоты появления их по всему изображению.

Этот уровень сжатия в значительной степени является определяющей особенностью JPEG. После преобразования цветов в YCbCr компоненты сжимаются по отдельности. Дискретное косинусное преобразование (Discrete Cosine Transform – DCT) – это процесс разбиения изображения на блоки 8×8 и преобразования каждого блока в комбинацию из 64 паттернов.

Звучит невероятным то, что любое изображение может быть представлено с использованием 64 особых шаблонов (паттернов). Но это то же самое, что сказать, что любое место на Земле можно представить с использованием только двух чисел: долготы и широты. Поверхность Земли можно представить как двумерную, поэтому здесь нужны только два числа. Изображение 8х8 имеет шестьдесят четыре измерения, поэтому нам нужно шестьдесят четыре числа.

С точки зрения сжатия, не очевидно, как это помогает нам. Если нам нужно шестьдесят четыре числа для представления изображения 8×8, почему это лучше, чем хранить шестьдесят четыре компонента яркости? Мы делаем это по той же причине, по которой мы преобразовали три числа RGB в три числа YCbCr: это позволяет нам удалять детали, которые менее заметны.

Трудно понять, как именно выглядят детали, которые удаляются на этом этапе сжатия, потому что JPEG применяет дискретное косинусное преобразование только к блокам по 8×8 пикселей за один раз. Однако нет причин, по которым мы не можем применить его ко всему изображению.

На этом этапе сжатия JPEG удаляет высокочастотные детали. Преобразование цветов в коэффициенты (паттерны) DCT не является операцией с потерями. Это шаг квантования осуществляется с потерями, при котором значения высокой частоты, значения близкие к нулю или оба, удаляются. Когда вы выбираете более низкую настройку качества для изображения JPEG, это увеличивает порог для того, сколько из этих значений будет удалено, что приводит к меньшему размеру файла, но к более «зернистому» изображению.

Объем удаляемой из файла JPEG информации во время такой обработки сильно зависит от указанного уровня сжатия, и чем он больше, тем хуже будет качество изображения. Такое изображение уже никогда нельзя будет вернуть к первоначальному виду. Именно поэтому JPEG называется форматом сжатия с потерями качества. Размер файла после сжатия по сравнению с исходным файлом напрямую зависит от детализации изображения и чем больше мелких деталей, тем больше размер файла. Лучше сжимаются те изображения, в которых меньше шума и больше плавных цветовых и яркостных переходов. Чем выше контраст, тем хуже сжимается картинка.

 

 

Этап сжатия №3: Длина цикла, дельта и кодирование Хаффмана

На этом этапе сжатия кодируются цвета и яркость изображения. При этом сохраняются только отличия 64-х пиксельных квадратов, а вся одинаковая информация удаляется. Затем результаты такого кодирования представляются числами, которые тоже сжимаются по специальному алгоритму.

Все этапы сжатия до сих пор были с потерями. Этот последний слой сжатия, напротив, без потерь. Он не удаляет какую-либо информацию, но значительно уменьшает размер файла.

Как происходит сжатие, если не отсекается какая-то информация?

Подумайте о простом сплошном черном изображении. JPEG использует около 5000 чисел, чтобы представить его, но мы можем сделать намного лучше. Как можно сделать это с наименьшим количеством байтов? Наименьшее, что можно придумать, это четыре байта: три для указания цвета и один для определения количества пикселей, имеющих этот цвет. Идея выразить все повторяющиеся значения кратко таким способом называется кодированием по длине прогона. Это будет без потерь, потому что мы можем восстановить закодированные данные точно в том виде, как это было раньше.

Размер файла сплошного черного изображения JPEG намного больше, чем четыре байта, потому что помните, что в слое DCT сжатие применяется к  блокам 8×8 одновременно. Поэтому, как минимум, нам понадобится один коэффициент DCT для каждого блока в 64 пикселя. Нам нужен только один, потому что вместо сохранения одного коэффициента DCT, за которым следуют 63 нуля для этого изображения, кодирование по длине прогона позволяет нам просто сохранить одно число и сказать «остальные равны нулю».

Дельта-кодирование – это метод хранения каждого байта в качестве относительного значения по сравнению с чем-то перед ним, вместо сохранения его абсолютного значения.

 

Для этого этапа характерно то, что здесь происходит запись заголовков в JPEG. Заголовки – это первые около 500 байтов, которые содержат метаданные об изображении, такие как его ширина и высота. Без заголовка практически невозможно (или, по крайней мере, очень трудно) декодировать изображение JPEG. Каждое изображение JPEG сжимается с кодом, который специфичен для этого конкретного изображения. Эти коды определены в словаре, хранящемся в заголовке. Этот метод называется кодированием Хаффмана, а словарь (алфавит) называется таблицей Хаффмана. Каждый компонент цвета может иметь свою собственную таблицу Хаффмана.

Таблицы Хаффмана оказывают такое сильное влияние на изображение, потому что они говорят нам, как читать отдельные биты. До сих пор мы имели дело с двоичными числами в десятичном виде. Это скрывает тот факт, что если вы хотите сохранить число 1 в байте, оно будет выглядеть как 00000001, потому что каждый байт должен иметь ровно восемь битов, даже если ему нужен только один бит.

Это потенциально огромная трата хранилища, если у вас много небольших номеров. Кодирование Хаффмана – это метод, который позволяет нам ослабить это требование о том, что каждое число должно занимать восемь битов.

 

 

Как декодировать JPEG изображения?

Зная этапы процесса сжатия (кодирования) картинки, описанные выше, мы сможем представить себе процесс чтения (декодирования) изображения в формате JPEG. Для этого нам нужно:

1. Извлечь таблицу(ы) Хаффмана из заголовка и декодировать биты.
2. Извлечь коэффициенты дискретного косинусного преобразования для каждого компонента цвета/яркости, для каждого блока 8×8, без кодировки длин серий и дельты.
3. Объединить волны косинуса, основанные на коэффициентах, чтобы получить значения пикселей для каждого блока 8×8 (это называется обратным дискретным косинусным преобразованием).
4. Увеличить компоненты цветности, если они были подвергнуты выборке (эта информация содержится в заголовке).
5. Преобразовать полученные значения YCbCr каждого пикселя в RGB.
6. Отобразить картинку в JPEG на экран!

 

 

Это довольно большая работа, которая делается программой только для того, чтобы вы могли увидеть простую картинку с изображением котика!

 

 

Как правильно сохранять фотографии в формате JPEG

Учитывая все достоинства и недостатки файлового формата JPEG, которые мы рассмотрели выше, вы сможете эффективно сохранять изображения в этом формате. Это позволит вам сэкономить дисковое пространство на компьютере и при этом сберечь высокое качество изображений.

Многие фотографы делают основную ошибку: фотографии других, более «тяжелых» графических форматов, для экономии места переводят в формат JPEG, обрабатывают несколько раз и при этом еще сильно сжимают. Все это можно делать только с копиями фотографий. Не забывайте, что формат JPEG предназначен в основном для эффективного просмотра изображений, а не для последующих обработок и доработок.

Если вы делаете фотографии в формате JPEG, а затем хотите их качественно обработать, тогда сначала их следует перевести в формат PSD или TIFF. Эти форматы будут иметь большой размер, но зато у них не будет тех недостатков, которые присущи файлам JPEG. Только после окончательного завершения обработки фотографии вы можете сохранить ее в формате JPEG.

Для улучшения качества фотографий в формате JPEG, при сохранении всегда устанавливайте цветовой профиль sRGB. Этот профиль поддерживается всеми графическими программами, всеми техническими устройствами и на всех платформах. В результате ваши фотографии будут выглядеть везде одинаково.

 

 

На сегодня все. Надеемся, что данная статья была вам полезна и интересна. Если у вас есть какие-то вопросы или замечания по данной теме, не стесняйтесь их озвучивать в разделе комментирования ниже.

Спасибо, что читаете нас!