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  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畫素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。這與模擬PAL制式彩色電視傳輸所使用的色彩空間相似,但是更類似於MAC電視傳輸系統運作的方式。但不是模擬NTSC,模擬NTSC使用的是YIQ色彩空間。 YUV分量可以由PAL制系統中歸一化(經過伽馬校正)的R',G',B'經過下面的計算得到:  這種編碼系統非常有用,因為人類的眼睛對於亮度差異的敏感度高於色彩變化。使用這種知識,編碼器(encoder)可以被設計得更有效率地壓縮影像。

  上面所作的轉換使下一步驟變為可能,也就是減少U和V的成分(稱為"縮減取樣"或"色度抽樣"(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分,Y、U、和V都是以非常類似的方式來個別地處理。

  下一步,將影像中的每個成分(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,和舍位取最接近的整數,得到結果為  左上角之相當大的數值稱為DC係數(直流係數);其他63個值稱為AC係數(交流係數)。下面將對所有8×8表格中的DC係數使用差分編碼,對AC係數使用行程編碼。

  人類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分上極佳地降低資訊的數量。簡單地把頻率領域上每個成分,除以一個對於該成分的常數就可完成,且接著舍位取最接近的整數。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分舍位成為接近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)且舍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。它牽涉到將影像成分以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術編碼之使用。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膺像、非自然訊號、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數碼影像,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;他們可能借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  左上角的部分與原本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)  且對每一個專案加上128  這是解壓縮的子影像,且可以被用來與原本子影像相比(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。  每個畫素大約是5的平均絕對誤差,也就是說,formula_12。誤差在左下角顯而易見,左下方的畫素變得比它鄰近右方的畫素還更暗。

  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,但針對全綵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規格的一部分,但是非常少商業軟體程式(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。

  經過數年的糾纏,於2006年11月,JPEG專利持有者Forgent Networks終於與30家PC廠商結束了侵權官司,代價是PC廠商向Forgent賠款800萬美元,而不是Forgent期望的1億美元。  在與PC廠商大打官司之前,Forgent已經與60多家公司和解,獲得的專利費用總額高達1.1億美元。包括雅虎在內的45家PC廠商拒絕就4698672號專利問題和解,而是選擇了對簿公堂,不過其中15家在此之前已經與Forgent和解。  雖然還是賠了款,但PC廠商們並沒有輸掉官司;雖然沒能得到自己想要的大筆美金,Forgent也沒有徹底失敗。在非盈利性組織美國公共專利基金會(PPF)的協助下,他們設法獲得了美國專利和商標局(USPTO)的認可,對Forgent專利的有效性在2月和6月兩次重新進行了鑑定,最終法庭限制了Forgent專利的應用範圍。而從另一方面看,Forgent的專利也得到了一定的維護,這要比被徹底推翻好得多,Forgent也表示對結果感到很滿意。  Forgent CEO Richard Snyder稱:“在'672專利的有效期內,我們已經獲得了1.1億多美元。很快,Forgent還會再次有所行動。我們的精力現在已經轉移到'746專利上,並等待2007年5月的陪審團裁決,同時我們還會繼續促進(分公司)NetSimplicity的軟體業務。”

  雖然任何對JPEG影象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影象得以旋轉而無損影象本身的資料。也就是說,有一種方法可以在無需把影象解壓後才可以旋轉。這是因為JPEG的檔案格式本身是以一個個模組為單位來壓縮,所以,只需要把模組重排,再對每個模組旋轉,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,使用者若要作無損耗旋轉前,必須在載入影象之後立刻用“Save As...”功能儲存一個備份。然後當影象旋轉過後,由於Photoshop已掌握了影象的基本資料,所以在儲存時得以使用原來的設定。若沒有作事先儲存,Photoshop就會把旋轉後的影象重新計算各項引數,並重新對影象進行壓縮處理。這樣就會造成資料的損耗。

  JPEG是由國際標準組織(ISO)和國際電話電報諮詢委員會(CCITT)為靜態影象所建立的第一個國際數字影象壓縮標準,也是至今一直在使用的、應用最廣的影象壓縮標準。JPEG由於可以提供有失真壓縮,因此壓縮比可以達到其他傳統壓縮演算法無法比擬的程度。  JPEG的壓縮模式有以下幾種:  在Independent JPEG Group所提供的原始碼上,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)
聯合影象專家小組(,縮寫:英語:JPEG)是一種針對相片影像而廣泛使用的失真壓縮標準方法。此團隊創立於1986年,1992年釋出了英語:JPEG的標準而在1994年獲得了英語:ISO 10918-1的認定。英語:JPEG與視訊音訊壓縮標準的MPEG(英語:Moving Picture Experts Group)很容易混淆,但兩者是不同的組織及標準。