详解JPEG解码在MCU上的实现挑战

在物联网和嵌入式应用中，图像处理早已不再是高性能处理器的专属任务。越来越多的场景需要在资源受限的微控制器（MCU）上实现图像显示，而JPEG (Joint Photographic Experts Group)作为最常用的压缩格式，成为开发者必须面对的挑战。小小的芯片，如何在有限的内存和算力下完成复杂的解码过程？这不仅是技术问题，更是性能与效率的博弈。

既然如此重要，作为一个MCU的嵌入式开发工程师，那一定想在MCU上也能做JPEG解码~不过，理想很美好，现实往往很骨感，毕竟MCU这小体格子在这了，到底解码速度能有多快，还要仰仗于核心JPEG解码库的优化了。

本文就给大家介绍下JPEG格式的技术原理，并给大家介绍一个非常小型化的JPEG编解码库，用于微控制器(MCU)上。

首先，我们要知道JPEG是一种基于人眼视觉特性的有损压缩算法，下面就给大家介绍下JPEG的算法编码流程，相信介绍完，大家也就明白了为什么说JPEG是一个有损压缩算法了。通常来说，JPEG的压缩算法会包含如下几步：

1. 色彩空间转换：

 - 将RGB转换为YCbCr色彩空间

 - 典型转换公式：

 

Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
Cb = -0.1687R - 0.3313G + 0.5B + 128
Cr = 0.5R - 0.4187G - 0.0813B + 128

 

2. 色度下采样：常用40模式将CbCr分量分辨率减半

3. 分块处：图像被划分为8×8像素块独立处理

4. 离散余弦变换(DCT)：将空间域转换为频率域

5. 量化：

 - 使用量化表去除高频信息

- 示例亮度量化表：

 

 const uint8_t luminance_quant_table[64]   = {
 16, 11, 10,   16, 24, 40, 51, 61,
 12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55,
  // ...剩余系数
};

一个典型的JPEG文件采用标记码(Marker)划分结构：

 

 

FF D8         - SOI (Start of Image)
FF E0         - APP0 (JFIF标记)
   Length      : 16
   Identifier  : "JFIF�"
   Version     : 01.02
   Density     : 72 DPI
   Thumbnail   : 0
FF DB         - DQT (Define Quantization Table)
FF C0         - SOF0 (Start of Frame, Baseline   DCT)
   Precision   : 8 bits
   Height      : 480
   Width       : 640
   Components  : 3
FF C4         - DHT (Define Huffman Table)
FF DA         - SOS (Start of Scan)
   Compressed Data...
FF D9         - EOI (End of Image)

 

所谓知己知彼，我们现在了解了JPEG的编码格式，下面就给大家介绍一款非常小型化的JPEG编解码库TinyJPEG，TinyJPEG 是一个轻量级JPEG编解码库，专为嵌入式系统和资源受限环境设计。

TinyJPEG核心特点是：

代码精简：纯C实现，代码量约千行左右，适合学习和移植

低内存占用：解码时仅需3-8KB RAM（QVGA分辨率）

功能聚焦：支持基线JPEG（Baseline DCT），适合简单图像处理需求

解码功能:

解析JPEG文件头（SOF、DQT、DHT等标记）

支持YUV444/YUV420等采样格式

 输出格式可选（YUV或RGB）

技术实现:

文件头解析

读取量化表、Huffman表等元数据

 熵解码

处理哈夫曼编码的压缩数据

反量化与IDCT

使用定点数运算优化DCT逆变换

MCU（最小编码单元）处理：

a) YUV444：每个MCU包含1个YDU、1个UDU、1个VDU（8×8块）6

b) YUV420：每个MCU包含4个YDU、1个UDU、1个VDU（16×16块）6

应用场景:

嵌入式设备：如Cortex-M0/M3等低端MCU的图像显示。

快速原型开发：无需复杂库依赖，适合验证性项目。

源码与资源:

GitHub仓库：

serge-rgb/TinyJPEG（编码器）

leelitian/TinyJPEGDecoder（解码器）

下面是一个解码使用实例，大家可以根据需要进行相应修改：

 

struct jdec_private *jdec =   tinyjpeg_init();
tinyjpeg_parse_header(jdec, jpeg_data, jpeg_size);
tinyjpeg_decode(jdec,   TINYJPEG_FMT_RGB565);
uint8_t *components[3];
tinyjpeg_get_components(jdec,   components);

 

是不是非常的简单易用，只需要三行函数调用，就可以实现对JPEG图像的解码操作。

JPEG解码在MCU上的实现，既是对算法优化的考验，也是对嵌入式开发者创造力的挑战。从选择合适的解码库，到合理利用硬件加速，再到内存管理的精细化，每一步都决定着系统的稳定与流畅。

未来，随着更多智能终端的出现，轻量化、高效的图像处理方案将成为嵌入式领域的重要方向。小芯片，也能承载大图像的梦想!