JPEG编码器的联合优化文献综述

JPEG作为一种最为广泛使用的图像压缩标准，其编码效率一直是人们持续关注的焦点。

JPEG编码器涉及多个模块和参数，如何对其进行联合优化，以实现更高的压缩率和更好的图像质量，是图像压缩领域的一个重要挑战。

本文首先介绍了JPEG编码的基本原理、相关概念以及联合优化的意义，然后梳理了国内外对JPEG编码器联合优化的研究历程，并对现有的主要研究方法进行了分类和分析，包括传统优化算法、基于机器学习的优化算法等。

此外，本文还对不同研究方法的优缺点、适用场景以及性能表现进行了比较和评价，并探讨了未来JPEG编码器联合优化可能的发展趋势，例如深度学习与传统方法的融合、面向特定应用场景的优化等。

关键词：JPEG编码，联合优化，图像压缩，率失真优化，机器学习

随着多媒体技术的快速发展和普及，图像作为一种重要的信息载体，其数据量也呈现爆炸式增长。

为了解决图像存储和传输的压力，图像压缩技术应运而生。

图像压缩旨在在保证图像质量可接受的前提下，尽可能地减少图像的数据量，以提高存储和传输效率。

JPEG作为一种应用最为广泛的图像压缩标准，其编码框架至今仍在许多领域发挥着重要作用。

JPEG编码采用离散余弦变换(DCT)、量化、熵编码等技术，对图像进行有损压缩。