核心代码调整dct系数，调整量化表，再编码jpeg，用butteraugli跟原图比较，看相似度是否过关，不过关的话，再做调整，不断重复这个循环。
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| for (int downsample = force_420; downsample <= try_420; ++downsample) {
JPEGData jpg = jpg_in;
RemoveOriginalQuantization(&jpg, q_in);
OutputImage img(jpg.width, jpg.height);
img.CopyFromJpegData(jpg);
if (downsample) {
DownsampleImage(&img);
img.SaveToJpegData(&jpg);
}
int best_q[3][kDCTBlockSize];
memcpy(best_q, q_in, sizeof(best_q));
if (!SelectQuantMatrix(jpg, downsample != 0, best_q, &img)) {
for (int c = 0; c < 3; ++c) {
for (int i = 0; i < kDCTBlockSize; ++i) {
best_q[c][i] = 1;
}
}
}
img.CopyFromJpegData(jpg);
img.ApplyGlobalQuantization(best_q);
if (!downsample) {
SelectFrequencyMasking(jpg, &img, 7, 1.0, false);
} else {
const float ymul = jpg.components.size() == 1 ? 1.0f : 0.97f;
SelectFrequencyMasking(jpg, &img, 1, ymul, false);
SelectFrequencyMasking(jpg, &img, 6, 1.0, true);
}
}
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重点函数解析1
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| Process(params, &stats, rgb, xsize, ysize, &out_data)
params: 命令行参数，压缩质量参数
status: 处理的过程状态。
rgb: 原始图像rgb。
EncodeRGBToJpeg(rgb, w, h, &jpg)
把rgb转换成yuv444, 然后做DCT变换，做量化，量化表全是1, 再把结果写入jpg。
ProcessJpegData(params, jpg, comparator.get(), &out, stats);
params: 命令行参数，压缩质量参数
jpg: 原图rgb EncodeRGBToJpeg出来的jpg
comparator.get() 根据rgb初始化后的ButteraugliComparator
out: 最终jpeg输出。
stats: 处理状态。
SelectFrequencyMasking(jpg, &img, 7, 1.0, false)
jpg: 原图rgb EncodeRGBToJpeg出来的jpg
img: 传址进去, 最终结果输出出来
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