JPG 压缩和噪点答案

【问题标题】：JPG compression and noiseJPG 压缩和噪点
【发布时间】：2016-04-14 02:33:42
【问题描述】：

我正在研究 jpeg 压缩，它似乎通过减少图像中的高频分量来工作。由于噪声通常是高频的，这是否意味着 jpeg 压缩在降低图像噪声方面有些作用？

【问题讨论】：

JPEG 使用 3 种主要技术压缩图像 - 去除高频分量、量化颜色/亮度幅度以及颜色与亮度的二次采样。对于shot/salt-pepper噪声，是的，它可以去除一些，但它会引入颜色量化错误和块伪影。
感谢您的简单解释，所以它基本上消除了某种形式的噪音并引入了另一种..
我想我会把它表述为“JPEG压缩可以减少散粒噪声，但同时会引入几种类型的错误”

标签： image-processing jpeg noise image-compression

【解决方案1】：

JPEG 压缩可以通过平滑图像的高频分量来降低噪声，但它也会以压缩伪影的形式引入视觉噪声。这是我的部分头像（高质量 JPEG）和部分头像（PNG 绘图）的放大 (3x) 视图，左侧是下载的，右侧是使用 ImageMagick 使用 -quality 60 压缩的. 在我看来，它们在 JPEG 压缩时看起来都比较“嘈杂”。

【讨论】：

所以虽然 jpg 去除了高频噪声，但它添加了量化噪声，在压缩图像中表现为伪影......
对。 JPEG 不是去除高频噪声的工具。这样的工具确实存在；有关这些的问题在 dsp.se（信号处理）上讨论。

【解决方案2】：

严格来说，没有。

JPEG 确实去除了高频（见下文），但选择性不足以成为去噪算法。换句话说，如果高频是噪声，但如果它们是有用的细节信息，它将去除高频。

要理解这一点，了解 JPEG 工作原理的基础知识会有所帮助。首先，图像被分成 8x8 块。然后应用离散余弦变换 (DCT)。因此，8x8 块的每个元素都包含不同频率的“权重”。然后根据先验选择的质量水平以固定方式对元素进行量化。这种量化意味着以损失精度为代价获得编码性能。精度损失的数量是先验固定的，并且（正如我上面所说）它不会区分噪声和有用的细节。

您可以通过保存具有不同质量的相同图像（从技术上控制应用于每个块的量化量）来自己测试这一点，并看到不仅去除了噪声。这里有一个很好的视频展示了不同质量级别的这种效果：https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/f3/Continuously_varied_JPEG_compression_for_an_abdominal_CT_scan_-_1471-2342-12-24-S1.ogv。

【讨论】：