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fjcore库中的vsampfactor和hsampfactor

fjcore jpeg silverlight

Ken Smith · 技术社区 · 15 年前

我一直在使用 FJCore 一个Silverlight项目中的库来帮助进行一些实时的图像处理,我正在尝试找出如何从库中获得更多的压缩和性能。现在,据我了解,jpeg标准允许您指定色度次采样率(请参见 http://en.wikipedia.org/wiki/Chroma_subsampling 和 http://en.wikipedia.org/wiki/Jpeg ) 出现这应该使用hsampfactor和vsampfactor数组在fjcore库中实现:

    public static readonly byte[] HsampFactor = { 1, 1, 1 };
    public static readonly byte[] VsampFactor = { 1, 1, 1 };

然而,我很难弄清楚如何使用它们。在我看来,当前值应该表示4:4:4次采样(例如,完全没有次采样),如果我想得到4:1:1次采样,正确的值应该是这样的:

    public static readonly byte[] HsampFactor = { 2, 1, 1 };
    public static readonly byte[] VsampFactor = { 2, 1, 1 };

至少,这是其他类似库使用这些值的方式(例如,请参见示例代码 here 对于LBJPEG)。

但是,上述2、1、1的值以及我尝试过的任何其他值集,除了1、1、1都不会产生清晰的图像。在查看代码时,它看起来也不像是这样写的。但在我的生活中,我不知道fjcore代码实际上是什么尝试去做。似乎它只是使用样本因子来重复已经完成的操作——也就是说,如果我不知道更好的话,我会说这是一个bug。但这是一个完全建立的库,基于一些相当成熟的Java代码,所以如果是这样的话,我会感到惊讶。

对于如何使用这些值获得4:2:2或4:1:1色度子采样,有人有什么建议吗?

值得一提的是,这是 JpegEncoder 班级:

for (comp = 0; comp < _input.Image.ComponentCount; comp++)
{
    Width = _input.BlockWidth[comp];
    Height = _input.BlockHeight[comp];

    inputArray = _input.Image.Raster[comp];

    for (i = 0; i < _input.VsampFactor[comp]; i++)
    {
        for (j = 0; j < _input.HsampFactor[comp]; j++)
        {
            xblockoffset = j * 8;
            yblockoffset = i * 8;
            for (a = 0; a < 8; a++)
            {
                // set Y value.  check bounds
                int y = ypos + yblockoffset + a; if (y >= _height) break;

                for (b = 0; b < 8; b++)
                {
                    int x = xpos + xblockoffset + b; if (x >= _width) break;
                    dctArray1[a, b] = inputArray[x, y];
                }
            }
            dctArray2 = _dct.FastFDCT(dctArray1);
            dctArray3 = _dct.QuantizeBlock(dctArray2, FrameDefaults.QtableNumber[comp]);
            _huf.HuffmanBlockEncoder(buffer, dctArray3, lastDCvalue[comp], FrameDefaults.DCtableNumber[comp], FrameDefaults.ACtableNumber[comp]);
            lastDCvalue[comp] = dctArray3[0];
        }
    }
}

注意,在I&J循环中,它们不控制任何类型的像素跳跃:如果hsampfactor[0]设置为2,则它只捕获两个块而不是一个块。

1 回复 | 直到 15 年前

Ken Smith 15 年前

我知道了。我认为通过设置采样因子,可以告诉库对光栅组件本身进行次采样。结果发现,当您设置采样因子时,实际上是在告诉库您所提供的光栅组件的相对大小。换句话说,在将图像提交到FJCore库进行压缩之前,您需要自己对图像进行色度子采样。这就是它要找的东西:

    private byte[][,] GetSubsampledRaster()
    {
        byte[][,] raster = new byte[3][,];
        raster[Y] = new byte[width / hSampleFactor[Y], height / vSampleFactor[Y]];
        raster[Cb] = new byte[width / hSampleFactor[Cb], height / vSampleFactor[Cb]];
        raster[Cr] = new byte[width / hSampleFactor[Cr], height / vSampleFactor[Cr]];

        int rgbaPos = 0;
        for (short y = 0; y < height; y++)
        {
            int Yy = y / vSampleFactor[Y];
            int Cby = y / vSampleFactor[Cb];
            int Cry = y / vSampleFactor[Cr];
            int Yx = 0, Cbx = 0, Crx = 0;
            for (short x = 0; x < width; x++)
            {
                // Convert to YCbCr colorspace.
                byte b = RgbaSample[rgbaPos++];
                byte g = RgbaSample[rgbaPos++];
                byte r = RgbaSample[rgbaPos++];
                YCbCr.fromRGB(ref r, ref g, ref b);

                // Only include the byte in question in the raster if it matches the appropriate sampling factor.
                if (IncludeInSample(Y, x, y))
                {
                    raster[Y][Yx++, Yy] = r;
                }
                if (IncludeInSample(Cb, x, y))
                {
                    raster[Cb][Cbx++, Cby] = g;
                }
                if (IncludeInSample(Cr, x, y))
                {
                    raster[Cr][Crx++, Cry] = b;
                }

                // For YCbCr, we ignore the Alpha byte of the RGBA byte structure, so advance beyond it.
                rgbaPos++;
            }
        }
        return raster;
    }

    static private bool IncludeInSample(int slice, short x, short y)
    {
        // Hopefully this gets inlined . . . 
        return ((x % hSampleFactor[slice]) == 0) && ((y % vSampleFactor[slice]) == 0);
    }

可能还有其他的方法来优化它,但目前它正在工作。