"""MARC Bereich 04 - frequenzgewichtete Quantisierungstabellen.

Standard-JPEG-Tabellen (Annex K) als Basis; per qstep skaliert.
Hohe Frequenzen werden groeber quantisiert (perzeptuell + ratenguenstig:
mehr Koeffizienten gehen auf Null -> Lauflaengencodierung profitiert).
"""
import numpy as np

# JPEG Luminanz-Quantisierungstabelle (Quality 50), Raster 8x8
QL_RASTER = np.array([
    16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61,
    12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55,
    14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56,
    14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62,
    18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77,
    24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92,
    49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101,
    72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99,
], dtype=np.float64)

# JPEG Chrominanz-Quantisierungstabelle (Quality 50), Raster 8x8
QC_RASTER = np.array([
    17, 18, 24, 47, 99, 99, 99, 99,
    18, 21, 26, 66, 99, 99, 99, 99,
    24, 26, 56, 99, 99, 99, 99, 99,
    47, 66, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
    99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
    99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
    99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
    99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
], dtype=np.float64)


def step_table(zz, is_luma, scale):
    """Liefert die per-Frequenz-Quantisierungsschritte in Zickzack-Reihenfolge."""
    base = QL_RASTER if is_luma else QC_RASTER
    return np.maximum(1.0, base[zz] * scale)