A digitális képek nagy helyigénye miatt kulcsfontosságú a hatékony tárolás. A képeket az esetek döntő többségében nem eredeti, hanem tömörített formában tárolják. A tömörítés lehet veszteséges és veszteségmentes. A legismertebb veszteséges tömörítési szabvány a JPEG (Joint Photographic Expert Group), amelyet több évtizede széleskörűen alkalmaznak. A tömörítési arányt és a nyert kép minőségét a kvantizációs mátrix segítségével lehet szabályozni. A kvantizációs mátrix meghatározására nincs képlet, elemei empirikus módon lettek meghatározva. A jelentős mértékű kvantizáció kis fájlméretet és csökkentett minőséget eredményez. Ezzel szemben a kis mértékű kvantizáció a digitális képet gyakorlatilag érintetlenül hagyja, de a fájlméretet se csökkenti. A cél megtalálni a kompromisszumot a minőség és a fájlméret között. A tömörített kép minőségének meghatározására objektív és szubjektív módszerek vannak. Ebben a munkában olyan objektív módszereket használunk, mint amilyenek a jel/zaj viszony (PSNR) és a strukturált hasonlósági index (SSIM).
Ennek a kutatásnak a célja kísérletezni a kvantizációs mátrixszal és az eredmények alapján levonni a megfelelő következtetéseket.

Because of high memory occupance, it is essential to find an efficient storage method. In most cases digital images are not stored in their original form, but in a compressed manner. The compression can be either without losses or lossy. The most well known lossy digital image compression method is the JPEG (Joint Photographic Expert Group), which is successfully used over the past couple of decades. The compression ratio and the quality of the reconstructed image can be regulated by the quantization matrix. There is no formula for the generation of the quantization matrix, it was rather discovered experimentally. High quantization results in small image file size and reduced quality. On the other hand, small scale quantization leaves the digital image practically unchanged, but the image file size remains high. The goal is to find a tradeoff between quality and file size. For determining the quality of compressed images there are objective and subjective measures. In this paper objective measures are used such as the signal to noise ratio (PSNR) and the structural similarity index (SSIM).
The goal of this research is to perform experiments on the quantization matrix and to draw the appropriate conclusions based on the results.