Math 什么是「；八大法则；？

在网上学习本文件时，我在上述文件的第7.3节中遇到了“八定律”

尽管SmartScale扩展引入了从1到16的其他块大小，超出了原始JPEG标准中的固定大小8，但事实仍然是块大小8仍将是默认值，并且所有其他大小的DCT都参照标准8x8 DCT进行缩放

“八定律”解释了为什么大小8是DCT大小的正确默认值和参考值

我的问题是

“八定律”到底是什么？

• 历史上，是否进行过一项研究，对样本中的大量图像进行评估，以得出结论，即8x8图像块包含足够的冗余数据，支持使用DCT的压缩技术？随着8M（4Kx4K）等超大图像尺寸迅速成为大多数数字图像/视频的标准，这一假设是否仍然有效

• 将宏块限制为8x8的另一个历史原因是，对于较大的宏块，计算上不允许使用图像数据大小。对于现代超标量架构（如CUDA），这种限制不再适用

先前存在类似问题-，以及。但他们中没有一个人关心这个神秘的基本法则“八定律”的任何细节/链接/引用

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1.非常感谢原始研究的参考文献/摘录/详细信息，因为我想用具有超大尺寸图像的现代数据集重复此研究，以测试8x8宏块的最佳有效性。

2.如果最近进行了类似的研究，也欢迎参考。

3.我确实理解这一点。如果没有任何明确的潜在好处，它最多只能与jpeg标准的其他向后兼容扩展进行比较。我的目标是了解选择8x8作为DCT块大小（在jpeg图像压缩标准中）的原始原因是否仍然相关，因此我需要知道八定律是什么。

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我的理解是，八定律只是一个幽默的参考，即基线JPEG算法规定8x8是其唯一的块大小

p.S.换句话说，“八定律”是一种解释为什么“所有其他尺寸的DCT都参照8x8 DCT进行缩放”的方法，它引入了历史观点--原始标准及其实际实现中对任何其他尺寸的支持不足

下一个问题是：为什么是八？（请注意，尽管这是一个有效的问题，但这不是本次讨论的主题，即使历史上选择了另一个值，例如“十定律”或“三十二定律”，这仍然是相关的。）答案是：因为问题的计算复杂性随着

O（N^2）

（除非采用FCT类算法，该算法随着

O（N logn）

的增长而变慢，但更难在嵌入式平台的原始硬件上实现，因此适用性有限），因此较大的块大小很快变得不切实际。这就是为什么选择8x8的原因。8x8小到足以在各种平台上使用，但大到足以允许对不同频率的量化级别进行不太粗略的控制

由于该标准显然已经触及了一个难点，一个完整的ecosphere很快在其周围发展起来，包括为8x8优化的实现，作为其唯一支持的块大小。。一旦ecosphere就位，就不可能在不破坏现有实现的情况下更改块大小。因为这是非常不可取的，任何twEAK到DCT/量化参数必须与仅8x8解码器兼容。我认为这一考虑必须是所谓的“八定律”

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虽然我不是专家，但我不认为较大的块大小有什么帮助。首先，一个块中值的动态范围平均会增加，需要更多的位来表示它们。其次，从“全部”（由块表示）到“像素”的频率的相对量化必须保持不变（这毕竟是由人类的感知偏见决定的），量化将变得更平滑，仅此而已，对于相同的压缩级别，潜在的质量提高可能不会被注意到。

询问它是否仍然相关显然是一个意见问题。@woodchips我不是想问是否有人认为它相关。相反，我感兴趣的是学习八定律，因此最后，我可以自己决定它是否仍然相关。我只是简单地提到了我提出这个问题的动机。尽管如此，我还是修改了脚注。我希望这个问题不再需要以接近票的方式表决……也不再需要以否决票的方式表决（我希望）：-）有趣的问题，希望有人能回答；）投票留待讨论。我把它读为“JPEG从8x8 DCT开始，所有内容都是以8x8定义的，任何其他块大小都必须可扩展到8x8”。也就是说，第7.3节是八定律。但是，呃。@Shadow Wizard，编辑为“我的理解是”“这样更好吗？在我4.5年的网站生涯中，我从不知道StackOverflow拒绝了非权威的答案，我错了吗？如果是这样的话，那么除了正确的答案外，所有答案都必须是评论，对吗？没有什么是“不允许的”，只是更适合作为评论，除非有更多的内容。但我相信这是正确的答案——答案简洁的事实并不意味着它“更适合作为评论”。评论是用于元信息（讨论问题和答案），而不是“简短答案”、“未经验证的答案”或“令人失望的答案”。好的，一般来说，我仍然认为答案不应该基于猜测或预感，或者以“我猜”或“我想”开头。这种特殊情况可能在g