
Turkish: 
JPEG ile ilgili ilk dikkat edilmesi gereken şey:
Aslında dosya formatı değil.
herkes JPEG dosyaları hakkında konuşsa da.
JPEG aslında bir sıkıştırma yöntemidir
Bir videoda kullanacağınız codec bileşeni gibi.
Umm ve
JPEG Dosya Değişim Biçimini kullanıyoruz,
veya veriyi tutan gerçek sarıcı olarak JFIF
Peki ne oldu
JPEG’in neyi temsil ettiği Ortak Fotoğraf Uzmanları Grubu
ortaya çıktılar ve görüntü verilerini nasıl sıkıştıracağınıza dair bu inanılmaz derecede karmaşık olan spesifikasyonu yarattılar.
Umm, çok uzun, birçok farklı seçenek
ve bunun anlamı, pratikte
Tüm farklı seçeneklerin uygulanmasını umut edemezsiniz.
Aşamalı JPEG, sıralı JPEG dosyaları, farklı renk alanları
ve böylece kimse yapmadı.
Birileri geldi ve bu JFIF formatı hakkında ne dedi, ve herkes gitti:
“Aslında, bu çok daha kolay”
ve şimdi herkes bunu kullanıyor.
Ve daha yakın bir zamanda, fotoğrafçılık endüstrisi, kamera üreticileri tarafından bir tür şampiyon olan Exif formatını,

English: 
First thing to notice about JPEG is:
It's not actually a file format,
although everyone talks about JPEG files.
JPEG is actually a compression method
much like the codec you would use in a video.
Umm, and
we actually use the JPEG File Interchange Format,
or JFIF as the actual wrapper that holds that compress data
So what happened was
the Joint Photographic Experts Group, which is what JPEG stands for
came along and they created this incredibly complex, specification of how you should compress image data.
Umm, very long, lots of different options
and what that means, is that basically, in practice
You couldn't possibly hope to implement all the different options.
Progressive JPEG, sequential JPEG files, different color spaces
and so no one did.
Someone came along, and said how about this JFIF format, and everyone went:
"Actually, that's much easier"
and now everyone just uses that.
And more recently, the Exif format, which has been sort of championed by the photographic industry, camera makers,

Turkish: 
umm, JFIF ile bir şekilde bir araya geldi ve bu yüzden JFIF dosyalarının Exif dosyalarına sahip olacaksınız.
Ya da her ikisi de aynı dosyada.
"ama yine de .jpeg var"
Hepsinde .jpeg var.
Ve gerçekten, bir JPEG dosyasından bahsederken, aslında çoğu zaman bir JFIF dosyasından bahsediyoruz.
ama biz sadece bu ayrımı yapmıyoruz.
JPEG sıkıştırma çok zekice çalışır.
Her şeyden önce, rengi de göremediğimiz gerçeğine bağlı.
gri tonlamalı yaptığımız gibi
Biyofiltre videomuzda değindiğimiz bir şey.
"Her mavi ve kırmızı için iki yeşillik."
“Çünkü gözlerimiz yeşile, mavi ve kırmızıya göre daha duyarlılar.”
Aynı zamanda, görüntü yoğunluğundaki yüksek frekans değişikliklerini çok iyi göremediğimiz gerçeğiyle de ilgilidir.
Böylece bu yüksek frekanslı bilgilerin bir kısmından kurtulabiliriz.
Bu yüzden yoğunluğu çok hızlı bir şekilde değiştiren imge parçaları, biraz bulanıklaştırabiliriz,
ve bu şeyler kaybolur, gerçekten bir fark görmeyiz,
tek tek piksellere bakarken tam zoom yapmıyorsak kesinlikle hayır.
Bu yüzden, başlamak için hemen JPEG'in renk boyutlarından bahsedeceğiz.
Burada yapmak istediğimiz bir giriş resmim var
saklama için mümkün olduğunca küçük boyutlarda küçültmeye çalışır,
ve sonra dışarı çıkarken mümkün olduğu kadarını çıkarabileceksin.

English: 
umm, has kind of joined with JFIF, and so you'll either have Exif files of JFIF files.
Or both in the same file.
"but they still have the .jpeg-"
They all have .jpeg,
and so really, when we're talking about a JPEG file,we're actually talking about a JFIF file most of the time,
but we just don't make that distinction.
JPEG compression works in a very clever way.
So first of all, it depends on the fact that we don't see color quite as well
as we do grayscale
which is something we touched upon in our video on the biofilter.
"Two greens for every blue and red."
"And that's because our eyes are more sensitive to green than they are to blue and red,"
It also deals with the fact that we don't see high-frequency changes in image intensity very well either.
So we can get rid of some of that high-frequency information.
So bits of image that change intensity very very quickly, we can kind of sorta blur out,
and those things will go away, we won't really see a difference,
certainly not if we're not zooming right in looking at individual pixels.
So, to start with we'll talk just about the color aspects of JPEG.
I have an an input image here what we want to do
is try to shrink it down as small as possible, for storage,
and then be able to extract as much as possible on the way out.

English: 
So what we first do, is we, we, the change the color space.
We transform it into the Y-cb-cr color space, which is what we spoke about in our little video on color spaces
What we're trying to do with Y-cb-cr is separate the luminosity of an image
so the intensity of each pixel, form the actual color.
After we've converted to Y-cb-cr, we down sample,
and essentially reduce the amount of color in our image
and that lets us save quite a lot of space, without actually seeing any difference in  the image quality.
We then apply a discrete cosine transform,
which is a fairly a fairly complicated mathematical technique,
which hopefully I can explain in a slightly, slightly easier to understand way.
And then we quantize it, which is the actual lossy part of the jpeg compression.
Then we encode it and that's our file.
(Brady)What does lossy mean?
So, some file formats that we encounter
like, ah, BNP and, um, PNG are losslessly compressed.
So, um essentially, it's equivalent to put them in a zip file.

Turkish: 
İlk yaptığımız şey, biz, biz, renk uzayını değiştiriyoruz.
Onu, renkli uzaylar hakkındaki küçük videomuzda bahsettiğimiz Y-cb-cr renk uzayına dönüştürüyoruz.
Y-cb-cr ile yapmaya çalıştığımız şey, bir görüntünün parlaklığını ayırmaktır.
Böylece her pikselin yoğunluğu gerçek rengi oluşturur.
Y-cb-cr'ye dönüştükten sonra, örnek aşağı,
ve resmimizdeki renk miktarını azaltmak
ve görüntü kalitesinde hiçbir fark görmeden, çok fazla alan kazanmamızı sağlar.
Daha sonra ayrık bir kosinüs dönüşümü uygularız,
oldukça karmaşık bir matematik tekniği olan
ki umarım biraz, biraz daha kolay bir şekilde anlatabilirim.
Ve sonra onu, jpeg sıkıştırmasının asıl kayıplı kısmı olan nicelendiriyoruz.
Sonra onu kodlarız ve bu bizim dosyamız.
(Brady) Kayıp ne demektir?
Yani, karşılaştığımız bazı dosya formatları
ah, BNP ve PNG gibi kayıpsız şekilde sıkıştırılmıştır.
Yani, aslında, onları bir zip dosyasına koymak eşdeğerdir.

English: 
You might use LZX compression or something more complicated
but, generally speaking, you take the image data. You compress it in such a way that
when you uncompress it on the other side, it's exactly the same.
I believe it's, uh, professor rels that did a video on LZX compression.
In Jpeg, the compression is almost always lossy.
You aren't guaranteed the same image when you output it as you put in
However, it will be very very close most of the time
and the advantage of lossy compression, is you get a huge amount more compression for your money.
Jpeg allows you to do, basically any color space you want to.
You could use RGB. You could use YCBCR or you could use CIE.
and because of the fact that it's totally impractical to program every single possible color space
in your own Jpeg coder or decoder,
most people just followed the JFIF standard.
Which is just YCBCR, very occasionally RGB.
So, we're going to assume, for the rest of this video, that we're talking about JFIF

Turkish: 
LZX sıkıştırma veya daha karmaşık bir şey kullanabilirsiniz
ancak, genel olarak konuşursak, görüntü verilerini alırsınız. Öyle sıkıştırabilirsin ki
diğer tarafta sıkıştırırken, tamamen aynı.
LZX sıkıştırmasıyla ilgili bir video çeken profesör rels inanıyorum.
Jpeg'de sıkıştırma neredeyse her zaman kayıptır.
Koyduğunuz şekilde çıktı aldığınızda aynı görüntüyü garanti etmezsiniz
Ancak, çoğu zaman çok çok yakın olacak
ve kayıplı sıkıştırma avantajı, paranız için çok daha fazla sıkıştırma elde etmenizdir.
Jpeg, temelde istediğiniz herhangi bir renk alanını yapmanızı sağlar.
RGB kullanabilirsiniz. YCBCR veya CIE kullanabilirsiniz.
ve mümkün olan her renk alanını programlamanın tamamen pratik olmaması nedeniyle
kendi Jpeg kodlayıcı veya kod çözücünüzde
çoğu insan JFIF standardını yeni takip etti.
Bu sadece YCBCR, çok nadiren RGB.
Bu videonun geri kalanında JFIF hakkında konuştuğumuzu varsayacağız.

English: 
which is essentially, a small subsect of the JPEG standard.
So, we take our image, which is an RGB
and we convert it into YCBCR
And what that does, is it separates out the  luminance and chrominance components.
And, as we talked about in our other video, luminance represents essentially the brightness of the image
and it's a greyscale component.
and the CB and CR represent the blueness and the redness of the image.
But, both of these values fall, after conversion in JFIF standard,
fall into the range of 0 to 255.
So the amount of data that YCBCR holds is exactly the same as the 0 to 255 RGB
One of the nice things about YCBCR, is that human eye doesnt really see chrominance very well.
It's certainly a much lower resolution than we see changes in intensity.
So, just like with TV encoding, we can massively down sample the amount of CB and CR that we see in the image.
And, most humans, unless your right up to the pixelboard, wont notice a difference.

Turkish: 
Bu aslında, JPEG standardının küçük bir alt bölümüdür.
Böylece bir RGB olan resmimizi alıyoruz
ve biz onu YCBCR'ye dönüştürüyoruz.
Ve bunun ne yaptığı, parlaklık ve krominans bileşenlerini ayırmasıdır.
Ve diğer videomuzda konuştuğumuz gibi, parlaklık esasen görüntünün parlaklığını temsil eder.
ve bu bir gri tonlama bileşeni.
CB ve CR ise görüntünün maviliğini ve kırmızılığını temsil eder.
Ancak, bu değerlerin ikisi de, JFIF standardında dönüştürüldükten sonra düşer,
0 ila 255 aralığına düşer.
Bu nedenle, YCBCR’nin tuttuğu veri miktarı, 0 - 255 RGB’yle tamamen aynıdır.
YCBCR ile ilgili güzel şeylerden biri, insan gözünün gerçekten çok iyi kromürite görmemesidir.
Kesinlikle, yoğunluktaki değişiklikleri gördüğümüzden çok daha düşük bir çözünürlük.
Dolayısıyla, TV kodlamada olduğu gibi, görüntüde gördüğümüz CB ve CR miktarını büyük ölçüde örnekleyebiliriz.
Ve çoğu insan, piksel tahtasına kadar hakkınız olmadığı sürece, bir fark görmeyecektir.

Turkish: 
Yani, bir gösteri kullanmak için: Bu çektiğim çiçek resmi
ve sağdaki resim, her iki yönde de 10 kat aşağı chromance bileşenine sahipti.
Yani, 100 genel.
Bu resimde ,dakinden 100 kat daha az renk var.
Ve gözlerime göre neredeyse tamamen aynı görünüyorlar.
Çünkü gözüm sadece gri skalayı görüyor.
ve biraz renk.
Bu piksellerden birini yakınlaştırırsanız
Bu yaprakları bazı kenarında sağ görebilirsiniz
Rengin ve griyle uyuşmadığı yerlerde hafif tutarsızlıklar görebilirsiniz.
ancak normal yakınlaştırma düzeyinde
Bilgisayar monitörünüzün yakınlaştırma düzeyi
veya baktığınız ekran
veya bir fotoğraf
asla farkı görmeyeceksin.
Ve çok fazla alan kazanmayı başardık
büyük miktarda renk bilgisinden kurtularak.
YCBCR'ye geçmeye karar verdikten sonra, ne kadar aşağı örneklemeyle kaçabileceğimize karar vermeliyiz.
Genel olarak, rengi her iki yönde de 2 faktör kadar aşağı örneklemekte fayda var.
Yani aslında, 4 kat daha az renk var.
Her 4 Y piksel için yalnızca 1 CBCR pikseli vardır.

English: 
So, to use a demonstration: This is a flower picture that I took
and this picture on the right has had the chromance component down-sampled by a factor of 10 in both directions
So, 100 overall.
There's 100 times less color in this picture, than there is in this one.
And, to my eye, they look almost exactly the same.
And that's because my eye only sees the grey scale
and a little bit of color.
If you zoom in on one of these pixels
you can see right on the edge of some of these petals
you can see slight discrepancies, where the color and they grey don't match up.
but, at a normal level of zoom
The level of zoom of your computer monitor
or the screen you're looking at
or a photograph
you're never going to see the difference.
And we've managed to save a huge amount of space
by getting rid of a huge amount of color information.
Once we decide to transform to YCBCR we have to decide how much down-sampling we can get away with.
In general, it's very comon to down-sample the color by a factor of 2 in both directions.
So essentially, you have 4 times less color.
For every 4 Y pixels, you only have 1 CBCR pixel.

Turkish: 
Ayrıca sadece dikey yönde 2 kat aşağı örnekleme yapabilir ve yatay tutmaya devam edebilirsiniz.
Ne kadar alan kazanmak istediğinize bağlı olarak.
Genel olarak, bu kadar aşağı örnekleme, görüntüde bir değişiklik görmezsiniz.
Böylece epeyce kurtulabilirsiniz.
Bu nedenle, aşağı örnekleme bazen çıktığınız JPG'nin kalitesine bağlıdır.
Yani, bazı yazılımlarda şunu söyleyeceksiniz ki, bunun 85 olmasını istiyorum.
ve bunun ne kadar aşağı örneklemeceğine karar verecek
ve daha sonraki aşamalarda ne kadar sıkıştırma yaptığı.
Genel olarak, çoğu yazılım her iki yönde de bir aşağı örnek kullanacaktır.
Yani, dört kat daha az renk.
Ancak, en yüksek kaliteyi seçerseniz,
photoshop gibi bir yazılımda,
aşağı örneklemeyecek ve aynı renk gri skala çözünürlüğüne sahip olacaktır.
Böylece, bir kez RGB görüntüyü çektikten sonra, onu YCBCR'ye dönüştürdük.
ve gerekli olduğunu düşündüğümüz aşağı örneklemenin ne olduğunu yaptık ya da kaçabileceğimizi düşündük.
Bu bilgiyi DCT'ye, Ayrık Kosinüs Dönüşümü'ne ilettiğimizde

English: 
You might also down-sample by a factor of 2 only in the vertical direction and keep the horizontal.
Depending on how much space you want to save.
In general, down-sampling by that much, you wont see much of a change in the image.
So, you can get away with quite a lot.
So, down-sampling is sometimes tied to the quality of the JPG that you output.
So, in some software you will say, I want it a quality of 85
and it will decide how much down-sampling that is
and how much of a compression it does later on in the stages.
In general, most software will use a down-sample of two in both directions.
So, four times less color.
But, you might find, if you choose the highest quality,
in a software, such as photoshop,
it won't down-sample at all and it will have they same resolution of color to grey-scale.
So, once we take an RGB image, we've converted it into YCBCR
and we've done whatever down-sampling we think is necessary, or that we can get away with
That's when we pass this information onto the DCT, the Discrete Cosine Transform

English: 
Which is right at the core of how JPEG compression works.
But that's for another video.
subtitled by a terry

Turkish: 
JPEG sıkıştırmasının nasıl çalıştığının özü budur.
Ama bu başka bir video için.
bir terry altyazılı
