簡單的說，JPEG屬於有失真壓縮格式，一般壓縮率越高，損失的資訊就越多。JPEG不是按畫素點來儲存圖片的，而是透過波的疊加。JPEG的演算法的核心就是透過在圖片的頻率空間（frequency domain）減少不重要資訊（特別是高頻率資訊）來實現的。當然，就算是不重要的資訊，減少資訊必然會引入噪聲，使影象質量下降。例如下面幾張圖，星星越少壓縮率越高，圖片大小越小的同時圖片質量越差。你可以看到下圖中，星星少的圖片相對的邊緣會更加模糊。當然，在一定的壓縮率下肉眼是無法直接發覺畫質的降低的（例如三星和四星）。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------關於頻率空間所謂的頻率空間，就是將圖片進行二維離散傅立葉變換（2DDFT）得到的圖片。當然，一般的DFT得到的都是複數，而JPEG使用的2DDCT得到的都是實數，光是這樣就可以透過微量損耗大幅減少空間使用。例如你這張圖（為了方便我轉了單色，彩色圖片一般可以作為RGB3張圖考慮）在頻率空間中大概長這樣：當然，稍微簡單點，頻率單一的圖例如這個在頻率空間就是這樣的所以細節越多越難壓縮入如果細節比較少，本身要縮率就可以極大提高---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------關於引入噪聲刪掉頻率空間中的資訊會引入噪聲，刪的越多噪聲越大。把你的圖片反色後exposure增加後發上來，你可以發現本來空白的地方其實是並不是真正的空白，這些本來數值為0的區域被噪音充滿，就是壓縮失真的證據之一。當然，這樣壓縮肉眼也是無法直接發現的。再把圖一和圖三取差值後和白色hard mix一下，可以發現兩圖在高頻區域其實有很大的不同。圖三的壓縮率比圖一大，所以兩者噪聲的區別也就非常大。不過很可見，不做處理肉眼是很難區分的。這樣的壓縮演算法同樣存在於：影片，高畫質和渣畫質的區別。MP3檔案，高音質和低音質的區別。----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------關於頻率空間壓縮這裡簡單粗暴的解釋一下。再看你這張圖和它的頻率空間，仔細看可以發現這個頻率空間是180度中心對稱的！因為這個對稱，所以一般頻率空間壓縮可以直接無損減少一半的圖片大小。雖然你這個圖片本身已經壓縮過，但我不妨來閹割掉更多一些頻率空間來看看效果先來塗黑一小圈，從面積上這起碼已經裁剪了一半資訊了，但是你可以看到圖片的質量並沒有特別大的影響：再裁掉一圈，從面積上這起碼已經裁剪了>4/5的資訊了，但是你可以看到圖片的質量的影響並不大（可以點開看大圖）：再裁掉更多，從面積上這起碼已經裁剪了>14/15的資訊了，但是你可以看到圖片的質量的影響非常大，但是明顯不影響辨認（可以點開看大圖）。此外，圖片高對比的周圍出現了波紋樣的噪音，這是JPEG噪音的主要特徵之一：最後我就留一點點（按面積大約小於3%）資訊，圖片的特徵已經逐漸淡去，但是勉強還可以辨認，通過後期處理甚至有希望恢復：當然到一定程度，已經完全無法識別了。大概就是這樣。