Proceso de compresión de datos JPEG

JPEG significa Grupo Conjunto de Expertos Fotográficos. Realizamos este tipo de compresión para reducir el tamaño del archivo sin dañar su calidad. Al reducir el tamaño, podemos almacenarlo en una gran cantidad que antes no era posible. Reducir el tamaño de las imágenes también mejorará la eficiencia del sistema, ya que le dará menos carga. 

Proceso de compresión JPEG: 
en primer lugar, convertimos el formato de color R, G, B al formato Y, Cb, Cr. Algunos colores son más sensibles a los ojos humanos y, por lo tanto, son colores de alta frecuencia. Algunos colores de compuestos de cromo como Cb y Cr son menos sensibles a los ojos humanos, por lo que pueden ignorarse. Luego reducimos el tamaño de los píxeles en la reducción de resolución. Dividimos nuestra imagen en 8*8 píxeles y realizamos DCT directo (Transformación de coseno directo). Luego realizamos la cuantificación usando tablas cuánticas y comprimimos nuestros datos usando varios métodos de codificación como la codificación de longitud de ejecución y la codificación Huffman. 

En la segunda etapa, descomprimimos nuestros datos. Implica decodificar donde decodificamos nuestros datos, y nuevamente descuantificamos nuestros datos consultando la tabla de cuantificación. Luego realizamos DCT inverso y sobremuestreo para convertirlo en píxeles originales y, finalmente, se lleva a cabo la transformación de color para convertir la imagen a su formato de color original. 

Algoritmo de compresión de datos JPEG: 

1. División – 
   Dividimos nuestra imagen en bloques de 8*8 bloques. Forma 64 bloques en los que cada bloque se denomina 1 píxel. 

    

2. Transformación del espacio de color: 
   en esta fase, convertimos el modelo R, G, B en Y, Cb, Cr. Aquí Y es para brillo, Cb es color azulado y Cr significa color rojo. Lo transformamos en colores cromo ya que estos son menos sensibles al ojo humano por lo que se pueden eliminar. 

    

3. Aplicar DCT: 
   aplicamos la transformada de coseno directo en cada bloque. La transformada de coseno discreta (DCT) representa una imagen como una suma de sinusoides de diferentes magnitudes y frecuencias. 

    

4. Cuantificación: 
   en el proceso de Cuantización, cuantificamos nuestros datos utilizando la tabla de cuantificación. 

    

5. Serialización: 
   en la serialización, realizamos el patrón de escaneo en zig-zag para explotar la redundancia. 

    

6. Vectorización: 
   aplicamos DPCM (modelado de código de pulso diferencial) en elementos de CC. Los elementos DC se utilizan para definir la fuerza de los colores. 

    

7. Codificación: 
   en la última etapa, aplicamos la codificación de longitud de ejecución o la codificación Huffman. El objetivo principal es convertir la imagen en texto y, al aplicar cualquier codificación, la convertimos en forma binaria (0, 1) para comprimir los datos.