作者：马健
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发布：2017.07.23
教程十九：用JpegQuality看JPG文件的压缩参数
事先声明：
- 严格说来这篇教程是讲JpegQuality的，其实与CEP本身关系不大，但因为我自己经常从CEP启动JpegQuality查看JPG压缩参数，
我觉得其他人可能也有类似的需求，所以就在CEP系列教程里加了这么一篇，并不是有意给JpegQuality打广告。 - JpegQuality显示的信息比较简略，如果想看JPG文件的详细信息，比如说EXIF的具体内容，请使用JPEGsnoop，JpegQuality可以说是它的简化版。
- 本文内容是我的一家之言，部分内容可能令人反感，因此技术考据癖、技术抬杠癖敬请退散，不必往下看了，以免浪费你我的时间和口水。
- 本文所有数据只基于我手上所拥有的实际样本，并且没有一个样本是厂家直接提供的。如果有文中提到的厂家对本文内容不满，可以抬头向上看，请用上面的邮箱地址与我联系，并提供相关企业身份证据，我将在第一时间删除相关信息并在本文中做补充说明。
言归正传。在上一篇教程中，我列举了与JPG文件长度、质量有关的压缩参数，包括质量系数（其实是量化表）、色彩缩水系数等。在CEP中转存JPG时，一方面可以自己重新设定JPG的压缩参数，另一方面也可以设置为直接copy源JPG文件的压缩参数，以获得与源JPG文件差不多的文件长度和质量。那么常见的图像处理软件，或图像获取设备（相机、手机）所生成的JPG文件，他们的JPG压缩参数又是怎样的？从中又能看出些什么？
用JpegQuality看JPG的压缩参数其实操作很简单，启动JpegQuality后把要看的JPG文件拖拽过去就行了，或者从CEP里启动，即可看到CEP正在处理的JPG文件的压缩参数。以Photoshop
CC 2015为例，我用同一张图片设置为不同色彩空间、用不同质量系数存为JPG后用JpegQuality显示出来的参数如表1所示。表中数据均用WinCam32从JpegQuality直接复制过来，不存在手工输入错误的问题
，以下各表不再重复说明。
表1 Photoshop CC 2015的JPG压缩参数
| 色彩空间 | 质量 | 色彩空间 | 通道数 | 采样 | 数据精度 | 渐进式 | 优化编码 | 量化表数 | 16位量化表 | 反推质量系数 | 方差 |
| RGB色彩空间 | 0 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 46/81 | 20996.66/4238.72 |
| 1 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 52/82 | 14797.56/3344.80 | |
| 2 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 62/85 | 6735.90/1496.54 | |
| 3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 73/87 | 2366.12/885.74 | |
| 4 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 77/88 | 1338.37/510.31 | |
| 5 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 82/90 | 671.52/255.96 | |
| 6 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 86/91 | 255.23/98.34 | |
| 7 | YCbCr | 3 | 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 83/88 | 462.13/592.80 | |
| 8 | YCbCr | 3 | 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 88 | 111.68/201.04 | |
| 9 | YCbCr | 3 | 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 91 | 31.57/55.24 | |
| 10 | YCbCr | 3 | 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 94 | 8.52/8.09 | |
| 11 | YCbCr | 3 | 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 97 | 3.47/0.74 | |
| 12 | YCbCr | 3 | 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 98 | 4.81/0.50 | |
| CMYK色彩空间 | 0 | YCCK | 4 | 1x1 2x2 2x2 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 46/81 | 20996.66/4238.72 |
| 1 | YCCK | 4 | 1x1 2x2 2x2 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 52/82 | 14797.56/3344.80 | |
| 2 | YCCK | 4 | 1x1 2x2 2x2 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 62/85 | 6735.90/1496.54 | |
| 3 | YCCK | 4 | 1x1 2x2 2x2 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 73/87 | 2366.12/885.74 | |
| 4 | YCCK | 4 | 1x1 2x2 2x2 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 77/88 | 1338.37/510.31 | |
| 5 | YCCK | 4 | 1x1 2x2 2x2 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 82/90 | 671.52/255.96 | |
| 6 | YCCK | 4 | 1x1 2x2 2x2 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 86/91 | 255.23/98.34 | |
| 7 | YCCK | 4 | 1x1 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 83/88 | 462.13/592.80 | |
| 8 | YCCK | 4 | 1x1 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 88 | 111.68/201.04 | |
| 9 | YCCK | 4 | 1x1 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 91 | 31.57/55.24 | |
| 10 | YCCK | 4 | 1x1 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 94 | 8.52/8.09 | |
| 11 | YCCK | 4 | 1x1 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 97 | 3.47/0.74 | |
| 12 | YCCK | 4 | 1x1 1x1 1x1 1x1 | 8 | 否 | 是 | 2 | 否 | 98 | 4.81/0.50 | |
| 灰度 | 0 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 46 | 20996.66 |
| 1 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 52 | 14797.56 | |
| 2 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 62 | 6735.9 | |
| 3 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 73 | 2366.12 | |
| 4 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 77 | 1338.37 | |
| 5 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 82 | 671.52 | |
| 6 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 86 | 255.23 | |
| 7 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 83 | 462.13 | |
| 8 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 88 | 111.68 | |
| 9 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 91 | 31.57 | |
| 10 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 94 | 8.52 | |
| 11 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 97 | 3.47 | |
| 12 | 灰度 | 1 | 1x1 | 8 | 否 | 是 | 1 | 否 | 98 | 4.81 |
我从表1看出来的东西：
- 我终于明白以前我一直觉得很古怪的YCCK色彩空间是怎么来的了，原来是Adobe给自家在JPEG标准里留的一块自留地。印刷行业是Adobe的传统大客户源，而印刷行业的传统惯用色彩空间是CMYK。与RGB类似，CMYK的4个通道也是平等的，并且把色度与亮度混在一起，
所以如果想专门针对色度进行缩水以增加压缩比，就只能把CMYK转换成YCCK，然后针对CC色度分量进行缩水。 - 色彩就是PS的生命与价值所在，所以PS在存储彩色JPG文件时，只要质量系数不低于7，就不会对色度信息缩水，即“采样”栏显示的都是1x1。而当用户指定了7以下的质量系数时，显然说明用户已经在不顾一切地追求压缩比了，相比之下质量神马的都是浮云，所以色度信息就纵、横各缩水一半，只保留1/4的色度信息，即“采样”栏显示的都是2x2。看到这里，您是不是知道平时用PS的时候应该如何选择质量系数了？
- JpegQuality中显示的质量系数是按照IJG的算法反推的，方差反映的是反推出的量化表与JPG中实际所使用的量化表之间的差距。从表1中“方差”列看，质量系数10～12时方差不大，可以认为与IJG的量化表基本相当；质量系数小于等于9时方差明显增大，可以认为PS采用的量化表与IJG所采用的差距较大
。 - 实际对比JpegQuality中左右两侧显示的量化表，质量系数10～12时差异确实不大；7～9时PS逐渐增加量化表左上角的值，右下角保持不变，因此与IJG量化表的差异逐渐拉开；到6时量化表左上角的值比7降了一点，然后随着质量系数的降低左上角值逐渐增加，到5时左上角已经追上右下角，从4开始反超，到0时左上角与右下角差不多是3倍的差距。
- PS的量化表在中、低质量时右下角始终保持不变，只增加左上角的值，估计是与PS日常处理的图像多半是照片有关：一堆“数毛党”在盯着细节部分，所以PS不太好对高频分量下手。
- 表1中的“渐进式”选项都是“否”，其实只是因为我在PS中存储JPG时“格式选项”选的都是“基线（标准）”，如果选择“连续”就是渐进式了。但即使选择“基线（标准）”，表1中“优化编码”仍然显示“是”，说明PS所使用的缺省Huffman编码表与IJG的不同，估计是经过Adobe自己的优化，以追求更小的文件长度。
在看过软件厂商的JPG参数后，再来看看相机厂家的参数吧，毕竟现在用CEP处理的源文件很多都是用相机拍摄的。我手上现在有佳能A570、G16和尼康D750三款相机，档次分别是入门DC、旗舰DC、中档全画幅单反。用这三款相机内设的不同质量系数进行拍照，直接机内输出JPG，用JpegQuality显示的JPG压缩参数如表2所示。
补充说明：
- 目前影响手机、相机成像质量的因素主要包括物理光学组件（镜头、光圈等）、光电转换器（CCD/CMOS）、ISP（Image Signal Processor，图像信号处理器）三部分。
- JPG压缩系数只是ISP中的一组小小参数，对最终JPG文件质量的影响究竟具体有多大，至少我还说不出一个具体的数字，所以下面只是我的一些定性分析，而且充满个人的主观色彩，不喜勿看。
表2 相机直出的JPG压缩参数
| 厂家 | 型号 | 质量 | 像素(千万) | 色彩空间 | 通道数 | 采样 | 数据精度 | 渐进式 | 优化编码 | 量化表数 | 16位量化表 | 反推质量系数 | 方差 |
| 佳能 | A570 | 超精细 | 0.7 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 97 | 1.65/5.29 |
| 精细 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 93/88 | 5.28/21.42 | |||
| 标准 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 72 | 2.71/648.98 | |||
| G16 | 超精细 | 1.2 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 97 | 1.65/5.29 | |
| 精细 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 93/88 | 5.28/21.42 | |||
| 尼康 | D750 | FINE | 2.4 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 98 | 5.50/0.89 |
| NOMAL | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 97 | 1.22/0.18 | |||
| BASIC | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 91 | 3.28/2.52 |
我对表2的解读：
- 这三款相机不约而同的选择了2x1的色度采样系数，即在色度方面沿宽度方向缩水了一半的信息，高度方向没有缩水。经常听到有人抱怨用RAW格式看照片看得好好的，但输出成JPG就总觉得颜色差了点，估计色度方面的缩水是一个重要原因——即使只是沿单方向缩水，但毕竟也是缩了。
- 佳能A570的主控芯片是Digital 4，G16的是Digital
6，从版本数字上看二者差了两代，但二者的压缩参数完全一样，看来佳能对自己的参数还是很有自信的，没打算做什么修改升级。 - 对比尼康、佳能在最高质量时的量化表，尼康的数值明显比佳能更小，可以保留更多的细节。
手机方面我自己到现在为止也只用过一款智能手机，就是拍照效果把我恶心得一提起来就想吐的红米2（采用O-fi欧菲光的解决方案，估计国产的千元机都是这个水平）。所以为了尽量广泛的搜集数据，我就在readfree论坛上搞了一次“手机拍报纸”活动，用论坛币换原片，搜集到的部分手机、PAD的JPG压缩参数见表3。
补充说明：手机厂商现在做广告都以“美美的人像”为号召，而我之所以会以“手机拍报纸”为目标搞活动，是因为我认为现在各种美颜软件实在太过泛滥，用人像根本看不出原始成像质量的好坏，而用“拍报纸”为手段检验相机的对焦精度、成像锐度等，尤其是手机历来短板的边缘成像质量，则是摄影界祖祖辈辈、代代相传的不二法宝，而且与我主要想用手机拍纸质资料的需求相吻合。但出乎我意料的是由于论坛上各位的拍摄水平不一，拍报纸对拍摄水平的要求又比拍
人像更高，所以搜集到的照片不一定真实地体现了手机的成像质量，说不定同样的手机、同样的报纸换个人拍摄效果会更好或更差，不过如果只是想看看JPG压缩参数还是够了。再重申一次：JPG压缩系数只是ISP中的一组小小参数，对最终JPG的质量究竟有多大影响，我也没法具体量化。以红米2为例，尽管质量系数高高在上，但最终拍出来的照片惨不忍睹，只能说与之相配的其它部分实在太便宜了。
表3 我收集到的部分手机、PAD的JPG压缩参数
| 厂家 | 型号 | 像素(千万) | 色彩空间 | 通道数 | 采样 | 数据精度 | 渐进式 | 优化编码 | 量化表数 | 16位量化表 | 反推质量系数 | 方差 |
| 小米 | 红米2 | 0.8 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 97 | 1.09/0.24 |
| 红米3 | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 97 | 1.09/0.24 | |
| MiPad | 0.8 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 87 | 1.28/0.38 | |
| Note | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 97 | 3.21/0.24 | |
| 小米2 | 0.8 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 90 | 1.14/0.34 | |
| 小米4C | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 97 | 1.09/0.24 | |
| 小米5s+ | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 97 | 1.09/0.24 | |
| 华为 | P10/P10+ | 1.2 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 94 | 62.59/57.16 |
| P7 | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 97 | 0.87/0.28 | |
| Mate2 | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 97 | 0.87/0.28 | |
| Mate8 | 1.6 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 41.10/37.48 | |
| Mate9 | 1.2 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 94 | 62.59/57.16 | |
| 荣耀畅玩5x | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 1.25/0.26 | |
| 荣耀6+ | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 94 | 62.59/57.16 | |
| 荣耀7i | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 90 | 1.14/0.34 | |
| 荣耀7 | 2 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 94 | 62.59/57.16 | |
| 荣耀8 | 1.6 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 1.25/0.26 | |
| 荣耀 NOTE8 | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 41.10/37.48 | |
| 苹果 | IPAD mini 4 | 0.8 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 5.64/0.59 |
| IP5s+ | 0.8 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 96 | 1.49 | |
| IP6s | 1.2 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 93 | 12.88/0.19 | |
| IP6s+ | 1.2 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 93 | 12.88/0.19 | |
| IP7 | 1.2 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 93 | 12.88/0.19 | |
| LG | D315 | 0.5 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 1.25/0.26 |
| F180 | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 1.25/0.26 | |
| Nokia | Lumia 1020 | 3.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 1.25/0.26 |
| 魅族 | 魅蓝Note4 | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 96 | 3.19/1.17 |
| mx pro5 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 1.25/0.26 | ||
| 三星 | S2 | 0.8 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 1.25/0.26 |
| S5 | 1.2 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 96 | 0.69/0.33 | |
| S7 | 1.2 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 96 | 0.69/0.33 | |
| GT-N7105 | 0.8 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 96 | 0.69/0.33 | |
| note 3 | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 96 | 0.69/0.33 | |
| OPPO | R2017 | 0.5 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 1.25/0.26 |
| Kindle | Fire HDX 8.9 | 0.8 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 1.25/0.26 |
| 酷派 | 9976a | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x1 2x1 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 80 | 20.03/4.14 |
| vivo | xshot X710L | 1.3 | YCbCr | 3 | 1x1 2x2 2x2 | 8 | 否 | 否 | 2 | 否 | 95 | 1.25/0.26 |
我对表3数据的解读：
- 除三星、魅族、酷派外，其它手机基本上都对色度信息进行了双方向缩水。所以我每次见到那些把手机和单反相提并论的广告就想笑：请把缩水掉的色彩信息给我还回来先！咱不说
无损的RAW格式，就算只沿单方向缩水也比沿双方向缩水强不是？ - 华为、苹果的方差比较大，说明所用量化表与IJG的差异较大，即在自身的ISP中进行了定制。以“性价比”为号召的手机一般方差都比价小
（实际与IJG的量化表比较，那差异更像是计算量化表值时的浮点数舍入误差），可能是使用了公版ISP。 - 不同厂家、不同型号的手机具有相同的“指纹”（缩水系数、量化表），说明他们可能使用了相同的ISP，这也是降低成本的一个办法。