Расшифровка jpg: JPEG — Википедия с видео // WIKI 2

Содержание

Декодирование JPEG для чайников / Хабр

[FF D8]

Вам когда-нибудь хотелось узнать как устроен jpg-файл? Сейчас разберемся! Прогревайте ваш любимый компилятор и hex-редактор, будем декодировать это:

Специально взял рисунок поменьше. Это знакомый, но сильно пережатый favicon Гугла:

Последующее описание упрощено, и приведенная информация не полная, но зато потом будет легко понять спецификацию.

Даже не зная, как происходит кодирование, мы уже можем кое-что извлечь из файла.

[FF D8] — маркер начала. Он всегда находится в начале всех jpg-файлов.

Следом идут байты [FF FE]. Это маркер, означающий начало секции с комментарием. Следующие 2 байта [00 04] — длина секции (включая эти 2 байта). Значит в следующих двух [3A 29] — сам комментарий. Это коды символов «:» и «)», т.е. обычного смайлика. Вы можете увидеть его в первой строке правой части hex-редактора.


Немного теории

Очень кратко:


  • Обычно изображение преобразуется из цветового пространства RGB в YCbCr.
  • Часто каналы Cb и Cr прореживают, то есть блоку пикселей присваивается усредненное значение. Например, после прореживания в 2 раза по вертикали и горизонтали, пиксели будут иметь такое соответствие:


  • Затем значения каналов разбиваются на блоки 8×8 (все видели эти квадратики на слишком сжатом изображении).
  • Каждый блок подвергается дискретно-косинусному преобразованию (ДКП), являющемся разновидностью дискретного преобразования Фурье. Получим матрицу коэффициетов 8×8. Причем левый верхний коэффициент называется DC-коффициентом (он самый важный и является усредненным значением всех значений), а оставшиеся 63 — AC-коэффициентами.
  • Получившиеся коэффициенты квантуются, т.е. каждый умножается на коэффициент матрицы квантования (каждый кодировщик обычно использует свою матрицу квантования).
  • Затем они кодируются кодами Хаффмана.

Закодированные данные располагаются поочередно, небольшими частями:

Каждый блок Yij, Cbij, Crij — это матрица коэффициентов ДКП (так же 8×8), закодированная кодами Хаффмана. В файле они располагаются в таком порядке: Y00Y10Y01Y11Cb00Cr00Y20


Чтение файла

Файл поделен на секторы, предваряемые маркерами. Маркеры имеют длину 2 байта, причем первый байт [FF]. Почти все секторы хранят свою длину в следующих 2 байта после маркера. Для удобства подсветим маркеры:


Маркер [FF DB]: DQT — таблица квантования


  • [00 43] Длина: 0x43 = 67 байт
  • [0_] Длина значений в таблице: 0 (0 — 1 байт, 1 — 2 байта)
  • [_0] Идентификатор таблицы: 0

Оставшимися 64-мя байтами нужно заполнить таблицу 8×8.

[A0 6E 64 A0 F0 FF FF FF]
[78 78 8C BE FF FF FF FF]
[8C 82 A0 F0 FF FF FF FF]
[8C AA DC FF FF FF FF FF]
[B4 DC FF FF FF FF FF FF]
[F0 FF FF FF FF FF FF FF]
[FF FF FF FF FF FF FF FF]
[FF FF FF FF FF FF FF FF]

Приглядитесь, в каком порядке заполнены значения таблицы. Этот порядок называется zigzag order:


Маркер [FF C0]: SOF0 — Baseline DCT

Этот маркер называется SOF0, и означает, что изображение закодировано базовым методом. Он очень распространен. Но в интернете не менее популярен знакомый вам progressive-метод, когда сначала загружается изображение с низким разрешением, а потом и нормальная картинка. Это позволяет понять что там изображено, не дожидаясь полной загрузки. Спецификация определяет еще несколько, как мне кажется, не очень распространенных методов.


  • [00 11] Длина: 17 байт.
  • [08] Precision: 8 бит. В базовом методе всегда 8. Это разрядность значений каналов.
  • [00 10] Высота рисунка: 0x10 = 16
  • [00 10] Ширина рисунка: 0x10 = 16
  • [03] Количество каналов: 3. Чаще всего это Y, Cb, Cr или R, G, B

1-й канал:


  • [01] Идентификатор: 1
  • [2_] Горизонтальное прореживание (h2): 2
  • [_2] Вертикальное прореживание (V1): 2
  • [00] Идентификатор таблицы квантования: 0

2-й канал:


  • [02] Идентификатор: 2
  • [1_] Горизонтальное прореживание (h3): 1
  • [_1] Вертикальное прореживание (V2): 1
  • [01] Идентификатор таблицы квантования: 1

3-й канал:


  • [03] Идентификатор: 3
  • [1_] Горизонтальное прореживание (h4): 1
  • [_1] Вертикальное прореживание (V3): 1
  • [01] Идентификатор таблицы квантования: 1

Находим Hmax=2 и Vmax=2. Канал i будет прорежен в Hmax/Hi раз по горизонтали и Vmax/Vi раз по вертикали.


Маркер [FF C4]: DHT (таблица Хаффмана)

Эта секция хранит коды и значения, полученные кодированием Хаффмана.


  • [00 15] Длина: 21 байт
  • [0_] Класс: 0 (0 — таблица DC коэффициентов, 1 — таблица AC коэффициентов).
  • [_0] Идентификатор таблицы: 0

Следующие 16 значений:

Длина кода Хаффмана: 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16
Количество кодов:  [01 01 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00]

Количество кодов означает количество кодов такой длины. Обратите внимание, что секция хранит только длины кодов, а не сами коды. Мы должны найти коды сами. Итак, у нас есть один код длины 1 и один — длины 2. Итого 2 кода, больше кодов в этой таблице нет.
С каждым кодом сопоставлено значение, в файле они перечислены следом. Значения однобайтовые, поэтому читаем 2 байта:


  • [03] — значение 1-го кода
  • [02] — значение 2-го кода

Далее в файле можно видеть еще 3 маркера [FF C4], я пропущу разбор соответствующих секций, он аналогичен вышеприведенному.


Построение дерева кодов Хаффмана

Мы должны построить бинарное дерево по таблице, которую мы получили в секции DHT. А уже по этому дереву мы узнаем каждый код. Значения добавляем в том порядке, в каком указаны в таблице. Алгоритм прост: в каком бы узле мы ни находились, всегда пытаемся добавить значение в левую ветвь. А если она занята, то в правую. А если и там нет места, то возвращаемся на уровень выше, и пробуем оттуда. Остановиться нужно на уровне равном длине кода. Левым ветвям соответствует значение 0, правым — 1.

Деревья для всех таблиц этого примера:

В кружках — значения кодов, под кружками — сами коды (поясню, что мы получили их, пройдя путь от вершины до каждого узла). Именно такими кодами закодировано само содержимое рисунка.


Маркер [FF DA]: SOS (Start of Scan)

Байт [DA] в маркере означает — «ДА! Наконец-то то мы перешли к финальной секции!». Однако секция символично называется SOS.


  • [00 0C] Длина: 12 байт.
  • [03] Количество каналов. У нас 3, по одному на Y, Cb, Cr.

1-й канал:


  • [01] Идентификатор канала: 1 (Y)
  • [0_] Идентификатор таблицы Хаффмана для DC коэффициентов: 0
  • [_0] Идентификатор таблицы Хаффмана для AC коэффициентов: 0

2-й канал:


  • [02] Идентификатор канала: 2 (Cb)
  • [1_] Идентификатор таблицы Хаффмана для DC коэффициентов: 1
  • [_1] Идентификатор таблицы Хаффмана для AC коэффициентов: 1

3-й канал:


  • [03] Идентификатор канала: 3 (Cr)
  • [1_] Идентификатор таблицы Хаффмана для DC коэффициентов: 1
  • [_1] Идентификатор таблицы Хаффмана для AC коэффициентов: 1

[00]

, [3F], [00] — Start of spectral or predictor selection, End of spectral selection, Successive approximation bit position. Эти значения используются только для прогрессивного режима, что выходит за рамки статьи.

Отсюда и до конца (маркера [FF D9]) закодированные данные.


Закодированные данные

Последующие значения нужно рассматривать как битовый поток. Первых 33 бит будет достаточно, чтобы построить первую таблицу коэффициентов:


Нахождение DC-коэффициента

1) Читаем последовательность битов (если встретим 2 байта [FF 00], то это не маркер, а просто байт [FF]). После каждого бита сдвигаемся по дереву Хаффмана (с соответствующим идентификатором) по ветви 0 или 1, в зависимости от прочитанного бита. Останавливаемся, если оказались в конечном узле.

2) Берем значение узла. Если оно равно 0, то коэффициент равен 0, записываем в таблицу и переходим к чтению других коэффициентов. В нашем случае — 02. Это значение — длина коэффициента в битах. Т. е. читаем следующие 2 бита, это и будет коэффициент:

3) Если первая цифра значения в двоичном представлении — 1, то оставляем как есть: DC = <значение>. Иначе преобразуем: DC = <значение>-2^<длина значения>+1. Записываем коэффициент в таблицу в начало зигзага — левый верхний угол.


Нахождение AC-коэффициентов

1) Аналогичен п. 1, нахождения DC коэффициента. Продолжаем читать последовательность:

2) Берем значение узла. Если оно равно 0, это означает, что оставшиеся значения матрицы нужно заполнить нулями. Дальше закодирована уже следующая матрица. В нашем случае значение узла: 0x31.


  • Первый полубайт: 0x3 — именно столько нулей мы должны добавить в матрицу. Это 3 нулевых коэффициента.
  • Второй полубайт: 0x1 — длина коэффициента в битах. Читаем следующий бит.


  1. Аналогичен п. 3 нахождения DC-коэффициента.

Читать AC-коэффициенты нужно пока не наткнемся на нулевое значение кода, либо пока не заполнится матрица.
В нашем случае мы получим:

и матрицу:

[2  0  3 0 0 0 0 0]
[0  1  2 0 0 0 0 0]
[0 -1 -1 0 0 0 0 0]
[1  0  0 0 0 0 0 0]
[0  0  0 0 0 0 0 0]
[0  0  0 0 0 0 0 0]
[0  0  0 0 0 0 0 0]
[0  0  0 0 0 0 0 0]

Вы заметили, что значения заполнены в том же зигзагообразном порядке? Причина использования такого порядка простая — так как чем больше значения v и u, тем меньшей значимостью обладает коэффициент Svu в дискретно-косинусном преобразовании. Поэтому, при высоких степенях сжатия малозначащие коэффициенты обнуляют, тем самым уменьшая размер файла.

Аналогично получаем еще 3 матрицы Y-канала…

[-4  1 1 1 0 0 0 0] [ 5 -1  1 0 0 0 0 0] [-4  2  2 1 0 0 0 0]
[ 0  0 1 0 0 0 0 0] [-1 -2 -1 0 0 0 0 0] [-1  0 -1 0 0 0 0 0]
[ 0 -1 0 0 0 0 0 0] [ 0 -1  0 0 0 0 0 0] [-1 -1  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [-1  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]

Но! Закодированные DC-коэффициенты — это не сами DC-коэффициенты, а их разности между коэффициентами предыдущей таблицы (того же канала)! Нужно поправить матрицы:


  • DC для 2-ой: 2 + (-4) = -2
  • DC для 3-ой: -2 + 5 = 3
  • DC для 4-ой: 3 + (-4) = -1
[-2  1 1 1 0 0 0 0] [ 3 -1  1 0 0 0 0 0] [-1  2  2 1 0 0 0 0]
[ 0  0 1 0 0 0 0 0] [-1 -2 -1 0 0 0 0 0] [-1  0 -1 0 0 0 0 0]
[ 0 -1 0 0 0 0 0 0] [ 0 -1  0 0 0 0 0 0] [-1 -1  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [-1  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]

Теперь порядок. Это правило действует до конца файла.

… и по матрице для Cb и Cr:

[-1 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]
[ 1 1 0 0 0 0 0 0] [1 -1 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [1  0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]

Вычисления


Квантование

Вы помните, что матрица проходит этап квантования? Элементы матрицы нужно почленно перемножить с элементами матрицы квантования. Осталось выбрать нужную. Сначала мы просканировали первый канал. Он использует матрицу квантования 0 (у нас она первая из двух). Итак, после перемножения получаем 4 матрицы Y-канала:

[320    0  300 0 0 0 0 0] [-320  110 100 160 0 0 0 0]
[  0  120  280 0 0 0 0 0] [   0    0 140   0 0 0 0 0]
[  0 -130 -160 0 0 0 0 0] [   0 -130   0   0 0 0 0 0]
[140    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0   0   0 0 0 0 0]
[  0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0   0   0 0 0 0 0]
[  0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0   0   0 0 0 0 0]
[  0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0   0   0 0 0 0 0]
[  0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0   0   0 0 0 0 0]

[ 480 -110  100 0 0 0 0 0] [-160  220  200 160 0 0 0 0]
[-120 -240 -140 0 0 0 0 0] [-120    0 -140   0 0 0 0 0]
[   0 -130    0 0 0 0 0 0] [-140 -130    0   0 0 0 0 0]
[-140    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0    0   0 0 0 0 0]
[   0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0    0   0 0 0 0 0]
[   0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0    0   0 0 0 0 0]
[   0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0    0   0 0 0 0 0]
[   0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0    0   0 0 0 0 0]

… и по матрице для Cb и Cr.

[-170   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]
[ 180 210 0 0 0 0 0 0] [180 -210 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [240    0 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]

Обратное дискретно-косинусное преобразование

Формула не должна доставить сложностей. Svu — наша полученная матрица коэффициентов. u — столбец, v — строка. Cx = 1/√2 для x = 0, а в остальных случаях = 1. syx — непосредственно значения каналов.

Приведу результат вычисления только первой матрицы канала Y (после обязательного округления):

[138  92 27 -17 -17 28  93 139]
[136  82  5 -51 -55 -8  61 111]
[143  80 -9 -77 -89 -41 32  86]
[157  95  6 -62 -76 -33 36  86]
[147 103 37 -12 -21  11 62 100]
[ 87  72 50  36  37  55 79  95]
[-10   5 31  56  71  73 68  62]
[-87 -50  6  56  79  72 48  29]

и для Cb Cr:

[  60  52  38  20   0 -18 -32 -40] [ 19  27  41  60  80  99 113 120]
[  48  41  29  13  -3 -19 -31 -37] [  0   6  18  34  51  66  78  85]
[  25  20  12   2  -9 -19 -27 -32] [-27 -22 -14  -4   7  17  25  30]
[  -4  -6  -9 -13 -17 -20 -23 -25] [-43 -41 -38 -34 -30 -27 -24 -22]
[ -37 -35 -33 -29 -25 -21 -18 -17] [-35 -36 -39 -43 -47 -51 -53 -55]
[ -67 -63 -55 -44 -33 -22 -14 -10] [ -5  -9 -17 -28 -39 -50 -58 -62]
[ -90 -84 -71 -56 -39 -23 -11  -4] [ 32  26  14  -1 -18 -34 -46 -53]
[-102 -95 -81 -62 -42 -23  -9  -1] [ 58  50  36  18  -2 -20 -34 -42]

Ко всем полученным значениям нужно прибавить по 128, а затем ограничить их диапазон от 0 до 255:

Y  = min(max(0, Y  + 128), 255)
Cb = min(max(0, Cb + 128), 255)
Cr = min(max(0, Cr + 128), 255)

Например: 138 → 266 → 255, 92 → 220 → 220 и т. д.


YCbCr в RGB

4 матрицы Y, и по одной Cb и Cr, так как мы прореживали каналы и 4 пикселям Y соответствует по одному Cb и Cr. Поэтому вычислять так: YCbCrToRGB(Y[y,x], Cb[y/2, x/2], Cr[y/2, x/2]):

function YCbCrToRGB(Y, Cb, Cr)
{
    R = round(Y                      + 1.402   * (Cr-128))
    G = round(Y - 0.34414 * (Cb-128) - 0.71414 * (Cr-128))
    B = round(Y + 1.772   * (Cb-128)                     )

    R = min(max(0, R), 255)
    G = min(max(0, G), 255)
    B = min(max(0, B), 255)

    return R, G, B
}

// Псевдокод для нашего рисунка
for (y = 0; y < 16; ++y)
    for (x = 0; x < 16; ++x)
        R, G, B = YCbCrToRGB(Y[y,x], Cb[y/2, x/2], Cr[y/2, x/2])

Вот полученные таблицы для каналов R, G, B для левого верхнего квадрата 8×8 нашего примера:

R:
255 249 195 149 169 215 255 255
255 238 172 116 131 179 255 255
255 209 127  58  64 112 209 255
255 224 143  73  76 120 212 255
217 193 134  84  86 118 185 223
177 162 147 132 145 162 201 218
 57  74 101 125 144 146 147 142
  0  18  76 125 153 146 128 108

G:
220 186 118  72  67 113 172 205
220 175  95  39  29  77 139 190
238 192 100  31  16  64 132 185
238 207 116  46  28  72 135 186
255 242 175 125 113 145 193 231
226 211 188 173 172 189 209 226
149 166 192 216 230 232 225 220
 73 110 167 216 239 232 206 186

B:
255 255 250 204 179 225 255 255
255 255 227 171 141 189 224 255
255 255 193 124  90 138 186 239
255 255 209 139 102 146 189 240
255 255 203 153 130 162 195 233
255 244 216 201 189 206 211 228
108 125 148 172 183 185 173 168
 32  69 123 172 192 185 154 134

Конец

Вообще я не специалист по JPEG, поэтому вряд ли смогу ответить на все вопросы. Просто когда я писал свой декодер, мне часто приходилось сталкиваться с различными непонятными проблемами. И когда изображение выводилось некорректно, я не знал где допустил ошибку. Может неправильно проинтерпретировал биты, а может неправильно использовал ДКП. Очень не хватало пошагового примера, поэтому, надеюсь, эта статья поможет при написании декодера. Думаю, она покрывает описание базового метода, но все-равно нельзя обойтись только ей. Предлагаю вам ссылки, которые помогли мне:


  • ru.wikipedia.org/JPEG — для поверхностного ознакомления
  • en.wikipedia.org/JPEG — гораздо более толковая статья о процессах кодирования/декодирования
  • JPEG Standard (JPEG ISO/IEC 10918-1 ITU-T Recommendation T.81) — не обойтись без 186-страничной спецификации
  • impulseadventure.com/photo — Хорошие подробные статьи. По примерам я разобрался как строить деревья Хаффмана и использовать их при чтении соответствующей секции
  • JPEGsnoop — На том же сайте есть отличная утилита, которая вытаскивает всю информацию jpeg-файла

[FF D9]

JPEGsnoop — Утилита расшифровки JPEG файла

JPEGsnoop это свободно распространяемое приложение для Windows, которое изучает и декодирует внутреннюю информацию JPEG и MotionJPEG AVI файлов. Утилиту можно использовать для определения источника JPEG файла, то есть изображения, и соответственно тем самым проверить его подлинность.

Каждое цифровой фото содержит в себе большое количество скрытых данных. Данная программа была создана с целью раскрытия этих деталей, чтобы тех, кто интересуется.

Она позволить определить всевозможные характеристики, которые использовались в цифровом фотоаппарате при фотосъемке (информацию записываемая по стандарту EXIF, IPTC), а также позволяет извлечь данные, которые могут указать на уровень и характер сжатия изображения JPEG, используемого фотоаппарата при сохранении в файл. Каждая цифровая фотокамера определяет уровень сжатия. Разные камеры определяют сжатие по разному, в связи с этим у одних аппаратов сжатие лучше, у других хуже. Имеется введу больше или меньше размер файла.

Что она позволяет сделать?

Одна из последних возможностей в программе это внутренняя база данных, благодаря которой появляется возможность сравнивания снимков с большим количеством подписей сжатия. Можно узнать о том, какой фотоаппарат или какое программное обеспечение использовалось при создании файла. Это полезная функция, которая позволит узнать был ли отредактирован снимок или нет, то есть подделано изображение или нет. Если подпись сжатия говорит о Photoshop, то можно сказать со 100% точностью, что фотография была отредактирована!

JPEGsnoop сообщает большое количество данных, включая: цветность и яркость, цветность подвыборки, оценивает Качество JPEG настройки, параметры разрешения в формате JPEG, данные записанные по стандарту EXIF и многое другое. Отображается большая часть маркеров JPEG JFIF.

Прочие возможные применения: определение параметров качества, которое использовалось Photoshop.

Как пытаться восстановить или Unformat ваши фотографии?
Если вы заинтересованы в попытке восстановить удаленные / поврежденные фотографии, посмотрите мои новую страницу на восстановления удаленных фотографий .

Поддерживаемые типы файлов
JPEGsnoop откроет и попытаться декодировать любой файл, который имеет встроенное JPEG изображение, например: JPG, THM, AVI, DNG, CRW, CR2, NEF, MOV, PDF.

Обратите внимание, что форматы видеофайлов (например,. AVI и MOV.) Являются контейнеры, которые могут включать видеопотоки, закодированные в одном из самых разнообразных кодеков. JPEGsnoop можно только интерпретировать эту видеозапись, если кодек используется основана на Motion JPEG.

Язык: Английский
Лицензия:
GNU GPL v2

Протестировано на ОС: Windows 7 x64, Windows 10 x64

Заявлена совместимость с ОС: Windows XP / Vista / 8 / 10

Официальный сайт: www.impulseadventure.com

Перейти в каталог загрузки на github

Внимание, резервная копия обновляется очень редко, так как нужна на случай удаления дистрибутива с официального сайта.

Резервная копия на Google Drive, версия 1.7.5

Что такое JPG и JPEG файлы

JPG-файлы широко используются, потому что алгоритм сжатия значительно уменьшает размер файла, что делает его идеальным для совместного использования, хранения и отображения на веб-сайтах. Однако это сжатие JPEG также снижает качество изображения, что может быть заметно, если оно сильно сжато.

Примечание. Некоторые файлы изображений JPEG используют расширение файла .JPE, но это не очень часто. Файлы JFIF являются файлами обмена файлами JPEG, которые также используют сжатие JPEG, но не так популярны, как файлы JPG.

Как открыть файл JPG / JPEG

Файлы JPG поддерживаются всеми зрителями и редакторами изображений. Это наиболее распространенный формат изображения.

Вы можете открывать файлы JPG с помощью своего веб-браузера, например Chrome или Firefox (перетащить локальные файлы JPG в окно браузера) или встроенные программы Microsoft, такие как Paint, Microsoft Windows Photos и Microsoft Photo Viewer. Если вы находитесь на Mac, Apple Preview и Apple Photos могут открыть файл JPG.

Adobe Photoshop , GIMP и в основном любая другая программа, которая просматривает изображения, включая онлайн-сервисы, такие как Google Диск , также поддерживает файлы JPG.

Мобильные устройства обеспечивают поддержку для открытия JPG-файлов, что означает, что вы можете просматривать их в своей электронной почте и через текстовые сообщения, не требуя конкретного приложения для просмотра JPG.

Некоторые программы могут не распознавать изображение в виде файла изображения JPEG, если у него нет правильного расширения файла, которое программа ищет. Например, некоторые основные редакторы изображений и зрители будут открывать только файлы .JPG и не будут знать, что файл .JPEG у вас есть одно и то же. В этих случаях вы можете просто переименовать файл, чтобы иметь расширение файла, которое программа понимает.

Примечание. В некоторых форматах файлов используются расширения файлов, которые выглядят как .JPG-файлы, но на самом деле не связаны. Примеры включают JPR (JBuilder Project или Fugawi Projection), JPS (Стерео JPEG-изображение или архив архива Akeeba) и JPGW (JPEG World).

Как преобразовать файл JPG / JPEG

Существует два основных способа конвертировать файлы JPG. Вы можете использовать средство просмотра / редактирования изображений, чтобы сохранить его в новом формате (при условии, что эта функция поддерживается) или подключить файл JPG к программе конвертации изображений .

Например, FileZigZag — это онлайн-конвертер JPG, который может сохранять файл в нескольких других форматах, включая PNG , TIF / TIFF , GIF , BMP , DPX, TGA , PCX и YUV.

Вы даже можете конвертировать JPG-файлы в формат MS Word, такой как DOCX или DOC, с Zamzar , который похож на FileZigZag на то, что он конвертирует файл в формате JPG в Интернете. Он также сохраняет JPG для ICO, PS, PDF и WEBP, среди других форматов.

Совет. Если вы просто хотите вставить файл JPG в документ Word, вам не нужно преобразовывать файл в формат файла MS Word. На самом деле такой разговор не делает для очень хорошо отформатированного документа. Вместо этого используйте встроенное в Word меню INSERT> Pictures, чтобы подключить JPG непосредственно в документ, даже если у вас уже есть текст.

Откройте JPG-файл в Microsoft Paint и используйте меню File> Save as, чтобы преобразовать его в BMP, DIB, PNG, TIFF и т. Д. Другие упомянутые выше просмотры и редакторы JPG поддерживают аналогичные параметры меню и форматы выходных файлов.

Использование веб-сайта Convertio — это один из способов конвертировать JPG в EPS, если вы хотите, чтобы файл изображения находился в этом формате. Если это не сработает, вы можете попробовать AConvert.com .

Несмотря на то, что на веб-сайте создается впечатление, что работают только файлы PNG, Online PNG to SVG Converter также преобразует JPG-файл в формат изображения SVG (вектор).

Является ли .JPG тем же, что и .JPEG

Интересно, какая разница между JPEG и JPG? Форматы файлов идентичны, но там есть дополнительная буква. На самом деле … это единственное различие.

JPG и JPEG представляют собой формат изображения, поддерживаемый Joint Photographic Experts Group, и имеют то же значение. Причина для разных расширений файлов связана с тем, что ранние версии Windows не принимают более длинное расширение.

Как и HTM и HTML- файлы, когда формат JPEG был впервые введен, официальное расширение файла было JPEG (с четырьмя буквами). Однако в то время в Windows требовалось, чтобы все расширения файлов не превышали трех букв, поэтому .JPG использовался для того же формата. Однако компьютеры Mac не имели такого ограничения.

Случилось так, что оба расширения файлов были использованы в обеих системах, а затем Windows изменила их требования, чтобы принимать более длинные расширения файлов, но JPG все еще используется. Поэтому файлы JPG и JPEG распространяются и продолжают создаваться.

Хотя оба расширения файлов существуют, форматы являются то же самое и могут быть переименованы в другие без потери функциональности.

Чем отличается Jpeg от Jpg: отличия и особенности

Фотографии бывают самых разных форматов: png, jpg, bmp и так далее. Но многие путают формат jpg с jpeg. Некоторые люди даже считают, что это совершенно разные форматы, у которых есть разные свойства, размеры и так далее. На самом деле это не так, поскольку jpg и jpeg — один и тот же формат. Так чем отличается jpeg от jpg, почему многие начали путать эти форматы?

Jpeg и jpg: разница

Чем отличается Jpeg от Jpg? Эти форматы не отличаются вообще ничем. Разница только в отсутствии буквы е, в остальном все одинаковое. Но в чем же тогда их отличие, как возник формат Jpeg?

Все очень просто. Раньше операционные системы не поддерживали четырехзначные окончания, такие как Jpeg и так далее. Максимум можно было использовать трехзначное окончание, именно так и возник jpg. А формат Jpeg появился чуть позже, когда операционные системы стали поддерживать четырехзначные окончания и даже больше.

Но многие уже привыкли к формату Jpg, поэтому даже сейчас, спустя столько времени после появления новых операционных систем, люди все равно продолжают использовать этот формат вместо Jpeg. Некоторые программы сами по себе по традиции записывают именно Jpg, а не новую версию. На самом деле ничего особенного в этом нет, все равно практически везде можно загружать и Jpeg фотографии, и Jpg.

Они имеют одинаковый размер (например, png-фотографии весят больше, чем Jpg или Jpeg, а Jpeg от Jpg не отличается), одинаковый вид, количество пикселей и так далее.

Изменение Jpeg на Jpg или наоборот

Чтобы изменить png-фотографию на Jpeg или Jpg, потребуются отдельные конверторы, но Jpeg и JPG друг от друга не отличаются ничем, так что не нужно использовать дополнительные программы и конверторы, чтобы это сделать. Для изменения формата с Jpeg на Jpg и наоборот нужно:

  1. Нажать правой кнопкой мыши на фотографию.
  2. Зайти в «Свойства».
  3. Изменить окончание (если там Jpeg, нужно удалить букву е, а если Jpg — нужно добавить букву).

Поскольку форматы друг от друга не отличаются вообще ничем, эта буква не играет какой-либо роли, так что можно поменять название и формат прямо со своего рабочего стола, не пользуясь различными сторонними сервисами, которые довольно часто надоедают рекламой, а в некоторых случаях вместе с фотографиями скачиваются вирусы.

Итог

Мы выяснили, чем отличается формат Jpeg от Jpg. Каждый человек, который пользуется персональным компьютером, должен знать такие нюансы. Ничего особенного в этом знании нет, да и, скорее всего, мало где оно может пригодиться, но всегда важно знать, с чем работаешь, какой файл используешь и что будет потом.

Настоящий формат этого файла — Jpeg, поскольку носит название Joint Photographic Experts Group, но из-за старых систем невозможно было прописать полное название. Теперь уже все нормально.

Чем отличается jpg от jpeg

Файлы jpg и jpeg встречаются нам повсеместно, потому как расширения эти принадлежат картинкам и фотографиям. Замечать различия мы начинаем, когда требуется подойти к файлу формально, а не содержательно: скачать, отправить, переместить или сортировать, словом, выполнить любое действие независимо от содержания. Проблем, как правило, с графическими файлами не возникает, потому как операционные системы без шаманских танцев поддерживают их просмотр в специальных программах. Жить бы и радоваться, не задумываясь, но иногда какой-то софт отказывается воспринимать тот или иной формат, или же просто глаз цепляется за разные расширения. Если называются по-разному, то должно же быть и отличие?

Определение

JPEG — графический формат, предназначенный для хранения файлов-изображений любого типа. Появился в 1991 году. Также .JPEG — расширение имени файла в формате JPEG и однозначно указывающее на него.

JPG — одно из самых популярных расширений имени файла формата JPEG, распространенное наряду с .jpeg.

к содержанию ↑

Сравнение

Похоже на детскую задачку на сообразительность: А упало, Б пропало… Многие скажут — разница в одной букве. И окажутся правы, потому как только буква отличает одно расширение от другого. В старых операционных системах более трех символов после точки приписать не могли, потому буква “e” вот так незаметно выпала из оборота. В новых операционных системах (появившихся после DOS) позволено и три, и четыре символа, однако привычка к трем буквам после точки заставляет формат JPEG называться именами со столь похожими расширениями. Больше отличий нет, кроме, разумеется, совпадения расширения с именованием формата. А в чем разница между именами или фамилиями без ассоциации с человеком? Правильно, только в буквах.

к содержанию ↑

Выводы TheDifference.ru

  1. JPEG — название формата хранения графических файлов, jpg — расширение их имени.
  2. Расширение jpg может применяться в старых операционных системах, расширение jpeg — нет.
  3. Буква “e” в расширении jpg отсутствует.

JPEG 2000, JPEG-XR и WebP в стране упущенных возможностей / Блог компании .io / Хабр

Ни для кого не секрет, что первым пунктом в оптимизации сайтов стоит графика. Потому многие крупные корпорации годами пыхтят над разработкой оптимальных форматов, в перспективе способных заменить существующие и разом осчастливить и разработчиков, и пользователей. Но лягушка все никак не превратится в царевну, и в распределении форматов по сети из года в год ничего интересного не происходит:

Попробуем разобраться, почему JPEG 2000, JPEG-XR и WebP все еще пасут задних, и действительно ли они такие классные, как заявлено.

JPEG 2000

Отличный формат сжатия, поддерживает компрессию как с потерями качества, так и без, а также прозрачность и прогрессивное сжатие. Заявлено сжатие на 20% лучше, чем в обычном JPEG, и при этом главной фишкой является отсутствие артефактов при сильной компрессии.
Недостаток – слабая поддержка, и от этого очень скудное распространение в сети.
JPEG-XR

Жмет фотки еще лучше и еще быстрее, чем JPEG 2000, возможен вариант lossless, при этом поддерживает разные степени прозрачности и прогрессивное сжатие. Сжимает якобы на 50…75% лучше, чем JPEG, при этом сохраняя приличное качество. Так заявлено. В конце материала поэкспериментируем и проверим, не разводят ли нас.
Поддержка — только старым добрым IE 9 и старше.

WebP

Является полностью открытым стандартом. Поддерживает как lossy, так и lossless, и компрессит картинки на 30…40% лучше JPEG’а. Единственный минус по сравнению с двумя предыдущими – не поддерживает прогрессивное сжатие. Зато гораздо лучше поддерживается браузерами и имеет более светлое будущее.
Поддержка

Не смотря на очевидные преимущества, ни JPEG 2000, ни JPEG-XR, ни WebP пока не светит занять место среди самых популярных форматов сети. Почему? Потому что договориться не могут. Посмотрим на поддержку:

Использование

Неправильно:
<img src="myimage.webp"/>

Так картинка правильно отобразится только в дружественном браузере.

Правильно:

<picture>   
<source srcset='myimage.jxr' type='image/vnd.ms-photo'>   
<source srcset='myimage.jp2' type='image/jp2'>   
<source srcset='myimage.webp' type='image/webp'>   
<img srcset='myimage-quant.png' alt='myimage'> </picture>

Встроенную поддержку &ltpicture&gt имеют только Chrome, Opera и последняя версия Firefox, но с помощью picturefill подстраиваемся и под другие браузеры. После загрузки скрипта добавьте к &lthead&gt следующее:
<script async=true src=/path/to/js/picturefill.js></script>

Сработает для WEBP and SVG. Для остальных форматов сразу после тега &ltscript&gt добавляем:
<script async=true src=/path/to/picturefill.js></script> 
<script async=true src=/path/to/jxr.js></script> 
<script async=true src=/path/to/jp2.js></script>

Ура. Картинка корректно отобразится в разных браузерах.
Сравниваем JPEG-XR и Webp

Мы решили на конкретном примере проверить, кто же лучше жмет картинки — JPEG-XR или WebP. Для этого мы собрали JPEG-картинки из лучших публикаций Хабры за последний месяц, и каждую поочередно сжали в WebP и в JPEG-XR с помощью этого и этого инструментов.
Средний показатель сжатия для JPEG-XR составил 48%, а для WebP — 60%. Если рассматривать каждую картинку отдельно, то в 80% случаев WebP справился с задачей лучше, чем JPEG-XR на 10…25%.

Вот, например, один и тот же манул, сжатый в JPEG-XR и в WebP.

Как видим, данные отличаются от заявленных.

Конспект

  • JPEG 2000, JPEG-XR и WebP — инновационные форматы, не получившие должного признания в вебе.
  • Ни один из браузеров не поддерживает хотя бы два из этих форматов.
  • К общему знаменателю можно прийти с помощью picturefill.
  • Вопреки заявленным значениям, WebP сжимает фотки в среднем на 10…25% лучше, чем JPEG-XR.

Качество JPEG. Как настроить JPEG.

JPEG – это не просто формат файлов для хранения изображений, а сложный метод кодирования и декодирования изображений, который имеет множество настроек.

Про JPEG

Современные продвинутые цифровые камеры имеют несколько основных настроек JPEG:

  1. Качество снимка JPEG
  2. Размер снимка JPEG
  3. Настройка параметров снимка

Под качеством снимка понимают количество полезных данных, которые может сохранить JPEG. Формат JPEG был разработан для компактного хранения изображений, в его основе лежат методы и алгоритмы сжатия и оптимизации изображений. Алгоритмы кодирования JPEG чертовски сложны и изощренны, но в основе лежит уровень сжатия, от которого зависит конечное качество снимка. В отличие от BMP, TIFF и подобных форматов, JPEG не хранит данные про каждый отдельный пиксель изображения, а только векторные смещения цветов. По большому счету, это гениальная математическая абстракция изображения, в которой единственным реально закодированным пикселем является верхний левый пиксель. Я не буду вникать в суть сжатия, остановлюсь лишь на том, что именно уровень сжатия в формате JPEG влияет на качество снимка JPEG.

Например, в камере Nikon D40 можно задать 3 уровня качества снимка JPEG

  • Высокое качество – Fine
  • Стандартное качество – Norm
  • Базовое качество – Basic

В общем случае, режим Fine подразумевает сохранение снимка в формате JPEG со 100% сохранением деталей. Но из-за специфики работы алгоритма, 100% являются условными. Режим Norm имеет уровень сжатия в два раза больший, чем режим Fine. А режим Basic сжимает фотографии в 4 раза сильней, за режим Fine. Таким образом мы получаем файлы изображений меньшим объемом и с меньшим количеством полезных данных. Уровень сжатия легко проследить по максимальному размеру файла при разном уровни сжатия JPEG. Так, для Nikon D40:

  • Fine – 3,4МБ
  • Norm – 1,8МБ
  • Basic – 0,9МБ

Самое интересное, что объем файлов, которые показывает камера в настройках меню является максимальным расчетным объемом при заданном кодировании. Из-за особенностей алгоритма, например, снимая с качеством Fine, вряд ли можно будет получить файл именно с 3.4МБ, обычно алгоритм справляется лучше и создает более мелкие файлы. Размер файла JPEG зависит именно от того, что имеется на изображении. Если говорить грубо, то снимок с равномерно синим небом алгоритм закодирует с минимальными затратами и в итоге получим вместо 3.4МБ примерно 1МБ. А вот если снимать ночью на высоких значениях ISO, то можно получить файл размером около 3МБ. Это связано с тем, что на высоких значениях ISO будет много цифрового шума, то есть на фотографии будет много разнородных пикселей, для которых сложно подобрать интерполяцию (усреднение) и алгоритму JPEG нужно использовать больше памяти для сохранения всех деталей на снимке.

Внимание: из-за того, что камера рассчитывает количество оставшихся кадров на карточке именно по максимальному допустимому объему снимка, реальное их количество значительно больше. Например, я использую 16GB карточку памяти на Nikon D40. При этом в разных режимах камера показывает:

  • Fine – 4400 фото
  • Norm – 8400 фото
  • Basic – 16.400 фото

А на самом деле у меня в режиме Fine легко помещается свыше 6000 фотографий.

Вот пример падения качества фотографии при использовании программной обработки одного и того же снимка с разным уровнем сжатия.

Качество 100%. Размер файла 308 kb

Качество 100%

Качество 70%. Размер файла 107 kb

Качество 70%

Качество 40%. Размер файла 89,4 kb

Качество 40%

Качество 1%. Размер файла 60,5 kb

Качество 1%

В общем случае, то же самое происходит и при разных настройках качества. Очень часто разницу между различными настройками накамерного JPEG почувствовать очень сложно, ведь камера и маркетологи всегда стараются тешить нас хорошими фотографиями. А вот разница в объеме файлов часто очень сильно заметна.

Также, большинство современных цифровых камер имеют настройку размера изображения. Эта настройка показывает, сколько мегапикселей будет иметь снимок. Для примера, Nikon D40:

  • Большой, L (large) – 6.0MP, 3008X2000 точек
  • Средний, M (medium) – 3.3MP, 2256X1496 точек
  • Маленький, S (small) – 1.5MP, 1504X1000 точек

Такая настройка позволяет сохранять файлы не только оригинального размера, который является наибольшим, но и файлы с меньшим количеством точек (пикселей). Данная настройка важна для экономии места. Очень часто снимки могут нести избыточную информацию. Избыточная информация – это пиксели, которые не несут полезной информации. Например такие пиксели являются цифровым шумом, появляются из-за некачественной оптики. При использовании меньшего формата можно ничего не потерять.

Все то же самое касается не только Nikon D40, которую я использовал в качестве примера, но и остальных цифровых камер.

Важное замечание: когда мы используем большой (максимальный) размер изображения JPEG, то кодируется вся информация со всей матрицы фотоаппарата. Когда мы используем меньший размер снимка, то сама камера все равно делает снимок с помощью всей матрицы, то есть, с помощью всех доступных пикселей. Только после этого снимок уменьшается программно до указанного значения. Это связано со стандартным циклом работы АЦП камеры. Не стоит думать, что если снимать в маленьком размере снимка, то будут работать только отдельные пиксели на камере, и при этом можно будет получить увеличение дифракционного порога или экономии заряда батареи.

Важное замечание: практически всегда можно комбинировать качество снимка и его размер. Таким образом можно подбирать любые варианты качества конечного изображения. Также, всякие манипуляции с размером и качеством JPEG очень сильно влияют на возможности буфера кадров современных камер. Чем меньше размер и чем меньше качество – тем больше фотографий может поместить в буфер кадров при серийной съемке. Для примера, в формате JPEG L, Fine Nikon D40 может поместить только 7 снимков, а M, Norm целых 17. Собственно, ради манипуляций с буфером я и затевал данную статью.

Алгоритмы, по которым происходит сжатие от размера L до М или S очень сложны и их существует огромное множество. Например, уменьшение снимка можно выполнить и на компьютере, для этого программа обработчик может использовать такие алгоритмы уменьшения размера: LancZos3, Bell, Bicubic, Bilinear, BSplite, FastLinear, LancZos2, Linear, Mitchell, Nearest, Triangle и кучу других. Используя формат JPEG мы из чистой фотографии попадаем в абстрактное математическое поле матриц, векторов и умом непостижимых тонкостей.

720Х479. Файл весит 193 kb

720Х479

640Х426. Файл весит 159 kb

640Х426

320Х213. Файл весит 51,2 kb

320Х213

160Х106. Файл весит 24,1kb

640Х426

Очень часто огромного размера изображения, например, 30-ти мегапиксельные снимки на мобильные телефоны, занимают огромный объем, а весь потенциал 30-ти мегапикселей попросту не используется. Потому можно смело ставить более маленький размер снимков. От себя добавлю, что для удобного просмотра фотографий даже на самых дорогих мониторах с матрицей 2560×1600 достаточно порядка 4-х мегапиксельного снимка, а для печати форматом 10Х15 вообще нужно всего около 1 мегапикселя. Вспомните, когда в последний раз печатали фотографии, или увеличивали снимок на компьютере? Из личного опыта скажу, что огромное количество пикселей современных камер нужны только для серьезного занятия фотографией. Для обычных бытовых задач я не вижу нужды гоняться за количеством мегапикселей, а в камере с большим их количеством можно уменьшать размер выходного снимка без серьезной потери в качестве.

Некоторые современные камеры имеют некоторые дополнительные настройки JPEG. Например, продвинутые камеры Nikon, такие как Nikon D700, D800 имеют настройку приоритета качества/размера JPEG. Эта настройка позволяет указать алгоритму на то, что важней при обработке изображения – величина файла или качество.

Важно: для наилучшего качества снимков я, все же, рекомендую использовать наибольший размер снимков с наилучшим качеством. Например, для камер Nikon это L, Fine, приоритет качества. А вот полностью весь потенциал и точность передачу изображения с матрицы на карту памяти может реализовать только формат RAW. Но даже RAW файлы в некоторых камерах проходят через специальную ‘обжимку’ для уменьшения их размеров, здесь нужно быть предельно осторожным.

Выводы:

Формат JPEG – очень интересная методология сохранения графических файлов. Советую поэксперементировать с разным качеством и размером изображения на своих камерах, очень часто можно серьезно экономить место получая хороший результат на фотографиях.

Не забудьте нажать на кнопки соцсетей ↓ – это важно для меня. Спасибо за внимание. Аркадий Шаповал.

javascript — Расшифровка изображения с помощью CryptoJS и вставка его на страницу

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
  6. О компании

Загрузка…

  1. Авторизоваться зарегистрироваться
.

бесплатных дешифраторов программ-вымогателей — Kaspersky

0 инструмент соответствовал вашему запросу

Возможно вам понравится

Название инструмента Описание Обновлено

Расшифровщик оттенков

Расшифровывает файлы, затронутые всеми версиями Shade.

Практическое руководство

Скачать

30 апреля 2020

Декриптор Рахни

Расшифровывает файлы, затронутые Рахни, агентом.iih, Aura, Autoit, Pletor, Rotor, Lamer, Cryptokluchen, Lortok, Democry, Bitman
(TeslaCrypt) версии 3 и 4, Chimera, Crysis (версии 2 и 3), Jaff, Dharma, новые версии вымогателя Cryakl, Yatron, FortuneCrypt.

Практическое руководство

Скачать

25 сен 2019

Декриптор Ранно

Расшифровывает файлы, затронутые Rannoh, AutoIt, Fury, Cryakl, Crybola, CryptXXX (версии 1, 2 и 3), Polyglot aka Marsjoke.

Практическое руководство

Скачать

20 декабря 2016

Декриптор CoinVault

Расшифровывает файлы, затронутые CoinVault и Bitcryptor.Создано в сотрудничестве с Национальным отделом по преступлениям в сфере высоких технологий (NHTCU) полиции Нидерландов и национальной прокуратурой Нидерландов.

Практическое руководство

Скачать

15 апреля 2015 г.

Декриптор Wildfire

Скачать

24 августа 2016

Декриптор Xorist

Скачать

23 августа 2016

Загрузите Kaspersky Internet Security
, чтобы избежать атак программ-вымогателей в будущем

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *