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文档简介
1、压缩技术实验编码实验一统计编码实验目的1. 熟悉统计编码的原理2. 掌握r元Huffman编码的方法;3. 了解Huffman编码效率及冗余度的计算;二、 实验原理霍夫曼编码,又称最佳编码,根据字符出现概率来 构造平均长度最短的变长编码。Huffman编码步骤:(1) 把信源符号x i(i=1,2,按出现概率的值由 大到小的顺序排列;(2) 对两个概率最小的符号分别分配以“ 0和“ 1,然后把这两个概率相加作为一个新的辅助符号的概率;(3) 将这个新的辅助符号与其他符号一起重新按概 率大小顺序排列;跳到第2步,直到出现概率相加为1为止;(5) 用线将符号连接起来,从而得到一个码树,树的 N个端
2、点对应N个信源符号;(6) 从最后一个概率为1的节点开始,沿着到达信源 的每个符号,将一路遇到的二进制码 “ 0或“ 1顺序排列 起来,就是端点所对应的信源符号的码字。以上是二元霍夫曼编码。如果是 r元霍夫曼编码, 则应该如何做呢?在 HUFFMAN 编码方案中,为出现概率较小的信 源输出分配较长的码字,而对那些出现可能性较大的信 源输出分配较短的码字。为此,首先将 r 个最小可能的 信源输出合并成为一个新的输出,该输出的概率就是上 述的 r 个输出的概率之和。重复进行该过程直到只剩下 一个输出为止。信源符号的个数 q 与 r 必须满足如下的 关系式:q = (r-1) n + r n 为整数
3、 如果不满足上述关系式,可通过添加概率为零的信源符 号来满足。这样就生成了一个树,从该树的根节点出发 并将0、1分别分配给任何r个来自于相同节点的分支,生成编码。可以证明用这种方法产生的编码在前 向树类编码中具有最小的平均长度。举例:对于取值为 u=u1,u2,u3,u4,u5,u6 其相应的 概率为 p=0.1 ,0.3,0.05,0.09,0.21,0.25的信源, 试设计一个 3 元 HUFFMAN 码,求出码子的平均长度 与编码效率。20til0. 10.31u20.30. 25211u30. 050.21川ul0. 090. 122u50.21a 090u6().25a 05*0.3
4、*0.25*0. 21*0. 14養 0. 1 -0.450.3 0. 253元编码,所以每次3个概率值相加。注:因为是码字的平均长度L=2 X 0.1+1 X 0.3+3 X 0.05+3 X 0.09+2 X 0.21+1 X0.25=1.59信源的熵H ( u) = (0.1 X Iog2(0.1)+ 0.3X Iog2(0.3)+ 0.05XIog2(0.05)+ 0.09X Iog2(0.09)+0.21 X Iog2(0.21)+ 0.25X Iog2(0.25)=2.3549编码效率Q=0.9345用MATLAB实现该编码的方法可用下面的矩阵来说明:20U10.10.30.30.
5、30.30.45 11U20.30.25 0.25 0.250.250.3211U30.05 0.21 0.21 0.21 0.45 0.25212U40.09 0.10.10.1422U50.21 0.09 0.14 0.10U60.250.05 0.0注:每次3个数加完后,重新按序分配编号,在按概率值重新排序,再进行下次加数7m= 22200注:m中每一行为按概率值重新排序后的编号列,一共 三次概率值排序;单箭头表示两次排序中的概率值并未 参加加数,未改变;多箭头表示箭头所指向的多项概率 值相加后得到箭头源的概率值。c=2111220201202200210注:c为编码矩阵,从最后一行开始
6、,因为是 3元编码, 故按0、1、2开始编码。根据m中的箭头,单箭头不变, 多箭头根据箭头源每上一层则箭头源编码后再加一位, 同一层中加的位数按 0、1、2顺序添加。m矩阵第I (11 )行中的 1记录了合并后的信源符号在新信源中的位置实验步骤1. 输入初始概率分布p和码元数r;2. 检查是否满足q = (n-1)r + r (q为输入信源的个 数),如果不满足则补零使之满足;3. 排序得m矩阵4 根据 m 矩阵获得 c 矩阵5.从c矩阵中取出最后的码字矩阵h并计算平均码 长和编码效率。四、实验仪器1 计算机;2 MATLAB 程序;3 移动式存储器(软盘、 U 盘等);4 记录用的笔、纸。五
7、、实验报告内容1、实验目的2、实验要求3、实验环境4、实验内容(叙述操作过程,提交主要程序段)5、实验结论6、实验总结六、思考题1 什么是霍夫曼编码?在 Matlab 中如何实现?2 r 元霍夫曼编码的原理和过程?实验二 量化与变换编码一、 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. 掌握 DCT 编码的原理4. 了解游程编码的原理二、 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
8、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
9、 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,游程( 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 ,H261,JPEG ,MPEG 等技术标准。 本实验主要利用 MATLA
10、B 程序进行离散余弦变换( DCT )压缩和游程编码 ( Run Length Encoding , RLE )。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 JPEG 、MPEG 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 (如 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
11、 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 (Baseline)。用 DCT 压缩图像的过程为:(1) 首先将输入图像分解为8X 8或16X 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。用 DCT 解压的过程为:(1) 对每个8X 8或16X 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
12、像来说, 舍弃这些接近于 0 的 DCT 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RLE和Huffman编码来进一步压缩。2)游程编码(RLE原理: 例如如下这幅的二值图像,D000111UOC01110(J0UO01110UUOOCLHOOOODL1.1000OMl L LonoooaiiLCoaooo11LOCOUOOO如果
13、采用游程编码可以按如下格式保存lu807130613a6rr3061rr06130650d1306rr3a5其中10和8表示图像的宽和咼。在这个小例子中游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,当图像尺寸较大时游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,用游程编码一 般都有很高的压缩率。游程编码方法实现起来很容易, 对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游程编码,如TIFF, PCX GEM BMF等。实验步骤1 打开计算机,启动 MATLAB 程序;2 调入数字图像,并进行数据的游程( RLE )编码压 缩处理;3 将原图像在 P
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