数字图像处理 实验八 图像变换压缩编码.doc

实验八 图像变换压缩编码一， 实验目的：1， 掌握变换压缩编码的原理与方法2， 了解有损压缩图像质量评价的指标二， 实验条件1，MATLAB软件2，典型的灰度，彩色图像。三， 实验原理1， 去除数据冗余度可以有效地压缩数据2， 图像编码压缩的主要技术指标：压缩比，客观评价SNR，主观评价四， 实验内容1， 以DCT变换为例，采用标准亮度量化表，得有损压缩的变换值，计算并显示其直方图2， 采用标准量化表将上述变换值反量化回去后用IDCT变换回图像，比较并计算压缩前后图像的差异（MSE，PSNR等）3， 根据由1计算得到的直方图试判断采用Huffman编码的平均码长。五， 实验步骤1， 以DCT变换为例，采用标准亮度量化表，得有损压缩的变换值，计算并显示其直方图（1）代码如下所示I=imread(a.jpg);J=rgb2gray(I);J=imresize(J,512 512);%imshow(J); A=zeros(8,8);B=zeros(512,512);lighttable=. %标准亮度量化表 16 11 10 16 24 40 51 61, 12 12 14 19 26 58 60 55, 14 13 16 24 40 57 69 56, 14 17 22 29 51 87 80 62, 18 22 37 56 68 109 103 77, 24 35 55 64 81 104 113 92, 49 64 78 87 103 121 120 101, 72 92 95 98 112 100 103 99;for i=1:64 %用i，j来控制子块 for j=1:64 for m=(8*(i-1)+1):8*i for n=(8*(j-1)+1):8*j A(m-(8*(i-1)+1)+1,n-(8*(j-1)+1)+1)=J(m,n);%提取8*8子块 end end C1=dct2(A); %对子块进行dct2变换 C2=round(C1./lighttable); %将C1进行量化，并取整 for p=1:8 %将子块按序存进512*512的矩阵中 for q=1:8 B(p+8*(i-1),q+8*(j-1)=C2(p,q); end end endendH=zeros(1,256*2-1);for i=1:m for j=1:n H(B(i,j)+255)=H(B(i,j)+255)+1; %统计各值概率 endendX=-255:255;plot(X,H); %绘制坐标为-255255的直方图（2）直方图如下所示2， 采用标准量化表将上述变换值反量化回去后用IDCT变换回图像，比较并计算压缩前后图像的差异（MSE，PSNR等）（1）代码如下所示for i=1:64 %用i，j来控制子块 for j=1:64 for m=(8*(i-1)+1):8*i for n=(8*(j-1)+1):8*j A(m-(8*(i-1)+1)+1,n-(8*(j-1)+1)+1)=B(m,n); end end C3=A.*lighttable; %将子块反量化回去 C4=idct2(C3); %对C3进行IDCT变换 for p=1:8 for q=1:8 D(p+8*(i-1),q+8*(j-1)=C4(p,q); end end endendD=uint8(D);subplot(1,2,1),imshow(J); subplot(1,2,2),imshow(D);%计算J和D均方根误差e = double(J) - double(D);m, n = size(e);MSE = sqrt(sum(sum(e.2)/(m*n);k = 8;%k为图像是表示地个像素点所用的二进制位数，即位深。fmax = 2.k - 1;a = fmax.2;b = sum(sum(e.2);PSNR = 10*log(m*n*a/b);（2）显示压缩前后图像（3）显示MSE和PSNR的值MSE=4.4339PSNR=81.043， 根据由1计算得到的直方图试判断采用Huffman编码的平均码长。答：由1的直方图可以确定一个大的分布值为-33。即编码需要的比特