数据压缩第四次作业魔人俊.docx
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数据压缩第四次作业魔人俊
数据压缩第四次大作业
班级：
学号：
姓名：
魔人俊
一、实验目的：
通过编写DCT的C语言程序，实现对raw格式图片的编码压缩，从而更深入的理解DCT编码这一经典实用的数据压缩方法。
二、实验内容：
编写基于DCT的C语言图像压缩程序DCT_Code和解压缩程序DCT_Decode。
三、算法流程：
DCT编码属于正交变换编码。
这类算法通常是将空间域上的图像经过正交变换映射到系数空间，使变换后的系数直接相关性降低。
图像变换本身并不能压缩数据，但变换后图像大部分能量集中到了少数几个变换系数上，再采用适当的量化和熵编码便可以有效地压缩图像。
在目前的多数图像和视频压缩标准中都用到了DCT技术。
基于DCT的编码压缩过程框图：
二维DCT变换公式：
正变换：
反变换：
其中变换矩阵C如下所示：
在DCT变换域中，低频系数的能量远大于高频系数的能量，变换系数的相关性将大大减小，通过去除高频分量来实现压缩。
四、程序设计说明：
程序分为两部分，第一部分为编码程序；第二部分为解码程序；
这里我们用8阶的dct矩阵压缩一个256*256的raw文件。
原图像如下：
将256*256的图像分成32*32的8*8的矩阵，对每个矩阵进行8*8的dct变换。
经过dct变换后，所得的系数为
以10为量化步长对数据进行量化；
由此看出非0系数很少，据统计占1/6左右。
然后我们将非0的系数和坐标位置压在一个int中。
若系数为正则公式为i*256*256+j*256+x/10+1；否则公式为i*256*256+j*256-x/10+0。
输出压缩文件code.txt。
再根据code.txt还原系数矩阵，再进行dct反变换，得还原图像如下：
五、程序压缩性能评价：
对于测试文件“compress.raw”进行编码和解码，分别输出“code.txt”和“restore.raw”,其中code.txt为压缩后的编码，restore.raw为解压的图像。
压缩比为35%左右。
六、程序源代码：
/*
*dct.c
*
*Createdon:
2015-7-8
*Author:
smalljun
*/
#include
#include
#include
#include
#defineN8
#defineP3.141593
floatcof[8][8],dof[8][8];
floatc[8][8]={0};
floaty[256][256]={0};
charz[256][256]={0};
charx[256][256]={0};
//变换矩阵及其转置的赋值
voidCt（）
{
intx,y,i,j,k;
//变换矩阵
for（i=0;i<8;i++）
{
cof[0][i]=1.0/sqrt（N）;
}
for（j=1;j{
for（k=0;k{
cof[j][k]=（sqrt（2.0）/sqrt（N））*cos（（j*（2*k+1））*P/（2*N））;
}
}
//变换矩阵的转置
for（x=0;xfor（y=0;ydof[y][x]=cof[x][y];
}
//DCT编码
voidDCT（intdx,intdy）{
inti,j;
for（i=0;ifor（j=0;j{
floats=0;
intk;
for（k=0;ks+=cof[i][k]*x[k+dx][j+dy];
c[i][j]=s;
}
for（i=0;ifor（j=0;j{
floats=0;
intk;
for（k=0;ks+=c[i][k]*dof[k][j];
y[i+dx][j+dy]=s;
}
}
//DCT的逆变换
voidIDCT（intdx,intdy）
{
inti,j;
for（i=0;ifor（j=0;j{
floats=0;
intk;
for（k=0;ks+=dof[i][k]*y[k+dx][j+dy];
c[i][j]=s;
}
for（i=0;ifor（j=0;j{
floats=0;
intk;
for（k=0;ks+=c[i][k]*cof[k][j];
z[i+dx][j+dy]=（int）s;//f[i][j]=（int）s;
}
}
intmain（）
{
Ct（）;
inti,j;
FILE*fp;
fp=fopen（"compress.raw","rb"）;
if（!
fp）
{
printf（"ERROR!
\n"）;
}
fread（x,sizeof（char）,（256*256）,fp）;
fclose（fp）;
for（i=0;i<256;i=i+8）
for（j=0;j<256;j=j+8）
DCT（i,j）;
fp=fopen（"result.txt","wb"）;
for（i=0;i<256;i=i+1）
{
for（j=0;j<256;j=j+1）
{
fprintf（fp,"%f",y[i][j]）;
}
fprintf（fp,"\n"）;
}
fclose（fp）;
inttemp;
fp=fopen（"result1.txt","wb"）;//量化压缩
for（i=0;i<256;i=i+1）
{
for（j=0;j<256;j=j+1）
{
temp=（（int）（y[i][j]/10+0.5））*10;
y[i][j]=temp;
fprintf（fp,"%4d",temp）;
}
fprintf（fp,"\n"）;
}
fclose（fp）;
inttot=0;
fp=fopen（"code.txt","wb"）;
for（i=0;i<256;i=i+1）
{
for（j=0;j<256;j=j+1）
{
temp=（int）y[i][j];
if（temp!
=0）
{
intnew1=i*256*256+j*256+y[i][j];
fprintf（fp,"%d",new1）;
}
if（temp==0）
tot++;
}
}
fclose（fp）;
printf（"%d",tot）;
for（i=0;i<256;i=i+8）
for（j=0;j<256;j=j+8）
IDCT（i,j）;
fp=fopen（"restore.raw","wb"）;//生成raw
for（i=0;i<256;i=i+1）
for（j=0;j<256;j=j+1）
{
fputc（（z[i][j]）,fp）;
}
fclose（fp）;
return0;
}
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