简单的说，JPEG 属于有损压缩格式，一般压缩率越高，损失的信息就越多。

JPEG 不是按像素点来存储图片的，而是通过波的叠加。

JPEG 的算法的核心就是通过在图片的频率空间（frequency domain）减少不重要信息（特别是高频率信息）来实现的。当然，就算是不重要的信息，减少信息必然会引入噪声，使图像质量下降。

例如下面几张图，星星越少压缩率越高，图片大小越小的同时图片质量越差。你可以看到下图中，星星少的图片相对的边缘会更加模糊。当然，在一定的压缩率下肉眼是无法直接发觉画质的降低的（例如三星和四星）。

关于频率空间

所谓的频率空间，就是将图片进行二维离散傅里叶变换（2DDFT）得到的图片。当然，一般的 DFT 得到的都是复数，而 JPEG 使用的 2DDCT 得到的都是实数，光是这样就可以通过微量损耗大幅减少空间使用。

再来看你的这些图：

耳机少女.jpg 156.57KB
耳机少女2.jpg 152.60KB
耳机少女3.jpg 52.21KB

三张图同样显示：
宽度 480 像素
高度 640 像素
水平分辩率 72 DPI
垂直分辩率 72 DPI
位深度 24
帧数 1

例如这张（为了方便我转了单色，彩色图片一般可以作为 RGB3 张图考虑）

在频率空间中大概长这样：

当然，稍微简单点，频率单一的图例如这个

在频率空间就是这样的

所以细节越多越难压缩

如果细节比较少，本身要缩率就可以极大提高

关于引入噪声

删掉频率空间中的信息会引入噪声，删的越多噪声越大。

把你的图片反色后 exposure 增加后发上来，你可以发现本来空白的地方其实是并不是真正的空白，这些本来数值为 0 的区域被噪音充满，就是压缩失真的证据之一。当然，这样压缩肉眼也是无法直接发现的。

再把图一和图三取差值后和白色 hard mix 一下，可以发现两图在高频区域其实有很大的不同。图三的压缩率比图一大，所以两者噪声的区别也就非常大。不过很可见，不做处理肉眼是很难区分的。

这样的压缩算法同样存在于：

视频，高清和渣画质的区别。

MP3 文件，高音质和低音质的区别。

关于频率空间压缩

这里简单粗暴的解释一下。

再看这张图和它的频率空间，仔细看可以发现这个频率空间是 180 度中心对称的！因为这个对称，所以一般频率空间压缩可以直接无损减少一半的图片大小。

虽然你这个图片本身已经压缩过，但我不妨来阉割掉更多一些频率空间来看看效果。

先来涂黑一小圈，从面积上这起码已经裁剪了一半信息了，但是你可以看到图片的质量并没有特别大的影响：

再裁掉一圈，从面积上这起码已经裁剪了>4/5 的信息了，但是你可以看到图片的质量的影响并不大（可以点开看大图）：

再裁掉更多，从面积上这起码已经裁剪了>14/15 的信息了，但是你可以看到图片的质量的影响非常大，但是明显不影响辨认（可以点开看大图）。此外，图片高对比的周围出现了波纹样的噪音，这是 JPEG 噪音的主要特征之一：

最后我就留一点点（按面积大约小于 3%）信息，图片的特征已经逐渐淡去，但是勉强还可以辨认，通过后期处理甚至有希望恢复：

当然到一定程度，已经完全无法识别了。

大概就是这样。