图像压缩编码文档格式.docx
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空间域方法:
统计分块编码;
模型方法:
分形编码,模型基编码;
基于重要性:
滤波,子采样,比特分配,向量量化;
(3)混合编码
JBIG,H.261,JPEG,MPEG等技术标准。
2、JPEG压缩编码原理
JPEG的压缩编码大致分成三个步骤:
(1)使用正向离散余弦变换(forwarddiscretecosinetransform,FDCT)把空间域表示的图变换成频率域表示的图。
(2)使用加权函数对DCT系数进行量化,该加权函数使得压缩效果对于人的视觉系统最佳。
(3)使用霍夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。
3、离散余弦变换(DCT)变换原理
离散余弦变换(DCT)是一种实数域变换,其变换核为实数余弦函数,图像处理运用的是二维离散余弦变换,对图像进行DCT,可以使得图像的重要可视信息都集中在DCT的一小部分系数中。
二维DCT变换是在一维的基础上再进行一次DCT变换,公式如下:
(1)
为原图像,经DCT变换之后,
为变换矩阵。
是直流分量,其他为交流分量。
上述公式可表示为矩阵形式:
(2)
其中
是变换系数矩阵,为正交阵。
逆DCT变换:
(3)
这里我们只讨论两个N相等的情况,即图像为方形(行列数相等),在实际应用中对不是方阵的数据都应先补齐再进行变换的。
4、图象质量评价
保真度准则是压缩后图象质量评价的标准。
客观保真度准则:
原图象和压缩图象之间的均方根误差或压缩后图象的均方根信噪比。
主观保真度准则:
极好、良好、通过、勉强、低劣、不能用。
客观保真度准则
新旧图像的均方误差
(4)
均方根误差
(5)
把压缩后图像表示成原图像和噪声的叠加
(6)
均方信噪比
(7)
三,实验内容及步骤
读取一张大小为512x512的灰度图像(或彩色图像,并将其灰度化)
实验一:
1)把图像分解成若干个8x8的子块;
2)对每个子块分别作DCT变换;
3)保留变换后的直流分量,将交流分量全部清零;
4)使用逆DCT变换,得到新的图像,观察图片变化。
实验二:
1)直接对整张原图像做DCT变换;
2)保留直流分量,交流分量全部清零;
3)再用逆DCT变换,得到新的图像,观察图片变化,注意与实验一结果的区别。
实验三:
2)保留直流分量;
3)尝试保留有限个交流分量的个数;
直到逆DCT变换以后的图像可以达到可观察的效果,与实验一结果作比较。
实验一
clc;
clearall;
img=imread('
jaychou1.jpg'
);
X=rgb2gray(img);
%转换为灰度图
X=double(X);
figure
(1)
subplot(121);
imshow(uint8(X));
title('
原始图象'
)
subplot(122);
Y=blkproc(X,[88],'
dct21'
imshow(uint8(Y));
分块DCT变换图'
X1=blkproc(Y,[88],'
dct22'
figure
(2)
imshow(uint8(X1));
分块DCT恢复图'
X2=blkproc(X,[88],'
dct23'
imshow(uint8(X2));
分块DCT交流分量全部清零恢复图'
imwrite(uint8(X2),['
交流0'
'
.jpg'
]);
%保存图片
实验二
[~,m]=size(X);
A=zeros(m,m);
%DCT系数,当m=n=8时,AM(AN)就是JPEG中常用的8*8的变换矩阵
fori=0:
m-1
forj=0:
ifi==0
a=sqrt(1/m);
else
a=sqrt(2/m);
end
A(i+1,j+1)=a*cos(pi*(j+0.5)*i/m);
%注意变换后的矩阵数据类型为double
F=A*X*A'
;
%DCT变换
imshow(uint8(F))
DCT变换图象'
X1=A'
*F*A%DCT反变换恢复的矩阵
DCT逆变换图象'
fori=1:
m
forj=1:
ifi==1&
&
j==1
F(i,j)=F(i,j);
F(i,j)=0;
X2=A'
*F*A%交流分量全部清零的DCT反变换恢复的矩阵
交流分量全部清零的DCT逆变换图象'
清零'
实验三
ifi<
50&
j<
50
*F*A%交流分量部分保留50的DCT反变换恢复的矩阵
交流分量部分保留50的DCT逆变换图象'
分量50'
图像质量分析
与实验一比较:
实验一分块,每个块做DCT变换,交流分量全部清零,而这次实验直接对整张原图像做DCT变换,保留直流分量,保留有限个交流分量的个数。
如果个数合适的话,效果比实验一要好,因为这次变换可以通过增加保留的交流分量的个数来更多地提取图像特征,从而来增加图像的质量。
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- 图像 压缩 编码
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