实验三图像压缩编码技术.docx

1、实验三图像压缩编码技术太原理工大学现代科技学院 数字图像处理 课程 实验报告 专业班级 测控14-4 学 号 2014101874 姓 名 杨东倡 指导教师 刘 帆 实验名称 实验三、图像压缩编码技术 同组人 专业班级 测控14-4 姓名 杨东倡 学号 2014101874 成绩 实验三、图像压缩编码技术一、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程序进行图像压缩编码。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装订线失最少，压缩比例最大。不损

2、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、信息保持编码或熵编码。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

3、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，H.261，JPEG，MPEG等技术标准。本实验主要利用MAT

4、LAB程序进行赫夫曼（Huffman）编码和行程编码（Run Length Encoding， RLE）。三、实验内容1、实现基本JPEG的压缩和编码分三个步骤：（1）首先通过DCT变换去除数据冗余；（2）使用量化表对DCT系数进行量化；（3）对量化后的系数进行Huffman编码。四、实验步骤1打开计算机，启动MATLAB程序；2选择一幅图像，并进行赫夫曼和行程编码压缩处理；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装订线clearload woman; %X=imread(girl.bmp,bmp);data=u

5、int8(X); zipped,info=huffencode(data);unzipped=huffdecode(zipped,info,data);subplot(121);imshow(data);subplot(122);imshow(unzipped);erms=compare(data(:),unzipped(:)cr=info.ratiowhos data unzipped zippedfunctionzipped,info=huffencode(vector)if isa(vector,uint8)error(input argument must be a uint8vect

6、or);endm,n=size(vector);vector=vector(:);f=frequency(vector); symbols=find(f=0);f=f(symbols);f,sortindex=sort(f); symbols=symbols(sortindex);len=length(symbols);symbols_index=num2cell(1:len);codeword_tmp=cell(len,1); while length(f)1 index1=symbols_index1;index2=symbols_index2;codeword_tmp(index1)=a

7、ddnode(codeword_tmp(index1),uint8(0);codeword_tmp(index2)=addnode(codeword_tmp(index2),uint8(1);f=sum(f(1:2) f(3:end);symbols_index=index1,index2 symbols_index(3:end);f,sortindex=sort(f);symbols_index=symbols_index(sortindex);endcodeword=cell(256,1);codeword(symbols)=codeword_tmp;len=0;装订线for index=

8、1:length(vector)len=len+length(codeworddouble(vector(index)+1);endstring=repmat(uint8(0),1,len);pointer=1;for index=1:length(vector) code=codeworddouble(vector(index)+1;len=length(code);string(pointer+(0:len-1)=code;pointer=pointer+len;endlen=length(string);pad=8-mod(len,8);if pad0string=string uint

9、8(zeros(1,pad);endcodeword=codeword(symbols);codelen=zeros(size(codeword);weights=2.(0:23);maxcodelen=0;for index=1:length(codeword)len=length(codewordindex);if lenmaxcodelenmaxcodelen=len;endif len0code=sum(weights(codewordindex=1);code=bitset(code,len+1);codewordindex=code;codelen(index)=len;enden

10、dcodeword=codeword:;cols=length(string)/8;string=reshape(string,8,cols);weights=2.(0:7);zipped=uint8(weights*double(string);huffcodes=sparse(1,1);for index=1:nnz(codeword) %length(codeword) %numel(codeword)huffcodes(codeword(index),1)=symbols(index);装订线endinfo.pad=pad;info.huffcodes=huffcodes;info.r

11、atio=cols./length(vector);info.length=length(vector);info.maxcodelen=maxcodelen;info.rows=m;info.cols=n;function vector=huffdecode(zipped,info,image)ifisa(zipped,uint8)error(input argument must be a uint8vector);endlen=length(zipped);string=repmat(uint8(0),1,len.*8);bitindex=1:8;for index=1:lenstrin

12、g(bitindex+8.*(index-1)=uint8(bitget(zipped(index),bitindex);endstring=logical(string(:);len=length(string);string(len-info.pad+1):end)=;len=length(string);weights=2.(0:51);vector=repmat(uint8(0),1,info.length);vectorindex=1;codeindex=1;code=0;for index=1:lencode=bitset(code,codeindex,string(index);

13、codeindex=codeindex+1;byte=decode(bitset(code,codeindex),info);if byte0vector(vectorindex)=byte-1;codeindex=1;code=0;vectorindex=vectorindex+1;endendvector=reshape(vector,info.rows,info.cols);function codeword_new=addnode(codeword_old,item)codeword_new=cell(size(codeword_old);for index=1:length(code

14、word_old)codeword_newindex=itemcodeword_oldindex;end装订线function f=frequency(vector)ifisa(vector,uint8)error(input argument must be a uint8vector);endf=repmat(0,1,256);len=length(vector);for index=0:255f(index+1)=sum(vector=uint8(index);endf=f./len;function byte=decode(code,info)byte=info.huffcodes(c

15、ode); function erms=compare(f1,f2)e=double(f1)-double(f2);m,n=size(e);erms=sqrt(sum(e(:).2)/(m*n);if erms=0 emax=max(abs(e(:); h,x=hist(e(:); if length(h)=1 figure(4) bar(x,h,k); e=mat2gray(e,-emax,emax); figure(5); imshow(e); endend装订线装订线装订线装订线装订线 五、实验仪器1计算机；装订线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。六、实验报告内容1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。七、思考题1图像中哪些信息是主要的，哪些信息是次要的？ 答；频域的低频分量影响更大一些，而高频分量相对次要。2简述赫夫曼编码和行程编码的原理。 答：赫夫曼编码：先统计数据中各字符出现的概率，再按字符出现频率高低的顺序分别赋以由短到长的代码，从而保证文件整体的大部分字符是由较短的编码所构成。行程编码；又称行程长度编码（RunLengthEncoding，RLE），是一种熵编码，其编码原理是将具有相同值的连续串用其串长和一个代表值来代替，该连续串就称为行程，串长称为行程长度。