摘要
JPEG作为一种最为广泛使用的图像压缩标准，在平衡图像质量和文件大小方面发挥着至关重要的作用。
然而，传统的JPEG编码器往往采用独立优化策略，忽略了不同编码模块之间的相互影响，限制了压缩性能的进一步提升。
针对这一问题，JPEG编码器的联合优化成为了近年来的研究热点，其核心目标在于通过协同调整多个编码参数，以实现更高的压缩效率和更佳的图像质量。
本文首先回顾了JPEG编码的基本原理，然后重点探讨了JPEG编码器联合优化的研究现状，详细分析了量化步长优化、DCT系数选择、熵编码参数调整等关键技术，并对不同优化方法的优缺点进行了比较。
此外，本文还深入探讨了基于机器学习的JPEG编码器优化方法，并展望了JPEG编码器联合优化的未来发展趋势。
关键词：JPEG编码器，联合优化，图像压缩，量化步长，熵编码，机器学习
JPEG（JointPhotographicExpertsGroup）是一种应用最为广泛的图像压缩标准，其设计目标是在保持可接受图像质量的前提下，尽可能地减小图像文件大小。
JPEG编码过程主要包括以下步骤：
1.颜色空间转换:将图像从RGB颜色空间转换为更适合压缩的YCbCr颜色空间，其中Y表示亮度信息，Cb和Cr分别表示蓝色和红色的色差信息。
2.离散余弦变换（DCT）:将图像分割成8x8像素块，对每个块进行DCT变换，将空间域信号转换到频率域，以分离图像的低频和高频信息。
3.量化:根据人眼视觉特性，对DCT系数进行量化，舍弃对视觉不太重要的信息，以实现压缩。
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