一.编码
关键帧的压缩主要参考JPEG图像压缩算法的流程。但与JPEG不同的是，JPEG处理的是YUV格式数据，而这里直接处理RGB格式数据。
1、分块
将原始图像数据分块为8x8大小，并将RGB三通道数据分离。由于DCT的数据范围是-128~+127，而RGB的数据范围是0~255，所以这里分块时就先将RGB各通道值减去128.
2、DCT
将所有8x8的数据块做DCT。8x8的二维数据经过DCT之后，就得到了8x8的变换系数矩阵，其中（0,0）元素是直流分量或称DC系数，剩下63个元素是交流分量或称AC系数。DCT变换后的8x8系数矩阵中，低频分量集中在矩阵的左上角，高频分量集中在矩阵的右下角。高频分量一般是可丢弃的信息。
由于DCT的乘加次数多，计算量大，所以在计算中一般要采用快速离散余弦变换。
3、Zigzag扫描和量化
DCT之后结合量化丢弃右下角的高频信息，可以得到很多0，这在后面的各种熵编码会得到很大的压缩。但是8x8的数据是一行一行线性存放的，每一行的结尾点和下一行的开始点没有联系。如果按照下图的顺序存储数据，则前一行的结尾点和下一行的开始点就建立了联系。
代码中按照下表读取DCT之后的系数矩阵就可以完成Zigzag扫描。
const static uchar FZBT[64] =
{
0, 1, 5, 6, 14,15,27,28,
2, 4, 7, 13,16,26,29,42,
3, 8, 12,17,25,30,41,43,
9, 11,18,24,31,40,44,53,
10,19,23,32,39,45,52,54,
20,22,33,38,46,51,55,60,
21,34,37,47,50,56,59,61,
35,36,48,49,57,58,62,63
};
JPEG处理YUV数据时，Y通道和UV通道使用各自的标准量化表。YUV格式的数据Y通道亮度数据比较重要，所以在此处理RGB格式数据时三通道均采用JPEG的标准亮度信号量化模板std_Y_QT，如下：
const static uchar std_Y_QT[64] =
{
16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61,
12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55,
14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56,
14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62,
18, 22, 37, 56, 68, 109,103,77,
24, 35, 55, 64, 81, 104,113,92,
49, 64, 78, 87, 103,121,120,101,
72, 92, 95, 98, 112,100,103,99
};
实际上可以将ZigZag扫描与量化合成一步完成。以Z表的值做为量化后存储数据的下标索引即可。
4、游程编码
游程编码属于无损压缩编码，对二值图像非常有效，编解码都很简单。
游程编码的原理：用一个符号值或串长代替具有相同值的连续符号，使符号长度少于原始数据长度。
例如：5555557777733322221111111
经过游程编码后的序列为：（5，6）（7，5）（3，3）（2，4）（1，7）。
由于我们的数据经过前期处理之后，63个AC系数产生了很0，为更有效的压缩数据，这里采用一种稍加变化的游程编码。JPEG中这样定义：
假设RLE编码之后得到了一个（M，N）的数据对，其中M表示两个非零的AC系数之间0的个数，N表示的是下一个非零的AC系数值。
例如：57,45,0,0,0,0,23,0,-30,-8,0,0,1,000…..
编码之后：(0,57) ; (0,45) ; (4,23) ; (1,-30) ; (0,-8) ; (2,1) ; (0,0)
5、Huffman编码
本文使用JPEG标准DC_Y和AC_Y霍夫曼表。具体步骤参见霍夫曼编解码。
需要说明的是DC系数采用DC_Y表，AC系数采用AC_Y表。
1）DC系数编码
由于DC系数值较大，但相邻两个8*8数据块的DC值差异较小，所以DC系数先做差分，差分值再进行Huffman编码。
2）AC系数编码
63个AC系数直接使用AC_Y表进行熵编码。
二、解码
1、二进制码流解码
具体步骤参见霍夫曼编解码。
2、反量化和反Zigzag编码
根据量化时的计算公式反解，使用量化表需要和量化时使用的一致。
3、反DCT
反DCT的计算方式需和DCT的计算方式一致
4、恢复数据
1）关键帧：将最后反DCT得到的值加上128，即得到解码出的图像数据值。
2）参考帧：将最后反DCT得到的值加上解得的前一帧的数据值，即得到解码出的当前参考帧的图像数据值。