实验四--图像压缩编码

下载后可任意编辑 系 信息与机电工程系 专业 电子信息工程 年级 2024级 姓名 学号 136710093 实验课程 数字图像处理 实验室号_ 实验设备号 实验时间 2024.6.16 指导老师签字 成绩 实验四 图像压缩编码 一、 实验目的 1. 了解有关数字图像压缩的基本概念 2. 理解有损压缩和无损压缩的概念； 3. 理解图像压缩的主要原则和目的； 4. 了解几种常用的图像压缩编码方式。 5. 进一步熟悉DCT的概念和原理； 6. 掌握对灰度和彩色图像作离散余弦变换和反变换的方法； 7. 掌握利用MATLAB软件进行图像压缩。 二、 实验原理 1、图像压缩原理 图像压缩主要目的是为了节约存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。 信息的冗余量有许多种，如空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分，从而以最小的码元包含最大的图像信息。 编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，从信息论角度出发可分为两大类。 （1）.冗余度压缩方法，也称无损压缩、信息保持编码或嫡编码。具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。 （2）信息量压缩方法，也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。 应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类 （1）无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。 （2）有损压缩编码种类 预测编码，DPCM，运动补偿； 频率域方法正交变换编码如DCT，子带编码； 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。 有JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准。 本实验主要利用MATLAB程序进行离散余弦变换（DCT）压缩。 2、离散余弦变换DCT图像压缩原理 离散余弦变换DCT在图像压缩中具有广泛的应用，它是JPEG、MPEG等数据压缩标准的重要数学基础。 和相同图像质量的其他常用文件格式如GIF可交换的图像文件格式，TIFF标签图像文件格式，PCX图形文件格式相比，JPEG是目前静态图像中压缩比最高的。JPEG比其他几种压缩比要高得多，而图像质量都差不多JPEG处理的图像只有真彩图和灰度图。正是由于其高压缩比，使得JPEG被广泛地应用于多媒体和网络程序中。JPEG有几种模式，其中最常用的是基于DCT变换的顺序型模式，又称为基本系统Baseline。 用DCT压缩图像的过程为 1首先将输入图像分解为88或1616的块，然后对每个子块进行二维DCT变换。 2将变换后得到的量化的DCT系数进行编码和传送，形成压缩后的图像格 式。 2-DCT变换公式如下 其中 f（x,y）输入/输出图像取样值（基准系统的取值为[-128，127]）； Cu,vDCT系数（基准系统中C（u,v）的取值范围为[-1023，1023]）； C（0，0）代表DC系数，其余63个为AC系数。 用DCT解压的过程为 1对每个88或1616块进行二维DCT反变换。 2将反变换的矩阵的块合成一个单一的图像。 余弦变换具有把高度相关数据能量集中的趋势，DCT变换后矩阵的能量集中在矩阵的左上角，右下的大多数的DCT系数值非常接近于0。对于通常的图像来说，舍弃这些接近于0的DCT的系数值，并不会对重构图像的画面质量带来显著的下降。所以，利用DCT变换进行图像压缩可以节约大量的存储空间。压缩应该在最合理地近似原图像的情况下使用最少的系数。使用系数的多少也决定了压缩比的大小。 在压缩过程的第2步中，可以合理地舍弃一些系数，从而得到压缩的目的。在压缩过程的第2步，还可以采纳RLE和Huffman编码来进一步压缩。 三、 实验步骤 1.打开计算机，启动MATLAB程序； 2.调入实验数字图像，并进行数据的DCT编码压缩处理； 3.对图像分别给出保留1个、2个、3个、.、20个DCT变换系数的解压缩结果，这可调整矩阵的mask中1的个数实现，你认为保留几个系数时，图像的恢复效果可以接受，通过观察，给出结论。 4.记录和整理实验报告 四、 实验仪器 1计算机； 2 MATLAB、Photoshop等程序； 3移动式存储器（软盘、U盘等）。 4记录用的笔、纸。 五、 实验程序 DCT编码压缩处理 RGB imreadC\Users\lenovo\Desktop\bb.jpg; 读取图像 I rgb2grayRGB; 将其转为灰度 J dct2I; 进行二维离散余弦变换 imshowlogabsJ,[], 显示出变换后的图像，此时能量集中在左上角 colormapjet64, colorbar 建立颜色模板 JabsJ 10 0; 将DCT变换结果中绝对值小于10的系数舍弃 K idct2J; idct2重构图像 figure,imshowI,[0 255]; figure,imshowK,[0 255] DCT变换系数的解压缩 IimreadC\Users\lenovo\Desktop\bb.jpg; 读入原图像； I rgb2grayI; Iim2doubleI; 将原图像转为双精度数据类型； Tdctmtx8; 产生二维DCT变换矩阵 BblkprocI,[8 8],P1*x*P2,T,T; 计算二维DCT，矩阵T及其转置T’是DCT函数P1*x*P2的参数 Mask[ 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 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 0]; 二值掩膜，用来压缩DCT系数，只留下DCT系数中