JPEG解碼——(3)文件頭解析

　　與具體的編碼數據空間相比，jpeg文件頭佔據很是小乃至能夠忽略不計的大小。

　　仍然拿JPEG解碼--(1)JPEG文件格式概覽中的《animal park》這張圖片來舉例，從跳過SOS(FF DA)的TAG開始——0x153，

就真正進入了編碼數據區域，以下圖所示：

　　其佔據的比例爲：0x153/0x9721 = 339/38689 = 0.876%，還不到1%，其餘jpeg圖片也是相似狀況。

　　可是，就是這麼小的數據區域，倒是相當重要的地方，某些關鍵的地方一個字節出錯了的話，解碼就會出錯（例如huffman table

中數據），或者重建出的yuv圖像異常（例如quantization table中數據）！

　　本篇博客主要介紹jpeg頭信息解析，其中除了huffman table重建較複雜外，其餘TAG的解析都比較容易。

1. APP0——FF EO

　　先貼出這段區域：

　　從ASCII值能夠看出，保存了JFIF——JPEG File Interchange Format（JPEG文件交換格式），後面的幾個字節應該是version信

息吧，沒深究。

2. DQT——FF DB

　　量化表有兩個，上面貼圖只高亮了其中一個表。

　　從offset=0x16開始的兩個字節（0x00 43）爲這段區域的size=67，後面的一個字節爲表的ID——0x00=0（能夠看到第二張表中對

應位置offset=0x5D處爲0x1）。

　　跳過前面三字節從offset=0x19處開始的64字節，即爲量化表中量化值。其中須要說明的是，量化值是固定爲64字節的，由於按8X8

進行DCT變換的。

　　工具解析的結果以下：

　　須要補充兩點：

　　A.亮度信號的Y份量使用DQT表一，UV份量使用表二。

　　B.亮度信號一般採用細量化（量化值較小），對應位置處，表一一般比表二值要小。此量化緣由是人眼對亮度信號比較敏感，採用顆粒度

較細來量化，細量化引入的一個問題會消耗更多的數據空間。

3. SOF——FF C0

　　在該JPEG解碼系列中第一篇已經詳細介紹過了，再也不贅述。工具解析以下：

4. DHT——FF C4

　　共有四張表，上面只貼出第一張表。

　　DHT表的重建有些複雜，涉及底層更多關於數據壓縮領域的知識，能夠參考「範式霍夫曼編碼」相關材料，本博文再也不作介紹該編碼原理。