背景
JPEG是一种有损压缩技术，在保证视觉效果差别不大的情况下，压缩比可以达到几十倍。它的原理是去除图像中一些不重要的部分，从而用更小的体积保存。一个形象的例子就是“四舍五入”，比如“2.1000000001”，保存为“2.1”，就去掉了“0.0000001”，保留了重要部分做原数字的近似。
图像分割
首先将RBG图像转换为YUV(亮度-色差)图像，这是因为人的视觉系统对亮度变化最为敏感，YUV图像可以把亮度channel单独剥离进行处理，更适合图像压缩场景。如图是一幅彩色图像的YUV分量，从中可以看到Y通道携带了图像的大部分细节信息
接着将图像分割成$8\ast 8$的小块，用于后续$DCT$变换的单独处理。
DCT离散余弦变换
DCT可以将图像以频域的形式进行表达，经过DCT变换，图像左上角会集中低频部分的能量，右下角集中高频，数值越大，代表此处的能量越多。下图是某前辈对Lena图的第一个$8\ast 8$小块进行DCT变换的结果。
量化
到目前为止依然是无损的，由于人眼对高频不敏感的特性，我们试图过滤这些右下角的高频分量，此时就要用到量化。说白了就是分别scale，把左上角的除一个较小值，右下角的除一个较大值，接着对结果进行取整，这样就会导致右下脚大部分变为0，非常有利于后面的压缩。
但量化时候并不是随便scale，经过长期的经验，人们得到了上面两张量化表，对应位置相除即可（在量化表上乘一个系数，可以得到不同的压缩比）。量化后的结果如下，右下角已大部分为0。
接着将上述矩阵按Z形编码，得到一个一维数组：
Eg:35,7,0,0,0,-6,-2,0,0,-9,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,8,0,0,0,…,0，目的是尽可能使0分布在一起。接着主要对非0部分进行编码：采用JPEG提供的标准码表，及霍夫曼编码（无损），得到最终的压缩数据。
小结
JPEG编码流程：图像色彩空间变换——DCT——量化(有损)——霍夫曼编码
解码流程：霍夫曼编码恢复——反量化——IDCT——重建图