信息-5

发布时间:




图像处理技术实验报告

目:别:电子信息工程级:10-2号:201016050225名:指导教师:








一、实验目的
1理解有损压缩和无损压缩的概念;2理解图像压缩的主要原则和目的;3了解几种常用的图像压缩编码方式。4利用MATLAB程序进行图像压缩。
二、实验原理
1.图像压缩原理
图像压缩主要目的是为了节省存储空间,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,Lempelzev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(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。
JBIGH261JPEGMPEG等技术标准。
本实验主要利用MATLAB程序进行离散余弦变换(DCT)压缩和行程编码RunLengthEncodingRLE
1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JPEGMPEG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(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(BaselineDCT压缩图像的过程为:
(1首先将输入图像分解为8×816×16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。
DCT解压的过程为:
(1对每个8×816×16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0DCT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,还可以采用RLEHuffman编码来进一步压缩。2行程编码(RLE)原理:例如如下这幅的二值图像,

如果采用行程编码可以按如下格式保存

其中108表示图像的宽和高。在这个小例子中行程编码并没有起到压缩图像的作用。这是由于这个图的尺寸过小,当图像尺寸较大时行程编码还是不错的无损压缩方法。对于灰度图像和二值图像,用行程编码—般都有很高的压缩率。行程编码方法实现起来很容易,于具有长重复值的串的压缩编码很有效,例如:对于有大面积的阴影或颜色相同的图像,使用这种方法压缩效果很好。很多位图文件格式都采用行程编码,如TIFFPCXGEMBMP等。
三、实验步骤
1打开计算机,启动MATLAB程序;




2调入“实验一”中获取的数字图像,并进行数据的行程(RLE)编码压缩处理;3将原图像在Photoshop软件中打开,分别以不同的位图文件格式进行“另保存”,比较它们的数据量。
4记录和整理实验报告
四、实验仪器
1计算机;
2MATLABPhotoshop等程序;3移动式存储器(软盘、U盘等)4记录用的笔、纸。
五、程序代码如下:
(1首先将输入图像分解为8×8,然后对每个子块进行二维DCT变换,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。I=imread('wangqiunan.jpg';K=rgb2gray(I;I=im2double(K;imshow(I;T=dctmtx(8;
B=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',T,T';mask=[1111000011100000110000001000000000000000000000000000000000000000];
B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask;I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T;I=imread('wangqiunan.jpg';subplot(2,2,1;imshow(I;
title('原始图像';subplot(2,2,2;imshow(K;title('灰度图';subplot(2,2,3;imshow(B2;title('压缩图';subplot(2,2,4;imshow(I2;title('复原图';






(2
I=imread('wangqiunan.jpg';K=rgb2gray(I;I=im2double(K;imshow(I;T=dctmtx(16;
B=blkproc(I,[1616],'P1*x*P2',T,T';mask=[1111111110000000111111110000000011111110000000001111110000000000111110000000000011110000000000001110000000000000110000000000000010000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000];B2=blkproc(B,[1616],'P1.*x',mask;I2=blkproc(B2,[1616],'P1*x*P2',T',T;I=imread('wangqiunan.jpg';
subplot(2,2,1,imshow(I;title('原始图像';subplot(2,2,2,imshow(K;title('灰度图';subplot(2,2,3,imshow(B2;title('压缩图';subplot(2,2,4,imshow(I2;title('复原图';





clearall
I=imread('wangqiunan.jpg';jpeg=[1611101624405161121214192658605514131624405769561417222951878062182237566810910377243555648110411392496478871031211201017292959811210010399];forn=1:8:249
form=1:8:249
J=I(m:m+7,n:n+7;
I1(m:m+7,n:n+7=dct2(J;
I2(m:m+7,n:n+7=round(I1(m:m+7,n:n+7./jpeg;I2(m:m+7,n:n+7=I2(m:m+7,n:n+7.*jpeg;I3(m:m+7,n:n+7=idct2(I2(m:m+7,n:n+7;endend
I3=uint8(I3;
subplot(221;imshow(I;title('原图像'
subplot(222;imshow(I1;title('dct变化的图像'subplot(223;imshow(I2;
title('对经DCT变化后的图像进行量化'subplot(224;imshow(I3;title('反量化的图像'





I4=I-I3;
figure(2;subplot(211;imshow(I4;%误差图像subplot(212;imhist(I4;%显示误差直方图

dct
DCT

:实验结果分析:
实验结果分析:由结果截图可看出,分为8*8块编码后的图像相对于分为16*16块编码后的图像更清晰,这是由于分为16*16块后的压缩比变大,图像的失真增加,但两种编码后的图像相对于原图像都稍显模糊,压缩后图像稍有失真。
思考题:
简述离散余弦变换(DCT)和行程编码(RLE)的原理?
离散余弦变换DCT的原理:图像编码的对象主要是自然视频信号图像信号或其预测残差(包括帧内和帧间信号。在空间域上的相关性己部分减弱,但是统计数据表明,在某些情况下残差数据之间仍有其较强的相关性。所以类似于图像信号,残差信号也需要进行一定的处理。这种去除相关性的处理过程就是变换编码过程。离散余弦变换DCT)基本思路是将在空间域中描述的图像信号或残差信号变换到另一个正交向量空间(变换域中。如果该正交向量空间的基向量与图像本身的特征向量很接近,那么经过正交变换后,系数间的相关性基本消除,能量主要集中在直流和少数低频的变换系数上。因此,对频率域变换系数编2图像中哪些信息是主要的,哪些信息是次要的?
需要传达给别人的部分是主要的。其他是次要的。例如肖像图片,肖像部分是主要的,其背景是次要的。为了证明当时的场景,场景就是主要的了,而人物就变成次要的。描述风景,人物是次要的,背景是主要的。主要和次要是相对的。没有绝对的主要,也没有绝对的次要。










信息-5

相关推荐