JPEG（副檔名常見為 .jpg / .jpeg）其實不是單純「一張圖片」，而是一種具有區段（segment）結構的二進位檔案格式。
JPEG 檔案的整體結構
典型 .JPG 檔案：
SOI
├── APP0 (JFIF)
├── APP1 (Exif)
├── DQT
├── SOF0
├── DHT
├── SOS
│ └── 壓縮影像資料
└── EOI
一、JPEG 的核心概念
JPEG 是：
- 有損壓縮（Lossy Compression）
- 以 8×8 區塊進行 DCT（離散餘弦轉換）
- 使用 Huffman Coding 壓縮
因此：
.jpg本質上是：「壓縮後的頻率資料 + 色彩資訊 + 解碼表」
而不是直接存像素。
二、JPEG 檔案由 Marker 組成
每個區塊前面都有：
FF xx
其中：
FF= 固定開頭xx= Marker 類型
例如：
三、JPEG 最重要的區段
1. SOI（Start Of Image）
檔案開頭：
FF D8
代表：
「這是一個 JPEG 檔」
沒有長度欄位。
這是 JPEG 的「身分證」。如果您在 HxD 中開啟圖片，前兩個位元組一定是 FF D8。如果不是，這張圖片可能損壞或格式不符。
2. APP0（JFIF）
應用程式資訊，通常包含 "JFIF" 字串、版本、解析度：
FF E0
內容：
JFIF
版本
像素密度
縮圖資訊
這是 JPEG 的標準封裝。
3. APP1（Exif）
通常：
FF E1
這是數位相機最重要的 metadata。
包含：
- 拍攝時間
- 相機型號
- GPS
- 快門
- 光圈
- ISO
例如：
Canon EOS R5
f/2.8
1/250 sec
ISO 800
4. DQT（量化表）
Marker：
FF DB
JPEG 壓縮的核心之一。
量化表，定義壓縮品質，通常會有兩個（亮度與色度）。
JPEG 為何能壓縮？
因為：
高頻細節會被「量化」。
例如：
原始 DCT:
52 3 1 0
量化後:
13 1 0 0
高頻資訊被捨棄。
量化表決定：
- 畫質
- 壓縮率
- 模糊程度
四、SOF0（Start Of Frame）
Marker：
FF C0
包含：
影格開始，定義圖片寬高、顏色分量（如 YCbCr）。
這相當於圖片的「規格表」，在此區段中，您可以找到以下資訊：
- 精確度：通常是 8-bit。
- 高度與寬度：以 2 位元組表示。例如寬度 1024 會存成
04 00。 - 顏色分量：通常為 3（代表 YCbCr 或是 RGB）。
例如：
1920 × 1080
YCbCr
五、DHT（Huffman Table）
Marker：
FF C4
霍夫曼表，定義如何對壓縮後的數據進行編碼。
JPEG 使用：
Huffman Coding
將常見數值用較短 bit 表示：
因此檔案更小。
六、SOS（Start Of Scan）
Marker：
FF DA
掃描開始，後面緊接著的就是真正的圖片二進位數據。
這是檔案中體積最大的部分。標記 FF DA 之後，就是經過離散餘弦變換 (DCT) 與霍夫曼編碼處理過的像素資料。
注意：這部分的資料如果出現
0xFF，為了避免被誤認為新標記，編碼器會自動在後面補一個0x00（稱為 Byte Stuffing）。
SOS 後面的資料
包含：
- MCU blocks
- DCT coefficients
- Huffman bitstream
這是整張圖真正的內容。
七、EOI（End Of Image）
檔案結尾：
FF D9
檔案結束，所有 JPEG 必須以此結尾。
八、JPEG 二進位實例
一個最小 JPEG：
FF D8 ; SOI
FF E0 ; APP0
00 10
4A 46 49 46 ; JFIF
FF DB ; DQT
FF C0 ; SOF0
FF C4 ; DHT
FF DA ; SOS
...壓縮資料...
FF D9 ; EOI
九、JPEG 的數學核心
JPEG 壓縮流程：
RGB
↓
YCbCr
↓
色度抽樣
↓
8×8 Block
↓
DCT
↓
Quantization
↓
ZigZag Scan
↓
Run-Length Encoding
↓
Huffman Coding
十、DCT（離散餘弦轉換）
JPEG 最核心數學。
它把：
像素空間轉成：
頻率空間8×8 區塊
每個區塊：
8×8 pixels
會轉成：
8×8 frequency coefficients
低頻 vs 高頻
左上角：
低頻（輪廓）右下角：
高頻（細節）JPEG 會：
保留低頻
丟棄高頻
因此人眼不易察覺。
十一、ZigZag Scan
DCT 後：
8×8 matrix
會被：
Z 字形掃描
原因：
高頻通常很多 0。
方便：
- Run-Length Encoding
- Huffman
十二、YCbCr 色彩空間
JPEG 不直接用 RGB。
而使用：
Y = 亮度
Cb = 藍色差
Cr = 紅色差
原因：
人眼對亮度較敏感。
因此：
- Y 保留較多
- Cb/Cr 可降低解析度
十三、色度抽樣（Chroma Subsampling）
例如：
4:4:44:2:24:2:0
最常見：
4:2:0
代表：
色彩解析度只有亮度的 1/4。
但肉眼不太容易發現。
十四、Baseline JPEG / Progressive JPEG
Baseline JPEG
一般 JPG：
由上到下解碼Progressive JPEG
先模糊：
逐步清晰網頁常用。
十五、JPEG 的限制
1. 有損壓縮
每次重新存檔：
畫質下降2. 不適合文字
因為：
高頻邊界容易模糊。
3. 不支援透明
JPEG 沒 Alpha Channel。
十六、JPEG vs PNG
十七、如何手動解析 JPG？
可用：
- Hex Editor
- Python
- C
- ExifTool
Python 範例
with open("test.jpg", "rb") as f:
data = f.read()
print(data[:20].hex())
若看到：
ffd8ffe0
就是 JPEG。
十八、JPEG 為何能成為歷史霸主？
因為它在：
畫質 / 體積
之間取得極佳平衡。
尤其適合：
- 數位相機
- 網頁照片
- 手機圖片
即使今天有：
- WebP
- AVIF
- HEIC
JPEG 仍是世界最普及圖片格式之一。
十九、JPEG 的資訊理論本質
JPEG 本質其實是：
人類視覺系統模型它利用：
- 人眼不敏感高頻
- 人眼較不敏感色差
來「有選擇地丟資訊」。
因此 JPEG 不是純數學壓縮：
而是：
心理視覺壓縮（Psychovisual Compression）二十、JPEG 檔案結構總結
JPEG
├── Metadata
│ ├── JFIF
│ └── EXIF
│
├── Quantization Tables
│
├── Huffman Tables
│
├── Frame Information
│
├── Scan Data
│ ├── DCT
│ ├── ZigZag
│ ├── RLE
│ └── Huffman Bitstream
│
└── End Marker
整個 .jpg 檔：
其實是一套「如何重建影像」的壓縮說明書。
二十一、實戰練習：在 HxD 中查看
您可以試著用 HxD 開啟 .jpg/.jpeg 圖檔，觀察以下細節：
- 開頭驗證：確認 Offset
0是FF D8。 - 尋找內容資訊：在 HxD 右側的字元區，您通常會看到
JFIF（在FF E0段落）。 - 末端驗證：捲動到檔案最下方，確認最後兩個位元組是
FF D9。
二十二、常見問題：JPG vs JPEG？
結構上完全一樣。這純粹是歷史遺留問題：早期 Windows（DOS 時代）副檔名只能有三個字元，所以使用 .jpg；而 Unix 系統則使用較完整的 .jpeg。
這張命盤圖檔中存儲的是靜態視覺資訊，如果檔案結構在 SOS 段落受損，圖片就會出現色彩偏移或破裂的現象。
