[发明专利]一种JPG格式图片高性能优化方法

说明书

本发明公开的是一种JPG格式图片高性能优化方法，包括步骤：读取原始JPG格式图片，取出哈夫曼码表，量化表，图片宽高以及压缩后的宏块起始地址；对宏块进行熵解码，解出量化后的DCT系数；对量化后的DCT系数进行反量化，还原出实际DCT系数；选择压缩比最高的量化表，对实际DCT系数重新量化；对量化后的DCT系数进行熵编码；按照JPG文件格式，填充新的量化表，哈夫曼码表，生成新的JPG格式图片，本发明去除了传统方法中的复杂运算，提高了性能，减少了内存分配，在连续优化图片时可以不消毁数据结构，相对于现有技术中libjpeg等工业级库具有更加高效处理效率，一张图片的优化时间比传统技术减少80％。

技术领域

本发明涉及一种图片高性能优化方法，更具体一点说，涉及一种JPG格式图片高性能优化方法，属于图片处理领域。

背景技术

JPG是使用最广泛的图片格式之一，通常从数码相机、手机等产生的原始 JPG都存在体积过大的问题，为了存储和传输，非常多的应用需要对其进行等尺寸优化以减小文件体积。某些专业网站都专门有服务器来进行媒体数据优化，在海量业务压力下，提高图片压缩优化的性能，具有重要现实意义。

JPG优化涉及底层的解码和编码技术，直接从底层实现比较困难。现有的优化方法，基本上是使用下面3种第三方库实现的：Libjpeg、ImagicMagick、 FFmpeg。借助这些库，首先对JPG图片做彻底的解压，生成原始的像素数据，然后调整编码参数，再进行一次完整的JPG编码。

以上方式存在的问题和缺点：

1、图像编解码是一种非常耗CPU的工作，在海量并发下，很容易造成CPU 不够用，影响并发数，减小业务处理能力。

2、图像编解码是开发难度较大的工作，较多互联网公司缺少深入优化的动力。

3、图像编解码整个过程耗时长，对于CPU负荷大。

发明内容

为了解决上述现有技术问题，本发明提供具有可以减少优化时间、提高性能、降低CPU要求等技术特点的一种JPG格式图片高性能优化方法。

为了实现上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种JPG格式图片高性能优化方法，该方法包括如下步骤：

步骤1)：读取原始JPG格式图片，取出哈夫曼码表，量化表，图片宽高以及压缩后的宏块起始地址；

步骤2)：对宏块进行熵解码，解出量化后的DCT系数；

步骤3)：对量化后的DCT系数进行反量化，还原出实际DCT系数；

步骤4)：采用开源软件FFMPEG定义的30级量化表，选择20级以上的高压缩率量化表，对实际DCT系数重新量化，其中第1级为图片质量最高、压缩率最低，第30级为图片质量最低、压缩率最高；

步骤5)：采用新的哈夫曼表对步骤4)中量化后的DCT系数进行熵编码，获得重新编码后的数据；

步骤6)：按照JPG文件格式，将步骤4)中20级以上的高压缩率量化表，步骤5)中的哈夫曼码表以及重新编码后的数据写入JPG文件，生成新的JPG格式图片。

作为一种改进，步骤2)中熵解码过程为：

a)首先将宏块按亮度色度分成若干个数据单元DU，每一个数据单元DU里的数据又分成两类，一类是用差分编码过的直流数据，另一类是用游程编码过的交流数据；

b)对两种数据先统一进行一次范式哈夫曼解码，然后再分别进行DPCM和RLE 解码，最终解出量化后的DCT系数。

作为一种改进，反量化过程：