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（1）讀入JPEG/JFIF文件的相關信息
按照JFIF文件格式，將JPEG文件相關的字段信息一一讀取出來，並進行相應的解析。例如，圖像的寬度、高度、量化表、Huffman表、水平/垂直採樣因子等。一般而言，JFIF格式文件的讀取順序依次爲：
SOI字段；
APP0字段；
APPn字段；
DQT字段；
SOFO字段；
DHT字段；
SOS字段；
壓縮數據字段；
EOI字段；
讀取JPEG文件相關信息的時候，有兩點需要特別注意：
（a）由於JPEG中以0XFF來做爲特殊標記符，因此，如果某個像素的取值爲0XFF，那麼實際在保存的時候，是以0XFF00來保存的，從而避免其跟特殊標記符0XFF之間產生混淆。所以，在讀取文件信息的時候，如果遇0XFF00，就必須去除後面的00；即，將0XFF00當做0XFF；
（b）JPEG文件中，一個字（16位）的存儲是採用了Motorola格式（big-endian），而不是我們常用的Intel格式（little-endian）。因此，如果需要的話，請在處理之間進行依次高低字節的轉換。
（2） 讀取Huffman表
在標記碼DHT之後，包含了一個或者多個Huffman表（通常是4個表）。對於一個Huffman表而言，它包含了以下三部分內容：
（a）表ID和表類型；1個字節；僅有4個可選的取值，0X00,0X01,0X10,0X11，分別表示DC直流0號表，DC直流1號表，AC交流0號表，AC交流1號表；
（b）不同位數的碼字數量；前面提到,JPEG中的Huffman編碼表是按照編碼長度的位數以表格的形式保存的，而且，Huffman編碼表的位數只能是1--16位，因此，這裏用16個字節來分別表示1--16位的每種位長的編碼在Huffman樹中的個數。
（c）編碼內容；該字段記錄了Huffman樹中各個葉子節點的權重，上一個字段（不同位數的碼字數量）的16個數值之和，就是本字段的長度，也就是Huffman樹中葉子節點的個數。
這裏，我們不妨以下面一段Huffman表的數據爲例來說明情況（均以16進製表示）：
11 00 02 02 00 05 01 06 01 00 00 00 00 00 00 00 00
00 01 11 02 21 03 31 41 12 51 61 71 81 91 22 13 32
以上數據串中第一行代表了Huffman表ID、表類型、不同位數的碼字數量信息；
第一行的第一個字節0X11代表了表的ID和類型是AC交流1號表；
第一行的第2到第17字節代表了不同位數碼字的數量。即，第2個字節00表示沒有位數爲1的編碼；第3個和第4個字節的02表示位數爲2和位數爲3的編碼各有兩個；第5個字節的00表示沒有位數爲5的編碼。。。。此外，通過這些數據我們發現，此Huffman樹有0+2+2+0+5+1+6+1=17個葉子節點。
第二行爲編碼的內容，表明17個葉子節點按照從小到大的順序排列，即，權值依次爲0,1,11,2,21,3,31,41...
（3） 構建Huffman樹
讀取到Huffman表的數據之後，就需要構建Huffman樹了。其具體規則如下
（a）第一個編碼的數字必定爲0；如果第一個編碼的位數爲1，就被編碼爲0；如果第一個編碼的位數爲2，就被編碼爲00；如果第一個編碼的位數爲3，就被編碼爲000。。。
（b）從第二個編碼開始，如果它和它前面編碼具有相同的位數，則當前編碼是它前面的編碼加1；如果它的編碼位數比它前面的編碼位數大，則當前編碼時它前面的編碼加1之後再在後面添加若干個0，直到滿足編碼位數的長度爲止。
還是以上面的數據爲例：
第一行的第2個字節00表示沒有位數爲1的編碼；
第一行的第3個字節02表示位數爲2的編碼有2個；由於沒有位數爲1的編碼，因此這裏位數爲2的編碼中的第一個爲00，第二個爲00+1=01；
第一行的第4個字節02表示位數爲3的編碼有2個；因此，這裏位數爲3的編碼中的第一個爲01+1=10，然後添加1個“0”，得到100；位數爲3的編碼中的第二個爲100+1=101；
依次類推，可以得到如下的Huffman樹
|
序號 |
碼字長度 |
碼字 |
權值 |
|
1 |
2 |
00 |
0x00 |
|
2 |
2 |
01 |
0x01 |
|
3 |
3 |
100 |
0x11 |
|
4 |
3 |
101 |
0x02 |
|
5 |
5 |
11000 |
0x21 |
|
6 |
5 |
11001 |
0x03 |
|
7 |
5 |
11010 |
0x31 |
|
8 |
5 |
11011 |
0x41 |
|
9 |
5 |
11100 |
0x12 |
|
10 |
6 |
111010 |
0x51 |
|
11 |
7 |
1110110 |
0x61 |
|
12 |
7 |
1110111 |
0x71 |
|
13 |
7 |
1111000 |
0x81 |
|
14 |
7 |
1111001 |
0x91 |
|
15 |
7 |
1111010 |
0x22 |
|
16 |
7 |
1111011 |
0x13 |
|
17 |
8 |
11111000 |
0x32 |
特別提醒的是，如果中間有某個位數的編碼缺失，例如，沒有4位的編碼，則應該在3位的編碼後面加1，添加2個“00”補足5位，形成下一個5位編碼。
（4） DC係數的Huffman解碼
JPEG編碼階段我們講到，DC係數是以（A,B）的中間形式進行編碼的。其中的A代表了B的二進制編碼位數，B則利用VLI進行編碼。另外，8*8的圖像塊經過DCT變換之後得到的8*8的係數矩陣，經過Huffman編碼及RLE編碼之後，寫入編碼數據的時候，DC係數也是被寫在數據流最前面的。因此，解碼的時候，DC係數也是最先被讀取出來，假設，我們一次性讀入了若干個字節長度的數據。其中的第一個字節代表了DC係數的Huffman編碼，通過查找DC係數的Huffman表（亮度表或色度表），得到該Huffman編碼所在的組編號，該編號就是DC係數中間格式（A,B）中的A，也就是B的位數。例如，A=2，就代表B採用2位二進制數進行編碼。這樣一來，讀取接下來的A位二進制數，將其譯碼爲十進制，就得到了DC係數的差值。將該差值與上一個DC係數值相加，就得到了真正的當前DC係數的值。
（5） AC係數的Huffman解碼
處理完DC係數之後，接下來進行AC係數的譯碼工作，顯然，這裏依然需要讀取一個Huffman編碼，通過查找AC係數的Huffman編碼表，進行解碼，我們得到(A,B)的數據對，其中的A代表了0的個數，而B則代表了後面數據的位數。例如，（2,3）就代表了當前AC係數之前有2個0，下一個需要讀取的二進制數據是3位。需要提醒的是，（0,0）代表EOB，即8*8塊的編碼結束。接着，讀取B位二進制數據，進行譯碼，我們就得到了AC係數的值。如此反覆循環，直到遇到EOB，或者讀取了63個AC係數，我們就完成了一個8*8塊的係數矩陣的譯碼工作。
（6） 反量化
在譯碼得到了8*8的係數矩陣之後，我們需要進行反量化工作。該步驟，就是將前一個步驟得到的8*8係數矩陣分別乘以8*8的量化矩陣即可。
（7） 反Zig-zag掃描
JPEG編碼過程中，爲了編碼方便，採用了Zig-zag掃描，因此，這裏需要進行反Zig-zag掃描，重新排列8*8的反量化係數矩陣。反Zig-zag掃描的輸入時8*8矩陣，輸出依然是8*8矩陣，只不過，數據的排列方式有所不同而已。
（8） DCT逆變換
DCT變換，將原始圖像變換到頻域，而DCT逆變換，就是要將數據從頻域變換回時域。
DCT逆變換的計算公式爲：
DCT逆變換的公式，可以改寫爲：
其中A爲矩陣：
左邊爲未轉秩的數據順序，右邊爲轉秩之後的數據順序。
（9）顏色模式轉換
BMP圖片是以RGB顏色空間進行保存的，因此，將JPEG解碼爲BMP必須進行顏色模式的轉換。另外，由於DCT要求的定義域對稱，所以，在編碼的時候將RGB的數值範圍從[0,255]統一減去128，將數值範圍轉換到[-128,127]的範圍內。因此，解碼的時候，必須爲每個顏色分量加上128。另外需要注意的是，通過解碼變換之後得到的RGB的值有可能超過255或者小於0；如果小於0，就截斷爲0，如果大於255，就截取爲255；
