JPEG
'或稱'，是一種針對相片影像而廣泛使用的失真壓縮標準方法，由聯合圖像專家小組（）開發。此團隊創立於1986年，1992年發布了的標準而在1994年獲得了的認定。與視訊音訊壓縮標準的MPEG（）很容易混淆，但兩者是不同的組織及標準。
本身只有描述如何將一個影像轉換為字节的數據串流（），但並沒有說明這些位元組如何在任何特定的儲存媒體上被封存起來。的壓縮方式通常是有损压缩，即在壓縮過程中圖像的品質會遭受到可見的破壞，有一種以為基礎的標準Lossless JPEG是採用無失真的壓縮方式，但並沒有受到廣泛的支援。
一個由等公司所建立的額外標準，稱為（，檔案交換格式，聯合圖像專家小組檔案交換格式）詳細說明如何從一個串流，產出一個適合於電腦儲存和傳輸（像是在網際網路上）的檔案。在普遍的用法，當有人稱呼一個"檔案"，一般而言他是意指一個檔案，或有時候是一個檔案。然而，也有其他以為基礎的檔案格式，像是JNG。
使用格式壓縮的圖片檔案一般也被稱為，最普遍被使用的副檔名格式為，其他常用的副檔名還包括.、、以及。格式的資料也能被嵌進其他類型的檔案格式中，像是TIFF類型的檔案格式。
是全球資訊網上最普遍的被用來儲存和傳輸照片的格式。它並不適合於線條繪圖（）和其他文字或圖示（）的圖形，因為它的壓縮方法用在這些类型的圖形上，得到的結果并不好（PNG和GIF通常是用來存储这类的圖形；每个像素只有8位元，並不很適合於存储彩色照片，可以無失真地儲存照片，但是檔案太大的缺点讓它不太适合在網路上传输）。
對於的MIME媒體类型是""（定義于）。
在JPEG標準中這個選項大多都是很少使用。當應用到一個擁有每個像素24位元（24 bits per pixel，紅、藍、綠各有八位元）的輸入時，這邊只有針對更多普遍編碼方法之一的簡潔描述。這個特定的選擇是一種失真資料壓縮方法。
首先，影像由RGB（紅綠藍）轉換為一種稱為YUV的不同色彩空間。这与模拟PAL制式彩色电视传输所使用的色彩空间相似，但是更类似于MAC电视传输系统运作的方式。但不是模拟NTSC，模拟NTSC使用的是YIQ色彩空间。 YUV分量可以由PAL制系统中归一化（经过伽马校正）的R',G',B'经过下面的计算得到：
這種編碼系統非常有用，因為人眼對亮度差異的敏感度高於色彩變化。在此前提下可以设计更加高效压缩图像的編碼器（encoder）。
经过RGB到YUV颜色空间的转换后，开始进行缩减采样来減少U和V的成份（稱為"縮減取樣"或"色度抽样"（chroma subsampling）。在JPEG上這種縮減取樣的比例可以是（無縮減取樣），（在水平方向2的倍數中取一個），以及最普遍的（在水平和垂直方向2的倍數中取一個）。對於壓縮過程的剩餘部份，Y、U、和V都是以非常類似的方式來個別地處理。
下一步，將影像中的每個成份（Y, U, V）生成三個區域，每一個區域再劃分成如瓷磚般排列的一個個的8×8子區域，每一子區域使用二維的離散餘弦變換（DCT）轉換到頻率空間。
如果有一個如這樣的的8×8的8-位元（0~255）子區域：
接著推移128，使其範圍變為 -128~127，得到結果為
且接著使用離散餘弦變換，和捨位取最接近的整數，得到結果為
左上角之相當大的數值称为DC係數（直流系数）；其他63个值称为AC系数（交流系数）。下面将对所有8×8表格中的DC系数使用差分编码，对AC系数使用行程编码。
人类眼睛在一個相對大範圍區域，辨別亮度上細微差異是相當的好，但是在一個高頻率亮度變動之確切強度的分辨上，卻不是如此地好。這個事實讓我們能在高頻率成份上極佳地降低資訊的數量。簡單地把頻率領域上每個成份，除以一個對於該成份的常數就可完成，且接著捨位取最接近的整數。這是整個過程中的主要失真運算。以這個結果而言，經常會把很多更高頻率的成份捨位成為接近0，且剩下很多會變成小的正或負數。
一個普遍的量化矩陣是：
使用這個量化矩陣與前面所得到的DCT係數矩陣逐項相除，得到結果為：
舉個例子，使用−415（DC係數）且捨位得到最接近的整數
熵編碼是無失真資料壓縮的一個特別形式。它牽涉到將影像成份以Z字型（zigzag）排列，把相似頻率群組在一起（矩陣中往左上方向是越低頻率之係數，往右下較方向是較高頻率之係數），插入長度編碼的零，且接著對剩下的使用霍夫曼編碼。 JPEG標準也允許（但是並不要求）在數學上優於霍夫曼編碼的算术编码之使用。然而，這個特色幾乎很少被使用，因為它被專利所涵蓋，且它相較於霍夫曼編碼在編碼和解碼上會更慢。使用算術編碼一般會讓檔案更小約5%。
對於前者量化的係數所作的Z字型序列會是：
−26, −3, 0, −3, −2, −6, 2, −4, 1, −3, 1, 1, 5, 1, 2, −1, 1, −1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, −1, −1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
當剩下的所有係數都是零，對於過早結束的序列，JPEG有一個特別的霍夫曼編碼用詞。使用這個特殊的編碼用詞，EOB，該序列變為
−26, −3, 0, −3, −2, −6, 2, −4, 1 −3, 1, 1, 5, 1, 2, −1, 1, −1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, −1, −1, EOB
按：artifact在這個領域又被解釋為赝像、非自然信號、人為現象。
在量化階段時，依照除數的不同，會使結果的壓縮比率可能有很多變化。10:1通常可得到無法使用肉眼分辨與原圖差異的影像。100:1壓縮通常是可行的，但與原圖相較，會看出明顯的不自然痕跡。壓縮的適當等級是依據要壓縮那一種影像而定。
使用全球資訊網的人，可能熟悉這種出現在JPEG數位影像，已知壓縮人為現象的不規則現象。這是由於JPEG演算法的量化步驟所造成的結果。這種現象在臉部照片中的眼睛四周特別明顯。他們可以藉由選擇壓縮的較低水平（使用較低的壓縮率）來減少這種現象；他們可能藉由使用無失真檔案格式來儲存一個影像來消除這種現象，然而針對照片影像，這樣通常會使檔案大小增加。
解碼來顯示影像，包含反向作以上所有的過程
取DCT係數矩陣（在把DC係數差異加回去之後）
且以前面的量化矩陣乘以它，得到
左上角的部份與原本DCT係數矩陣非常接近地相似。使用反向DCT得到一個有數值的影像（仍然被移位128）
且對每一個項目加上128
這是解壓縮的子影像，且可以被用來与原本子影像相比（也可以看右方的影像），藉由取兩者之間的差異（原本—解壓縮）得到誤差值。
每個像素大約是5的平均絕對誤差，也就是說，formula_12。誤差在左下角顯而易見，左下方的像素變得比它鄰近右方的像素還更暗。
JPEG在色調及顏色平滑變化的相片或是寫實繪畫（painting）上可以達到它最佳的效果。在這種情況下，它通常比完全無失真方法作得更好，仍然可以產生非常好看的影像（事實上它會比其他一般的方法像是GIF產生更高品質的影像，因為GIF對於線條繪畫（drawing）和圖示的圖形是無失真，但針對全彩影像則需要極困難的量化）。
JPEG壓縮的不自然現象可以很好地調和到細微非均勻材質的相片中，因此允許得到更高的壓縮率。
附註：以上的影像並不是IEEE/CCIR/EBU測試影像，且壓縮編碼器的設定並沒有指明或是可以得到。
中等品質的相片只有六分之一的儲存空間，但是幾乎沒有明顯的細節損失或是看得到的人為效果。然而，一旦超過一個某整的壓縮限度，壓縮的影像逐漸地顯現出可以看得到的瑕疵。參考比率失真理論（rate distortion theory）的文章有針對這種限度效果的數學上之解釋。
有很多醫學的影像系統可以建立和處理12位元JPEG影像。12位元JPEG格式已經是JPEG規格的一部份，但是非常少商业软件程序（或網頁瀏覽器）支援這種不常使用的JPEG格式。
更新的失真方法，尤其是小波壓縮（wavelet compression），在這些情況下甚至能作得更好。然而，JPEG是一種建立得相當好的標準，擁有很多可使用的軟體，包含自由軟體，因此到2005年它持續被大量使用。很多小波演算法受到專利保護，要在很多軟體專案中自由地使用他們是困難或是不可能的。
JPEG委員會現在也已經建立其自有的小波基礎標準－JPEG 2000，希望最終能取代原來的JPEG標準。
在2002年Forgent Networks主張他擁有且將會履行在JPEG技術上的專利權，起因於一個在1986年已經被歸檔的專利（）。這個公告已經引起一陣大騷動，令人想起Unisys試圖主張對於GIF影像壓縮標準的權利。
JPEG委員會審慎調查這個在2002年所主張的專利，且發現他們因為前案而無效作廢。其他的也已推斷Forgent並無擁有涵蓋JPEG的專利。儘管如此，在2002年和2004年之間，Forgent藉由把他們的專利授權給某些30家公司，而獲得大約9千萬美元。在2004年4月，Forgent控告31家其他公司來強求更多的授權支付。同年的七月，21家較大的電腦公司組成的協會提出反控告，包含使該專利無效的目標。然而，到2005年7月的時候，這場官司仍然持續中。
JPEG委員會在他的明確目標中有一項，是他們的標準在不支付授權金之下是可以被實作的，且他們已從超過20個大型組織中，得到適當的授權權利給他們即將到來的JPEG 2000標準。
经过数年的纠缠，于2006年11月，JPEG专利持有者Forgent Networks终于与30家PC厂商结束了侵权官司，代价是PC厂商向Forgent赔款800万美元，而不是Forgent期望的1亿美元。
在与PC厂商大打官司之前，Forgent已经与60多家公司和解，获得的专利费用总额高达1.1亿美元。包括雅虎在内的45家PC厂商拒绝就4698672号专利问题和解，而是选择了对簿公堂，不过其中15家在此之前已经与Forgent和解。
虽然还是赔了款，但PC厂商们并没有输掉官司；虽然没能得到自己想要的大笔美金，Forgent也没有彻底失败。在非盈利性组织美国公共专利基金会（PPF）的协助下，他们设法获得了美国专利和商标局（USPTO）的认可，对Forgent专利的有效性在2月和6月两次重新进行了鉴定，最终法庭限制了Forgent专利的应用范围。而从另一方面看，Forgent的专利也得到了一定的维护，这要比被彻底推翻好得多，Forgent也表示对结果感到很满意。
Forgent CEO Richard Snyder称：“在'672专利的有效期内，我们已经获得了1.1亿多美元。很快，Forgent还会再次有所行动。我们的精力现在已经转移到'746专利上，并等待2007年5月的陪审团裁决，同时我们还会继续促进（分公司）NetSimplicity的软件业务。”
雖然任何對JPEG圖像的處理都有可能導致因為解壓後再壓縮而引起的損耗，然而，對於簡單的旋轉動作，數學上是可以有辦法使圖像得以旋轉而無損圖像本身的資料。也就是說，有一種方法可以在無需把圖像解壓後才可以旋轉。這是因為JPEG的檔案格式本身是以一個個模塊為單位來壓縮，所以，只需要把模塊重排，再對每個模塊旋轉，就可以達至無損耗的旋轉。
使用者在操作上加以-{注}-意。例如：在Adobe Photoshop裡，用戶若要作無損耗旋轉前，必須在載入圖像之後立刻用“Save As...”功能儲存一個備份。然後當圖像旋轉過後，由於Photoshop已掌握了圖像的基本資料，所以在儲存時得以使用原來的設定。若沒有作事先儲存，Photoshop就會把旋轉後的圖像重新計算各項參數，並重新對圖像進行壓縮處理。這樣就會造成資料的損耗。
JPEG是由国际标准组织（ISO）和国际电话电报咨询委员会（CCITT）为静态图像所建立的第一个国际数字图像压缩标准，也是至今一直在使用的、应用最广的图像压缩标准。JPEG由于可以提供有损压缩，因此压缩比可以达到其他传统压缩算法无法比拟的程度。
JPEG的压缩模式有以下几种：
在Independent JPEG Group所提供的源碼上，有jpegtran程式，就提供了優化Huffman，轉成漸進式，鏡射，旋轉這些無損耗轉換。
參看：無損耗JPEG旋轉程式列表 （英語）