Z字体扫描矩阵的顺序
熵编码是无损数据压缩的一个特别形式。它牵涉到将图像成份以Z字体（zigzag）排列，把相似频率组群在一起（矩阵中往左上方向是越低频率之系数，往右下较方向是较高频率之系数），插入长度编码的零，且接着对剩下的使用霍夫曼编码。 JPEG标准也允许（但是并不要求）在数学上优于霍夫曼编码的算术编码之使用。然而，这个特色几乎很少被使用，因为它被专利所涵盖，且它相较于霍夫曼编码在编码和解码上会更慢。使用算术编码一般会让文件更小约5%。
对于前者量化的系数所作的Z字体串行会是：
?26, ?3, 0, ?3, ?3, ?6, 2, ?4, 1 ?4, 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
当剩下的所有系数都是零，对于过早退出的串行，JPEG有一个特别的霍夫曼编码用词。使用这个特殊的编码用词，EOB，该串行变为
?26, ?3, 0, ?3, ?3, ?6, 2, ?4, 1 ?4, 1, 1, 5, 1, 2, ?1, 1, ?1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, ?1, ?1, EOB
压缩比率与不自然痕迹（artifact）
有损压缩导致的人为现象（上）与原图（下），200%放大
按：artifact在这个领域又被解释为膺像、非自然信号、人为现象。
在量化阶段时，依照除数的不同，会使结果的压缩比率可能有很多变化。10:1通常可得到无法使用肉眼分辨与原图差异的图像。100:1压缩通常是可行的，但与原图相较，会看出明显的不自然痕迹。压缩的适当等级是依据要压缩那一种图像而定。
使用万维网的人，可能熟悉这种出现在JPEG数字图像，已知压缩人为现象的不规则现象。这是由于JPEG算法的量化步骤所造成的结果。这种现象在脸部照片中的眼睛四周特别明显。他们可以借由选择压缩的较低水平（使用较低的压缩率）来减少这种现象；他们可能借由使用无损文件格式来存储一个图像来消除这种现象，然而针对照片图像，这样通常会使文件大小增加。
总结：本次合作让我们深深体会到团队合作的重要性，俗话说得好：三个臭皮匠赛过诸葛亮。我们作为数媒的学子，在未来将会有更加多的机会与挑战，一次次的作业，一次次的课程设计，团队的合作越来越多，也希望我们在未来能有更多的合作机会。