图像压缩编码实验报告.docx
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图像压缩编码实验报告
图像压缩编码实验报告
一、实验目的
1.了解有关数字图像压缩的基本概念,了解几种常用的图像压缩编码方式;
2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换(DCT)变换的原理及含义;
3.掌握编程实现离散余弦变换(DCT)变换及JPEG编码的方法;
4.对重建图像的质量进行评价。
二、实验原理
1、图像压缩基本概念及原理
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。
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(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
JBIG,H.261,JPEG,MPEG等技术标准。
2、JPEG压缩编码原理
JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准,其中包含两种压缩算法(DCT和DPCM),并考虑了人眼的视觉特性,在量化和无损压缩编码方面综合权衡,达到较大的压缩比(25:
1以上)。
JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。
其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式,又称为基本系统。
JPEG的压缩编码大致分成三个步骤:
(1)使用正向离散余弦变换(forwarddiscretecosinetransform,FDCT)把空间域表示的图变换成频率域表示的图。
(2)使用加权函数对DCT系数进行量化,该加权函数使得压缩效果对于人的视觉系统最佳。
(3)使用霍夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。
3、离散余弦变换(DCT)变换原理
离散余弦变换(DCT)是一种实数域变换,其变换核为实数余弦函数,图像处理运用的是二维离散余弦变换,对图像进行DCT,可以使得图像的重要可视信息都集中在DCT的一小部分系数中。
二维DCT变换是在一维的基础上再进行一次DCT变换,公式如下:
(1)
为原图像,经DCT变换之后,
为变换矩阵。
是直流分量,其他为交流分量。
上述公式可表示为矩阵形式:
(2)
其中
是变换系数矩阵,为正交阵。
逆DCT变换:
(3)
这里我们只讨论两个N相等的情况,即图像为方形(行列数相等),在实际应用中对不是方阵的数据都应先补齐再进行变换的。
4、图象质量评价
保真则是压缩后图象质量评价的标准。
客观保真度准则:
原图象和压缩图象之间的均方根误差或压缩后图象的均方根信噪比。
主观保真度准则:
极好、良好、通过、勉强、低劣、不能用。
客观保真度准则
新旧图像的均方误差
(4)
均方根误差
(5)
把压缩后图像表示成原图像和噪声的叠加
(6)
均方信噪比
(7)
3、实验步骤
1.实验一代码
%%图像压缩编码
IM=imread('C:
\Users\lmeng\Desktop\dongman.jpg')
I=rgb2gray(IM);%将彩色图灰度化
I1=im2double(I);%图像存储类型转换
T=myDCT(8);%使用由函数dctmtx返回的DCT变换矩阵,dctmtx的调用格式为
%产生二维DCT变换矩阵
L=blkproc(I1,[88],'P1*x*P2',T,T');%继而利用blkproc函数完成分块操作
%计算二维DCT,矩阵T及其转置T’是DCT函数P1*x*P2的参数
%完成对每个子块的DCT变换
Mask=[10000000
00000000
00000000
00000000
00000000
00000000
00000000
00000000];%二值掩膜,用来压缩DCT系数,只留下DCT系数中左上角的10个
L2=blkproc(L,[88],'P1.*x',Mask);%去除每个字块中的多余交流分量系数
I2=blkproc(L2,[88],'P1*x*P2',T',T);
imwrite(I2,'after.jpg')
figure;
subplot(121),imshow(I1),title('原图');
subplot(122),imshow(I2),title('压缩后的图像1');
ee=myee(I1,I2);%新旧图像的均方误差
结果如下
分析评价:
新旧图像均方误差为0.0035
均方根误差为0.05916
压缩成度为勉强
2、实验二代码
%%图像压缩编码
IM=imread('C:
\Users\lmeng\Desktop\dongman.jpg')
I=rgb2gray(IM);%将彩色图灰度化
I1=im2double(I);%图像存储类型转换
N=512;%划分后子块的大小
T=myDCT(N);%使用由函数dctmtx返回的DCT变换矩阵,dctmtx的调用格式为
%产生二维DCT变换矩阵
L=blkproc(I1,[NN],'P1*x*P2',T,T');%继而利用blkproc函数完成分块操作
%计算二维DCT,矩阵T及其转置T’是DCT函数P1*x*P2的参数
%完成对每个子块的DCT变换
Mask=zeros(N,N);
n=1;%第一行保存分量的个数,呈下三角形,且有n<=N
fori=1:
n
Mask(i,1:
n-i+1)=1;
end
%二值掩膜,用来压缩DCT系数,只留下DCT系数中左上角的1个
L2=blkproc(L,[NN],'P1.*x',Mask);%去除每个字块中的多余交流分量系数
I2=blkproc(L2,[NN],'P1*x*P2',T',T);
imwrite(I2,'after.jpg')
figure;
subplot(121),imshow(I1),title('原图');
subplot(122),imshow(I2),title('压缩后的图像2');
ee=myee(I1,I2);%新旧图像的均方误差
结果:
分析:
新旧图像均方误差为0.0352
均方根误差为0.18762
结果不可用
3、实验三代码
%%图像压缩编码
IM=imread('C:
\Users\lmeng\Desktop\dongman.jpg')
I=rgb2gray(IM);%将彩色图灰度化
I1=im2double(I);%图像存储类型转换
N=512;%划分后子块的大小
T=myDCT(N);%使用由函数dctmtx返回的DCT变换矩阵,dctmtx的调用格式为
%产生二维DCT变换矩阵
L=blkproc(I1,[NN],'P1*x*P2',T,T');%继而利用blkproc函数完成分块操作
%计算二维DCT,矩阵T及其转置T’是DCT函数P1*x*P2的参数
%完成对每个子块的DCT变换
Mask=zeros(N,N);
n=62;%第一行保存分量的个数,呈下三角形,且有n<=N
fori=1:
n
Mask(i,1:
n-i+1)=1;
end
%二值掩膜,用来压缩DCT系数,只留下DCT系数中左上角的1个
L2=blkproc(L,[NN],'P1.*x',Mask);%去除每个字块中的多余交流分量系数
I2=blkproc(L2,[NN],'P1*x*P2',T',T);
imwrite(I2,'after.jpg')
figure;
subplot(121),imshow(I1),title('原图');
subplot(122),imshow(I2),title('压缩后的图像3');
ee=myee(I1,I2);%新旧图像的均方误差
结果:
分析:
新旧图像均方误差为0.0032
均方根误差:
0.05656
结果为勉强
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