同一张图，同一像素，如何分辨图片质量？
耳机少女.jpg 156.57KB耳机少女2.jpg 152.60KB耳机少女3.jpg 52.21KB三张图同样显示：宽度 480 像素高度 640 像素水平分辩率 72 DPI垂直分辩率 72 DPI位深度 24帧数 1这是三张原图： 密码: 23fy 360云盘： （提取码：a842）
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简单的说，JPEG属于有损压缩格式，一般压缩率越高，损失的信息就越多。JPEG不是按像素点来存储图片的，而是通过波的叠加。JPEG的算法的核心就是通过在图片的频率空间（frequency domain）减少不重要信息（特别是高频率信息）来实现的。当然，就算是不重要的信息，减少信息必然会引入噪声，使图像质量下降。例如下面几张图，星星越少压缩率越高，图片大小越小的同时图片质量越差。你可以看到下图中，星星少的图片相对的边缘会更加模糊。当然，在一定的压缩率下肉眼是无法直接发觉画质的降低的（例如三星和四星）。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------关于频率空间所谓的频率空间，就是将图片进行二维离散傅里叶变换（2DDFT）得到的图片。当然，一般的DFT得到的都是复数，而JPEG使用的2DDCT得到的都是实数，光是这样就可以通过微量损耗大幅减少空间使用。例如你这张图（为了方便我转了单色，彩色图片一般可以作为RGB3张图考虑）在频率空间中大概长这样：在频率空间中大概长这样：当然，稍微简单点，频率单一的图例如这个在频率空间就是这样的所以细节越多越难压缩入如果细节比较少，本身要缩率就可以极大提高---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------关于引入噪声删掉频率空间中的信息会引入噪声，删的越多噪声越大。把你的图片反色后exposure增加后发上来，你可以发现本来空白的地方其实是并不是真正的空白，这些本来数值为0的区域被噪音充满，就是压缩失真的证据之一。当然，这样压缩肉眼也是无法直接发现的。把你的图片反色后exposure增加后发上来，你可以发现本来空白的地方其实是并不是真正的空白，这些本来数值为0的区域被噪音充满，就是压缩失真的证据之一。当然，这样压缩肉眼也是无法直接发现的。再把图一和图三取差值后和白色hard mix一下，可以发现两图在高频区域其实有很大的不同。图三的压缩率比图一大，所以两者噪声的区别也就非常大。不过很可见，不做处理肉眼是很难区分的。这样的压缩算法同样存在于：视频，高清和渣画质的区别。MP3文件，高音质和低音质的区别。----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------关于频率空间压缩这里简单粗暴的解释一下。再看你这张图和它的频率空间，仔细看可以发现这个频率空间是180度中心对称的！因为这个对称，所以一般频率空间压缩可以直接无损减少一半的图片大小。再看你这张图和它的频率空间，仔细看可以发现这个频率空间是180度中心对称的！因为这个对称，所以一般频率空间压缩可以直接无损减少一半的图片大小。虽然你这个图片本身已经压缩过，但我不妨来阉割掉更多一些频率空间来看看效果先来涂黑一小圈，从面积上这起码已经裁剪了一半信息了，但是你可以看到图片的质量并没有特别大的影响：再裁掉一圈，从面积上这起码已经裁剪了&4/5的信息了，但是你可以看到图片的质量的影响并不大（可以点开看大图）：再裁掉更多，从面积上这起码已经裁剪了&14/15的信息了，但是你可以看到图片的质量的影响非常大，但是明显不影响辨认（可以点开看大图）。此外，图片高对比的周围出现了波纹样的噪音，这是JPEG噪音的主要特征之一：最后我就留一点点（按面积大约小于3%）信息，图片的特征已经逐渐淡去，但是勉强还可以辨认，通过后期处理甚至有希望恢复：当然到一定程度，已经完全无法识别了。当然到一定程度，已经完全无法识别了。大概就是这样。
提供了一个很详细的回答，不过可惜有误。看到有那么多人赞同他的回答，觉得有必要纠正一下。由于近期正好做了一些关于JPEG压缩后图像不自然痕迹(也就是专业术语里讲的blocky artifacts)去除的算法研究工作，因此对这个问题算是比较了解。首先要讲的是，JPEG是一种有损压缩算法，但是它和FFT变换没有关系，采用的是2维DCT(离散余弦变换)，详见wiki要讲清楚JPEG压缩后图像的质量问题， 就要先讲它的基本原理。以灰度图像的压缩为例，彩色图像原理相同，只不过要先将通常的RGB颜色空间转换至YCBCR颜色空间，然后对Y，CB，CR三个分量进行分别处理。JPEG压缩算法基本原理见下图(从文章直接截下来的，偷个懒)也就是说，JPEG算法压缩分下面几个步骤：也就是说，JPEG算法压缩分下面几个步骤：1，将图像分块，分成8x8的小块。图像尺寸不够分怎么办？见下图FIG 2FIG 22，对每一个8x8的小块进行DCT变换。什么是DCT变换？就是下图这个玩意。FIG 3 DCT transformFIG 3 DCT transformDCT变换到底怎么进行？其实很简单，这个DCT变换不是有8x8=64个小块吗(专业术语叫basis，变换基，或者是DCT filter)，将DCT的每个小块和图像的8x8的小块乘一下。乘一下又是什么意思？乘一下就是将两个8x8的小块对应位置的值相乘，然后再累加起来。这样经过这个DCT变换后，原来的8x8的图像块，就变成8x8的DCT系数块。3，对DCT系数进行量化。量化又是个什么意思？量化就是简单的取整过程。用一个量化矩阵Q对得到的DCT系数(记为C)进行量化，也就是下面这个操作，表示取整操作这样就得到了量化后的系数Z这一步就是JPEG压缩产生信息损失的步骤。因为取整是一个的映射操作，也就是说，例如[-0.5 0.5]之间的任何数都可以被取整至0。反过来说，如果我们只知道取整后的数是0，我们是无法知道原来的数是多少的。这就是JPEG压缩会产生信息丢失的原因，因为我们只知道量化后的系数Z，根据它是无法还原原来的系数C的。4，对量化后的系数Z进行编码，存储，这就是JPEG文件保存的数据。也就是说.jpg格式的文件保存的不是原始图像的灰度值，而是编码后的量化系数Z。要读取一个.jpg文件，并将其显示出来，就是图1第二行所表示的逆过程。由于JPEG压缩算法将图像分成了8x8的小块独立进行处理，所以在压缩率比较高的情况下，就很容易看到产生的所谓的blocky artifacts，也就是块状效应。JPEG算法的压缩率，完全有量化矩阵Q来控制。通常来讲，我们用q = 1-100之间的数来表示JPEG图像压缩的程度，q值越小，压缩程度越大，文件占用存储空间越小，信息丢失越严重，图像质量越差。q = 1，是最坏的情况；q = 100表示没有压缩。当然，量化矩阵Q是可以认为随意定义的，随你高兴。但是，JPEG算法有一个推荐的量化矩阵，这个矩阵对应于q = 50的情况q为其他值所对应的量化矩阵都可以由这个矩阵生成。例如对于q为其他值所对应的量化矩阵都可以由这个矩阵生成。例如对于的情况，所对应的量化矩阵为，表示取整操作上面就是整个JPEG压缩算法的基本步骤。JPEG算法之所以采用DCT变换，是因为经过DCT变换得到的系数C是稀疏的，也就是只有少数位置的值是比较大的， 其他的都接近于0，因此我们就用0来代替，这样就可以省下了不少的存储空间。例如，原始的8x8的小块有64个像素，如果DCT系数C只有5-6个值被保留下来，那么现在的存储需求近似为原始的10%，因此文件大小会被大大降低。顺便讲一句，JPEG2000压缩算法是基于小波变换实现的，虽然得到的效果更好，但是目前还没有普及，主流的压缩算法还是JPEG。
的回答很有趣，
指出jpeg使用2D-DCT而非DFT。用DFT解释图片的频域表达具有可压缩性也是可以的。但
的回答不严谨，纠正或补充如下：1. DFT是把一张n乘n的图像（实数矩阵）映射到n乘n的复数矩阵，包含幅度谱（复数的模）和相位谱（复数的辐角）。
答案中所谓的“频率空间”事实上是DFT的幅度谱。2. 幅度谱的对称性是因为图像像素是实数值（参考傅里叶变换的性质）。实际上图像（实信号）的幅度谱和相位谱都是对称的（幅度谱是偶对称，相位谱是奇对称）。3. 由于幅度谱和相位谱是两个n乘n的实数矩阵，而每个都是对称的，只需要保存一半的实数值，所以在频域需要保存的实数值个数依然是n乘n。这里不存在“无损减少一半图片大小”的问题。4. 上一条对图像没有任何假设。实际上自然图像是“光滑”的，大部分的能量集中在低频区（DFT的中心区域），在高频区幅度谱近似0。所以直接把这些幅度设置为0，只是模糊了图片的一些细节（当然会有Gibbs Ringing），对原图片的影响不会太大。5. 实际上只有把幅度谱中中心对称的两个幅度（相等的两个幅度值）都设置为0，逆变换后才能保证图像是实数。否则可能造成复数值的图像。6. JPEG所使用的DCT把图像映射到n乘n的实数值（实际上jpeg是基于8乘8的patch做DCT，细节见
的回答）。无论DCT中的哪些值置0，逆变换后得到的图片都是实数值。我认为这也是使用DCT的原因之一。7. 题外话：JPEG2000使用小波变换，在性能上完爆目前流行的JPEG。至于JPEG2000为什么没有成功取代JPEG，这本身是一个很有趣的话题，可以另开问题请高手回答了。
图片质量是个综合参数，通常是用肉眼配合放大来观察比较。如果你想知道JPG文件的品质，计算一下压缩比就好了。
排名第一的答案一直在说JPEG的压缩算法，理论上来讲压缩比越大则图像失真越严重，图像质量越差，但是并不绝对。先下结论（虽然结论很白痴）：一切以人眼为准，就这三张图片来说，答案是：差不多。-------------------------------------------分割线-------------------------------------------------------------------------我简单来说，首先，图像质量评价方法有两大类。1) 主观评价方法。由观察者对图像质量进行评分。人是图像的最终使用者，主观质量评价是最为准确、可靠的图像质量评价方法。但是由于其耗时、昂贵，且易受实验环境、观察者的知识水平、喜好等自身条件等因素影响，评价结果往往不稳定，更不适用于实时系统。2) 客观评价方法。也就是通过一种算法得到图像的评分，此方法方便、快捷, 容易实现并能结合到应用系统中。通常提到的图像质量评价算法是指客观评价算法, 其目标是获得与主观评价结果相一致的分数。所以虽然图像质量评价有两种方法，但它们是殊途同归的。其次，图像质量评价的算法绝大多数都针对于自然图像。自然图像是指未经PS，拍摄自然景观或生物或建筑等图像，而题主所给的三张图像均为人工画出来的图像。有很多回答提到了很多算法，虽然非常有名，而且正确率很高，但是针对的都不是题主的图片，所以数据无效。也就是说，客观评价方法在评价题主所示的漫画时，其数据不可信，所以只能通过主观评价方法来进行图像质量评价。那么对以上三张图片来说，想要确定地知道那张好哪张坏，通过大量调研再经过取舍及运算最准确的方法。假如是简单评估的话，自己看一眼就发现这三张图片好像并没有毛线区别。^_^
评判结果：耳机少女3＞耳机少女＞耳机少女2。具体数据见下图——耳机少女1耳机少女2耳机少女3
对于JPEG算法来说，1.量化表是控制压缩比的关键；（补充一下，压缩比低，图片文件size大；压缩比高，size小）2.压缩比是影响（同图、同像素）图片质量的关键。关于JPEG算法的详解，请见下面这个链接，是某位网友的分析。PS：我只是在做毕设的时候研究过JPEG算法，且研究不深，感觉自己说不好，就酱紫吧～
以我10年PS的经验来看，
越大越好！！！！！
补充最关键的一点吧。计算这三张图和原图的峰值信噪比PSNRPSNR最高的，代表越接近原图，图像质量也就最高。
很精准，很量化，很nerd的方式是 找到未压缩的原图作为参照，计算出每个jpg图片的信噪比。另外：对于非照片(比如你的这个绘图)，可以尝试使用无损压缩的PNG，有时可以获得更小，而且无损的文件。（前提是从无损的原始文件生成PNG。 不要从JPEG转换到PNG）.JPG适合压缩照片, 而非图形。
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