图像通信第三章课后习题.docx
- 文档编号:4862604
- 上传时间:2022-12-10
- 格式:DOCX
- 页数:16
- 大小:296.14KB
图像通信第三章课后习题.docx
《图像通信第三章课后习题.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《图像通信第三章课后习题.docx(16页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
图像通信第三章课后习题
1.设有离散无记忆信源{a0,a1,a2,a3,a4,a5,a6},包含每个字符ai的概率P(ai)如下表所示:
符号
a0
a1
a2
a3
a4
a5
a6
概率
0.25
0.20
0.15
0.15
0.1
0.1
0.05
(1)计算该信源的熵;
(2)用霍夫曼编码方法对此信源进行编码;
(3)计算平均码长,并讨论霍夫曼编码性能。
2.有4个符号a1,a2,a3,a4,概率分别为P1=0.4,P2=0.25,P3=0.25,P4=0.1,试对由以上四个符号组成的符号序列“a2a1a3a4”进行算术编码及解码。
3.设有4个一位的符号序列在LPS和MPS中交替变化且Qe=0.1,如下表:
S1
LPS
S2
MPS
S3
LPS
S4
MPS
对上表中的符号序列进行QM编码和解码。
4.DCT变换本身能不能压缩数据,为什么?
请说明DCT变换编码的原理。
5.请说明预测编码的原理,并画出DPCM编、解码的原理框图。
6.设有如下图所示的8x8图像块f(m,n)
(1)计算该图像的熵;
>>f=[4,4,4,4,4,4,4,4;4,5,5,5,5,5,4,3;4,5,6,6,6,5,4,3;4,5,6,7,6,5,4,3;4,5,6,6,6,5,4,3;4,5,5,5,5,5,4,3;4,4,4,4,4,4,4,3;4,4,4,4,4,4,4,3]
f=
44444444
45555543
45666543
45676543
45666543
45555543
44444443
44444443
>>temp=zeros(1,256);
>>form=1:
8;
forn=1:
8;
iff(m,n)==0;
i=1;
else
i=f(m,n);
end
temp(i)=temp(i)+1;
end
end
temp=temp./(8*8);
>>H=0;
fori=1:
length(temp)
iftemp(i)==0;
H=H;
else
H=H-temp(i)*log2(temp(i));
end
end
>>H
H=
1.8179
Matlab实现截图:
(2)对该图像作前值预测(即列差值,区域外像素值取零):
,试给出误差图像及其熵值;
>>f=[4,4,4,4,4,4,4,4;4,5,5,5,5,5,4,3;4,5,6,6,6,5,4,3;4,5,6,7,6,5,4,3;4,5,6,6,6,5,4,3;4,5,5,5,5,5,4,3;4,4,4,4,4,4,4,3;4,4,4,4,4,4,4,3]
f=
44444444
45555543
45666543
45676543
45666543
45555543
44444443
44444443
>>m=1:
8;
>>n=2:
8;
>>f1(m,1)=0;
>>f1(m,n)=f(m,n-1)
f1=
04444444
04555554
04566654
04567654
04566654
04555554
04444444
04444444
>>temp1=zeros(1,256);
>>form=1:
8;
forn=1:
8;
iff1(m,n)==0;
i=1;
else
i=f1(m,n);
end
temp1(i)=temp1(i)+1;
end
end
temp1=temp1./(8*8);
>>H1=0;
fori=1:
length(temp1)
iftemp1(i)==0;
H1=H1;
else
H1=H1-temp1(i)*log2(temp1(i));
end
end
>>H1
H1=
1.8503
Matlab截图:
(3)对该图像块再作行差值;
,再给出误差图像及其熵值;
>>m=2:
8;
>>n=1:
8;
>>e(1,n)=0;
>>e(m,n)=f1(m-1,n)
e=
00000000
04444444
04555554
04566654
04567654
04566654
04555554
04444444
>>temp2=zeros(1,256);
>>form=1:
8;
forn=1:
8;
ife(m,n)==0;
i=1;
else
i=e(m,n);
end
temp2(i)=temp2(i)+1;
end
end
temp2=temp2./(8*8);
>>H2=0;
fori=1:
length(temp2)
iftemp2(i)==0;
H2=H2;
else
H2=H2-temp2(i)*log2(temp2(i));
end
end
>>H2
H2=
1.9900
Matlab截图:
(2)试比较上述3个熵值,你能得出什么结论?
在从上述过程中我们用Matlab实现了对3个8*8图像块的求熵值,结果为:
原始图像:
H=1.8179
列差值前向预测:
H1=1.8503
行差值前向预测:
H2=1.9900
发现熵在增大。
从f、f1、e的矩阵的具体数值的观察,f矩阵的值为3到7之间,且相邻两个数变化差值很小,而f1中第一列变为了0,e的第一行和第一列均为0,比起f来说他们的数值更加具有跳变性,各个灰度值的出现更加不具有确定性。
而熵越大,就代表着图像含有的信息量越丰富,各个灰度值的出现呈等概论分布的可能性也越大。
而这就很好的解释了熵值增加的原因。
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 图像 通信 第三 课后 习题