简易JPEG解码的C语言实现
May. 26, 2022根据JPEG编码的流程，将一个JPEG编码的图像解码为YUV的原始像素图像。
实现了1x1宏块格式的解码，并输出为YUV444格式。
以Luc Saillard的jpeg_minidec作为范例。
由于没有时间仔细阅读JPEG标准，因此编写过程中借助范例调试对照了各个解码环节，并移植了范例中的部分代码到自己的项目中：
程序按照三个层次：
- BITIO提供文件/内存的比特流输入输出，比特流支持是为了适配Huffman解码的操作，方便逐比特读入数据。
- JPEG头解析和图像数据解码，包括文件头解析、Huffman解码 、IDCT等。
- 用户函数，包括加载JPEG文件，打印JPEG基本信息，解码，转码，保存几个主要函数。
另外还编写了一些用于调试的函数，如TRACE日志功能，用于跟踪打印程序调试输出。
JPEG格式解析
以下是JPEG编码的基本框图：
下面对编码过程做简要描述，重点是为了逆推解码过程。
- 零偏置
- 切分为若干的8x8宏块，并进行DCT变换得到8x8的DCT系数。
- 使用量化表对变换结果进行标量量化，DCT系数经量化后，取直流系数（直流系数为DCT系数的第一个），不同宏块之间的直流系数再经差分后再做Huffman编码。
- 对于交流系数，先经Zig-zag扫描（将有值的的数据集中到一起，提高游程编码和Huffman编码的效果），在进行游程编码和Huffman编码，得到最终的数据。
上面是编码过程的简要描述，没有涉及数据的具体存储方式，下面说一下解码的几个关键环节：
JPEG标记提取
JPEG标记有以下几种类型（摘自Wikipedia）：
标记的起始格式是固定，第一个字节为0xff，第二个字节表明标记类型。
量化
图片自己会携带定义量化表（DQT）（两个，分别用于亮度分量和色度分量）作为参考量化表，将参考量化表再与JPEG规定的量化矩阵逐项相乘，得到用于转换的量化表。
DQT的结构为byte[64]
JPEG规定的量化表考虑了人眼视觉特性对不同频率分量的敏感特性：对低频敏感，对高频不敏感，因此对低频数据采用了细量化，对高频数据采用了粗量化。
static const double aanscalefactor[8] = {
1.0, 1.387039845, 1.306562965, 1.175875602, 1.0, 0.785694958, 0.541196100, 0.275899379};
这是用到的量化表的参数值，从左到右分别对应8x8DCT变换后的直流、低频到高频系数，可以看到越到高频越倾向于将数值缩小（这样量化得到的系数越接近0），对于低频处的系数，倾向于放大数值，以实现比较精细的量化（在后续计算中降低舍入误差）。
下面是从定义量化表（DQT）构建最终可用的量化表的方式（取自jpeg_minidec）
void jpeg_build_quantization_table(float *qtable, byte * ref_table) {
int i, j;
static const double aanscalefactor[8] = {
1.0, 1.387039845, 1.306562965, 1.175875602,
1.0, 0.785694958, 0.541196100, 0.275899379};
const unsigned char *zz = zigzag;
for (i = 0; i < 8; i++)
{
for (j = 0; j < 8; j++)
{
*qtable++ = ref_table[*zz++] * aanscalefactor[i] * aanscalefactor[j];
}
}
}
Huffman编码
图片会携带定义Huffman表（DHT），共4个，分别用于亮度信号的直流、交流编码和色度信号的直流、交流编码。每个DHT会有一个自己编号，表明自己用于哪个信号的编码。
每个DHT有两个数组
- BitTable，指明了不同长度的码字的个数。BitTable所有值的总和即为用到的码字的个数（亦即下面ValueTable的长度），根据不同长度的码字个数，可以将码字逐个生成出来。
- ValueTable，每一个码字都对应一个权重（weight），这些权重值存储在ValueTable。权重值在直流、交流解码时有不同的意义。
由BitTable生成Huffman码字：
- 第一个码字必定为0
- 如果第一个码字位数为1，则码字为0
- 如果第二个码字位数为2，则码字为00，以此类推
- 从第二码字开始，如果它和它前面的码字位数相同，则当前码字为它前面的码字加1；如果它的位数比它前面的码字位数大，则当前码字的前面的码字加1后再在后面若干个零，直至满足位数长度为止。
下面给出了上述方法的具体实现（各种结构体的定义见源码）：
void jpeg_build_huff_table(DHTInfo *dht_info) {
HuffLookupTable * table = &dht_info->huff_table;
int sum = 0;
for(int i=0;i<16;i++){
byte t = dht_info->bit_table[i];
sum += t;
};
table->code = (word *) malloc(sizeof(word) * sum);
table->len = (byte *) malloc(sizeof(byte) * sum);
table->weight = (byte *) malloc(sizeof(byte) * sum);
table->size = sum;
// 生成Huffman表
word code = 0;
int idx = 1;
int weight_idx = 0;
for(int i=0;i<16;i++)
{
int n = dht_info->bit_table[i];
if(n>0) idx++;
for(int j=0;j<n;j++) {
byte weight = dht_info->value_table[weight_idx];
table->code[weight_idx] = code;
table->len[weight_idx] = i+1;
table->weight[weight_idx] = weight;
code += 1;
weight_idx += 1;
}
if(idx>1) code = (code)<<1;
}
}
为了思路的简洁和方便实现，没有使用树/查找表等数据结构以提高查找速度。而是直接建立了码长-Huffman的对照表，当查找某个码长下的Huffman值，先跳到对应码长的码字部分，然后依次比对该码长下的码字，找到长度、值均相同的码字后，返回码字对应的权重值。这样虽然不够快，但是还可以接受。
以下是在Huffman表中查找某个码字的方法
byte jpeg_find_huff_code(DHTInfo *dht_info, int len, word code) {
HuffLookupTable *table = &dht_info->huff_table;
for(int i=0;i<table->size;i++) {
int find_len = table->len[i];
if(find_len==len) {
if(table->code[i]==code) {
return table->weight[i];
}
continue;
} else if(find_len>len) break;
}
return 0xff;
}
下面是逐比特读出码字，然后在Huffman表中查找码字，如果码字不存在，就再读入一个比特继续查找，如果查找码长超过16bit，认为出错。
byte huffman_data_read(BITIO * input_stream, DHTInfo * dht){
BITIO *bitio = input_stream;
word b = read_bit(bitio)<<1;
byte weight;
int j = 0;
for (j = 2; j <= 16; j++)
{
word k = read_bit(bitio);
b = b + k;
weight = jpeg_find_huff_code(dht, j, b);
b = b<<1;
if (weight != 0xff) break;
}
ASSERT((weight!=0xff), "Huffman code not found!", TRACE_CONTENT("Test "BYTE_TO_BINARY_PATTERN, BYTE_TO_BINARY(b)));
//TRACE_DEBUG("b="BYTE_TO_BINARY_PATTERN"_"BYTE_TO_BINARY_PATTERN"(%d) word=%d weight=%d", BIN(b>>9), BIN(b>>1), j, b, weight);
return weight;
}
权重值低四位指明了需要再读几个比特以得到实际数值。权重值的高四位则指明了游程编码的游程长度，表明该数值后的连续几个DCT系数均为0。
直流系数没有游程编码，因此高四位始终为0。
读取的数个比特得到的实际上是有符号数，将其转换成定长的两字节有符号整形的方法是：（取自jpeg_minidec）
short bits;
bits = read_bits();
if ((word)bits < (1UL<<((bits_n)-1)))
bits += (0xFFFFUL<<(bits_n))+1;
反量化&IDCT变换
以下是反量化同时做IDCT变换的代码实现（取自jpeg_minidec），因为是固定的8x8IDCT，所以作者采用了比较直接的计算方式。
/*
* Perform dequantization and inverse DCT on one block of coefficients.
*/
void
tinyjpeg_idct_float (short * DCT, float *Q_table, byte *output_buf, int stride)
{
FAST_FLOAT tmp0, tmp1, tmp2, tmp3, tmp4, tmp5, tmp6, tmp7;
FAST_FLOAT tmp10, tmp11, tmp12, tmp13;
FAST_FLOAT z5, z10, z11, z12, z13;
short *inptr;
FAST_FLOAT *quantptr;
FAST_FLOAT *wsptr;
byte *outptr;
int ctr;
FAST_FLOAT workspace[DCTSIZE2]; /* buffers data between passes */
/* Pass 1: process columns from input, store into work array. */
inptr = DCT;
quantptr = Q_table;
wsptr = workspace;
for (ctr = DCTSIZE; ctr > 0; ctr--) {
/* Due to quantization, we will usually find that many of the input
* coefficients are zero, especially the AC terms. We can exploit this
* by short-circuiting the IDCT calculation for any column in which all
* the AC terms are zero. In that case each output is equal to the
* DC coefficient (with scale factor as needed).
* With typical images and quantization tables, half or more of the
* column DCT calculations can be simplified this way.
*/
if (inptr[DCTSIZE*1] == 0 && inptr[DCTSIZE*2] == 0 &&
inptr[DCTSIZE*3] == 0 && inptr[DCTSIZE*4] == 0 &&
inptr[DCTSIZE*5] == 0 && inptr[DCTSIZE*6] == 0 &&
inptr[DCTSIZE*7] == 0) {
/* AC terms all zero */
FAST_FLOAT dcval = DEQUANTIZE(inptr[DCTSIZE*0], quantptr[DCTSIZE*0]);
wsptr[DCTSIZE*0] = dcval;
wsptr[DCTSIZE*1] = dcval;
wsptr[DCTSIZE*2] = dcval;
wsptr[DCTSIZE*3] = dcval;
wsptr[DCTSIZE*4] = dcval;
wsptr[DCTSIZE*5] = dcval;
wsptr[DCTSIZE*6] = dcval;
wsptr[DCTSIZE*7] = dcval;
inptr++; /* advance pointers to next column */
quantptr++;
wsptr++;
continue;
}
/* Even part */
tmp0 = DEQUANTIZE(inptr[DCTSIZE*0], quantptr[DCTSIZE*0]);
tmp1 = DEQUANTIZE(inptr[DCTSIZE*2], quantptr[DCTSIZE*2]);
tmp2 = DEQUANTIZE(inptr[DCTSIZE*4], quantptr[DCTSIZE*4]);
tmp3 = DEQUANTIZE(inptr[DCTSIZE*6], quantptr[DCTSIZE*6]);
tmp10 = tmp0 + tmp2; /* phase 3 */
tmp11 = tmp0 - tmp2;
tmp13 = tmp1 + tmp3; /* phases 5-3 */
tmp12 = (tmp1 - tmp3) * ((FAST_FLOAT) 1.414213562) - tmp13; /* 2*c4 */
tmp0 = tmp10 + tmp13; /* phase 2 */
tmp3 = tmp10 - tmp13;
tmp1 = tmp11 + tmp12;
tmp2 = tmp11 - tmp12;
/* Odd part */
tmp4 = DEQUANTIZE(inptr[DCTSIZE*1], quantptr[DCTSIZE*1]);
tmp5 = DEQUANTIZE(inptr[DCTSIZE*3], quantptr[DCTSIZE*3]);
tmp6 = DEQUANTIZE(inptr[DCTSIZE*5], quantptr[DCTSIZE*5]);
tmp7 = DEQUANTIZE(inptr[DCTSIZE*7], quantptr[DCTSIZE*7]);
z13 = tmp6 + tmp5; /* phase 6 */
z10 = tmp6 - tmp5;
z11 = tmp4 + tmp7;
z12 = tmp4 - tmp7;
tmp7 = z11 + z13; /* phase 5 */
tmp11 = (z11 - z13) * ((FAST_FLOAT) 1.414213562); /* 2*c4 */
z5 = (z10 + z12) * ((FAST_FLOAT) 1.847759065); /* 2*c2 */
tmp10 = ((FAST_FLOAT) 1.082392200) * z12 - z5; /* 2*(c2-c6) */
tmp12 = ((FAST_FLOAT) -2.613125930) * z10 + z5; /* -2*(c2+c6) */
tmp6 = tmp12 - tmp7; /* phase 2 */
tmp5 = tmp11 - tmp6;
tmp4 = tmp10 + tmp5;
wsptr[DCTSIZE*0] = tmp0 + tmp7;
wsptr[DCTSIZE*7] = tmp0 - tmp7;
wsptr[DCTSIZE*1] = tmp1 + tmp6;
wsptr[DCTSIZE*6] = tmp1 - tmp6;
wsptr[DCTSIZE*2] = tmp2 + tmp5;
wsptr[DCTSIZE*5] = tmp2 - tmp5;
wsptr[DCTSIZE*4] = tmp3 + tmp4;
wsptr[DCTSIZE*3] = tmp3 - tmp4;
inptr++; /* advance pointers to next column */
quantptr++;
wsptr++;
}
/* Pass 2: process rows from work array, store into output array. */
/* Note that we must descale the results by a factor of 8 == 2**3. */
wsptr = workspace;
outptr = output_buf;
for (ctr = 0; ctr < DCTSIZE; ctr++) {
/* Rows of zeroes can be exploited in the same way as we did with columns.
* However, the column calculation has created many nonzero AC terms, so
* the simplification applies less often (typically 5% to 10% of the time).
* And testing floats for zero is relatively expensive, so we don't bother.
*/
/* Even part */
tmp10 = wsptr[0] + wsptr[4];
tmp11 = wsptr[0] - wsptr[4];
tmp13 = wsptr[2] + wsptr[6];
tmp12 = (wsptr[2] - wsptr[6]) * ((FAST_FLOAT) 1.414213562) - tmp13;
tmp0 = tmp10 + tmp13;
tmp3 = tmp10 - tmp13;
tmp1 = tmp11 + tmp12;
tmp2 = tmp11 - tmp12;
/* Odd part */
z13 = wsptr[5] + wsptr[3];
z10 = wsptr[5] - wsptr[3];
z11 = wsptr[1] + wsptr[7];
z12 = wsptr[1] - wsptr[7];
tmp7 = z11 + z13;
tmp11 = (z11 - z13) * ((FAST_FLOAT) 1.414213562);
z5 = (z10 + z12) * ((FAST_FLOAT) 1.847759065); /* 2*c2 */
tmp10 = ((FAST_FLOAT) 1.082392200) * z12 - z5; /* 2*(c2-c6) */
tmp12 = ((FAST_FLOAT) -2.613125930) * z10 + z5; /* -2*(c2+c6) */
tmp6 = tmp12 - tmp7;
tmp5 = tmp11 - tmp6;
tmp4 = tmp10 + tmp5;
/* Final output stage: scale down by a factor of 8 and range-limit */
outptr[0] = descale_and_clamp((int)(tmp0 + tmp7), 3);
outptr[7] = descale_and_clamp((int)(tmp0 - tmp7), 3);
outptr[1] = descale_and_clamp((int)(tmp1 + tmp6), 3);
outptr[6] = descale_and_clamp((int)(tmp1 - tmp6), 3);
outptr[2] = descale_and_clamp((int)(tmp2 + tmp5), 3);
outptr[5] = descale_and_clamp((int)(tmp2 - tmp5), 3);
outptr[4] = descale_and_clamp((int)(tmp3 + tmp4), 3);
outptr[3] = descale_and_clamp((int)(tmp3 - tmp4), 3);
wsptr += DCTSIZE; /* advance pointer to next row */
outptr += stride;
}
}
MCU的具体存放
SOS（Start of scan）段，存放了三个分量（Y，Cb，Cr）所用到的量化表号，
[INFO] @no.82 SOS Start Of Scan
[INFO] @no.83 - Comps: 3
[INFO] @no.88 - CompId:1 AC:0 DC:0
[INFO] @no.88 - CompId:2 AC:1 DC:1
[INFO] @no.88 - CompId:3 AC:1 DC:1
在SOS段尾部，会有3个字节：0x00 0x3f 0x00，这三个字节虽然各有含义（谱选择开始、谱选择结束，谱选择结束），但实际上在基本JPEG里就是固定的。在调试过程中，可以用这3个字节在编辑器里定位压缩数据的起始位置。
3个字节结束后，就是压缩图像数据，也就是一个一个MCU块。
从图像左上角到右下角的8x8MCU块在压缩图像数据中依次存放，每个MCU块内，Y、Cb、Cr三个分量分开依次存放：
[---------Y----------][---------Cb---------][-----------Cr-----------][---------Y----------][---------Cb---------][-----------Cr-----------]
下面给出了读取一个MCU块的一个分量的具体实现：
void jpeg_decode_mcu_huffman(DecodeHandler *handler, short * DCT)
{
BITIO * bitio = handler->input_stream;
byte weight = huffman_data_read(bitio, handler->dc_dht);
ASSERT(weight<=16, "Weight value error");
short DCT_r[64];
memset(DCT_r, 0, sizeof(DCT_r));
DCT_r[0] = read_bits_signed(bitio, weight);
DCT_r[0] += handler->prev_dc;
handler->prev_dc = DCT_r[0];
int j=1;
while(j<64) {
weight = huffman_data_read(bitio, handler->ac_dht);
byte size_val = weight & 0x0f;
byte count_0 = weight >> 4;
//TRACE_DEBUG("(%d) weight=%.2x size_val=%d count_0=%d", j+1, weight, size_val, count_0);
if(size_val == 0) {
if(count_0 == 0) {
//TRACE_DEBUG("EOB found");
break;
} else if(count_0 == 0x0f) {
j += 16; // skip 16 zeros
}
} else {
j += count_0;
ASSERT(j<64, "Bad huffman data (buffer overflow)");
short s = read_bits_signed(bitio, size_val);
DCT_r[j] = s;
//TRACE_DEBUG("DCT[%d]=%d", j, s);
j++;
}
}
for(int i=0;i<64;i++) {
DCT[i] = DCT_r[zigzag[i]];
}
}
解码效果
解码示例1
示例JPEG图片
执行
./build/Main ./test_images/testrgb-1x1.jpg ./test_output/output.yuv
进行解码。
打印日志输出（保留了INFO级别，输出中主要是解析得到的JPEG标志）
[INFO] @no.203 SOI: Start of Image
[INFO] @no.204 APP0 Application specific
[INFO] @no.207 DQT Define Quantization Table
[INFO] @no.207 DQT Define Quantization Table
[INFO] @no.208 SOF0 Start of Frame
[INFO] @no.209 DHT Define Huffman Tables
[INFO] @no.209 DHT Define Huffman Tables
[INFO] @no.209 DHT Define Huffman Tables
[INFO] @no.209 DHT Define Huffman Tables
[INFO] @no.210 SOS Start Of Scan
[INFO] @no.117 Print jpeg structure.
[INFO] @no.5 APP0 Application specific
[INFO] @no.6 - format: JFIF
[INFO] @no.7 - mVer: 1, sVer: 1
[INFO] @no.8 - unit: 0, x_den: 1, y_den: 1
[INFO] @no.9 - thumb: x: 0, y: 0
[INFO] @no.14 APP2 Application specific
[INFO] @no.15 - APP2 Length: 0
[INFO] @no.94 DQT Define Quantization Table
[INFO] @no.98 - DQT precious: 0 id: 0
[INFO] @no.100 - INDEX VALUE
[INFO] @no.103 0 2.0000
[INFO] @no.103 1 1.3870
[INFO] @no.103 2 1.3066
[INFO] @no.103 3 2.3518
[INFO] @no.103 4 2.0000
[INFO] @no.103 5 3.1428
[INFO] @no.103 6 2.7060
[INFO] @no.103 7 1.6554
[INFO] @no.103 8 1.3870
[INFO] @no.103 9 1.9239
[INFO] @no.103 10 1.8123
[INFO] @no.103 11 3.2620
[INFO] @no.103 12 4.1611
[INFO] @no.103 13 6.5387
[INFO] @no.103 14 4.5040
[INFO] @no.103 15 2.2961
[INFO] @no.103 16 1.3066
[INFO] @no.103 17 1.8123
[INFO] @no.103 18 3.4142
[INFO] @no.103 19 3.0727
[INFO] @no.103 20 5.2263
[INFO] @no.103 21 6.1594
[INFO] @no.103 22 4.9497
[INFO] @no.103 23 2.1629
[INFO] @no.103 24 1.1759
[INFO] @no.103 25 3.2620
[INFO] @no.103 26 3.0727
[INFO] @no.103 27 4.1481
[INFO] @no.103 28 5.8794
[INFO] @no.103 29 8.3149
[INFO] @no.103 30 5.0910
[INFO] @no.103 31 1.9465
[INFO] @no.103 32 2.0000
[INFO] @no.103 33 2.7741
[INFO] @no.103 34 5.2263
[INFO] @no.103 35 7.0553
[INFO] @no.103 36 7.0000
[INFO] @no.103 37 8.6426
[INFO] @no.103 38 5.4120
[INFO] @no.103 39 2.2072
[INFO] @no.103 40 1.5714
[INFO] @no.103 41 4.3592
[INFO] @no.103 42 6.1594
[INFO] @no.103 43 5.5433
[INFO] @no.103 44 6.2856
[INFO] @no.103 45 6.1732
[INFO] @no.103 46 4.6774
[INFO] @no.103 47 1.9510
[INFO] @no.103 48 2.7060
[INFO] @no.103 49 4.5040
[INFO] @no.103 50 5.6569
[INFO] @no.103 51 5.7274
[INFO] @no.103 52 5.4120
[INFO] @no.103 53 5.1026
[INFO] @no.103 54 3.5147
[INFO] @no.103 55 1.4932
[INFO] @no.103 56 1.9313
[INFO] @no.103 57 3.4442
[INFO] @no.103 58 3.6048
[INFO] @no.103 59 3.2442
[INFO] @no.103 60 3.0349
[INFO] @no.103 61 2.1677
[INFO] @no.103 62 1.4932
[INFO] @no.103 63 0.7612
[INFO] @no.94 DQT Define Quantization Table
[INFO] @no.98 - DQT precious: 0 id: 1
[INFO] @no.100 - INDEX VALUE
[INFO] @no.103 0 2.0000
[INFO] @no.103 1 2.7741
[INFO] @no.103 2 2.6131
[INFO] @no.103 3 5.8794
[INFO] @no.103 4 10.0000
[INFO] @no.103 5 7.8569
[INFO] @no.103 6 5.4120
[INFO] @no.103 7 2.7590
[INFO] @no.103 8 2.7741
[INFO] @no.103 9 3.8478
[INFO] @no.103 10 5.4368
[INFO] @no.103 11 11.4169
[INFO] @no.103 12 13.8704
[INFO] @no.103 13 10.8979
[INFO] @no.103 14 7.5066
[INFO] @no.103 15 3.8268
[INFO] @no.103 16 2.6131
[INFO] @no.103 17 5.4368
[INFO] @no.103 18 10.2426
[INFO] @no.103 19 15.3636
[INFO] @no.103 20 13.0656
[INFO] @no.103 21 10.2656
[INFO] @no.103 22 7.0711
[INFO] @no.103 23 3.6048
[INFO] @no.103 24 5.8794
[INFO] @no.103 25 11.4169
[INFO] @no.103 26 15.3636
[INFO] @no.103 27 13.8268
[INFO] @no.103 28 11.7588
[INFO] @no.103 29 9.2388
[INFO] @no.103 30 6.3638
[INFO] @no.103 31 3.2442
[INFO] @no.103 32 10.0000
[INFO] @no.103 33 13.8704
[INFO] @no.103 34 13.0656
[INFO] @no.103 35 11.7588
[INFO] @no.103 36 10.0000
[INFO] @no.103 37 7.8569
[INFO] @no.103 38 5.4120
[INFO] @no.103 39 2.7590
[INFO] @no.103 40 7.8569
[INFO] @no.103 41 10.8979
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[INFO] @no.34 DHT Define Huffman Tables
[INFO] @no.35 - DHT#1, AC
[INFO] @no.36 - BitTable: 00 02 03 00 02 02 02 03 01 00 03 00 03 00 00 07 (sum: 28)
[INFO] @no.48 - ValueTable: 00 04 01 02 03 31 61 11 12 05 21 13 14 41 51 06 22 32 07 15 42 08 71 23 24 33 81 a1 (sum: 28)
[INFO] @no.64 + 00 0000000000000000(2) (0)
[INFO] @no.64 + 01 0000000000000001(2) (4)
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[INFO] @no.64 + 04 0000000000000110(3) (3)
[INFO] @no.64 + 05 0000000000011100(5) (49)
[INFO] @no.64 + 06 0000000000011101(5) (97)
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[INFO] @no.64 + 08 0000000000111101(6) (18)
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[INFO] @no.64 + 23 1111111111111010(16) (35)
[INFO] @no.64 + 24 1111111111111011(16) (36)
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[INFO] @no.64 + 26 1111111111111101(16) (129)
[INFO] @no.64 + 27 1111111111111110(16) (161)
[INFO] @no.82 SOS Start Of Scan
[INFO] @no.83 - Comps: 3
[INFO] @no.88 - CompId:1 AC:0 DC:0
[INFO] @no.88 - CompId:2 AC:1 DC:1
[INFO] @no.88 - CompId:3 AC:1 DC:1
[INFO] @no.403 Reach the end of the file
执行（需要安装FFmpeg, FFplay），显示解码得到的YUV文件
ffplay -video_size 1024x1024 -pixel_format yuv444p -i test_output/output.yuv
解码示例2
原图：
解码结果：
可以看到下方有一条灰色未解码的区域，这是由于未考虑非8整数倍高度导致的。 对于高度非8整数倍的情况，处理比较简单，因为在MCU中，多出的边缘部分被置零，与实际存在的像素一起做DCT变换。 只需要将高度值向上增加至8整数倍进行解码，最后保存图片时，各个通道按实际高度保存即可。
// 调整至8整数倍
int expand_8(int value)
{
if((value%8)==0) return value;
else {
return (value/8)*8 + 8;
}
}
这样就避免了最后一部分未解码的情况，另一张非8整数倍高度的图片的解码效果（这张图片比较容易看清边缘的情况）
其他
最终得到的YUV444格式可以再作为源格式转换为YUV422/YUV420/RGB24等格式，在之前的实验中曾实现了这些格式之间的互转。
实验代码放在了
