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(通信企业管理)多媒体通信目录目录1摘要2Abstract31.设计要求42.JPEG图像压缩原理52.1图像压缩技术简介52.2JPEG图像压缩基本原理62.1.1颜色空间转换以及图像分量采样62.1.2离散余弦变换(DCT)92.2.3系数量化102.2.4Zigzag扫描排序112.2.5DC系数调制编码122.2.6AC系数调制编码132.2.7霍夫曼编码152.3JPEG压缩要求162.4JPEG解码原理163.基于MATLAB的算法实现213.1JPEG压缩设计213.2基于DCT变换系统设计223.3量化程序设计233.4Z扫描系统设计243.4霍夫曼编码设计254.仿真265.总结286.参考文献29附录130附录233摘要图像的数字化表示使得图像信号可以高质量地传输,并便于图像的检索、分析、处理和存储。但是数字图像的表示需要大量的数据,必须进行数据的压缩。因此图像压缩编码技术的研究显得特别有意义,也正是由于图像压缩编码技术及传输技术的不断发展、更新,推动了现代多媒体技术应用的迅速发展。本设计在研究JPEG压缩编码对图像数据压缩的基本原理的基础上,设计了JPEG仿真方案和程序实现流程,根据流程图编写了JPEG压缩编码的仿真程序,并利用MATLAB软件对仿真程序进行了调试,验证了JPEG压缩编码对图像数据压缩的可行性。通过运行JPEG仿真程序输出了原图像,重建图像,以及二者的差值图像,通过直观比较,发现经过JPEG仿真程序压缩后的图像仍有很好的视觉效果。通过对输出的压缩比,峰值信噪比等参数的研究,科学的论证了JPEG压缩编码对图像数据巨大的压缩效果以及良好的压缩质量。实验结果表明基于DCT变换的JPEG图像压缩方法简单、方便,既能保证有较高的压缩比,又能保证有较好的图像质量,应用MATLAB仿真出来的结果较好的反应了其编码算法原理。关键词:JPEG,DCT,MATLAB,图像压缩AbstractDigitalimagesthatmakehigh-qualityimagesignalcanbetransmitted,andtofacilitateimageretrieval,analysis,processingandstorage.Butthedigitalimagesthatrequirelargeamountsofdata,thedatamustbepressed.Therefore,imagepressioncodingtechnologyresearchisparticularlymeaningful,andbecausetheimagepressiontechnologyandtransmissiontechnologycontinuestodevelop,updateandpromotetheapplicationofmodernmultimediatechnologytodeveloprapidly.IhaveJPEGpressionin-depthstudyonthebasicprinciplesofimagedatapressionbasedonJPEGemulatorhandsdrawnflowchart,flowchartwaspreparedaccordingtoJPEGpressionsimulationprogram,andthesimulationprogramusingMATLABsoftwarewasdebuggedtoverifytheJPEGpressionofimagedatapressionisfeasible.SimulationprogrambyrunningtheoutputoftheoriginalJPEGimage,reconstructedimage,andthedifferencebetweenthetwoimages,byvisualparison,foundthroughsimulationprogrampressedJPEGimageisstillverygoodvisualeffects.Compressionratioontheoutputpeaksignaltonoiseratioandotherparametersofthestudy,scientificproofoftheJPEGimagedatapressioncodingofthegreatpressionandgoodpressionquality.Keywords:JPEG,Huffman,DCT,quantization,MATLABsimulation1. 设计要求图像通信之前需要进行数据量压缩,编程实现JPEG图像压缩标准的主要环节,完成压缩和解压过程,计算压缩比。要求:将彩色图像进行颜色空间转换、对不同的颜色分量进行不同的采样、对于3个分量进行88的DCT变换、对DCT系数矩阵按照JPEG推荐的量化表进行量化;对量化后的系数进行Z形扫描,最后进行熵编码,形成码流,计算比特数,和压缩比。解压从量化后的DCT系数表开始逆向进行。通过分析知道本次设计要求主要是对图像进行压缩处理,涉及了JPEG图像压缩的环节,掌握其过程原理。2. JPEG图像压缩原理2.1图像压缩技术简介图像压缩是减少表示数字图像时需要的数据量图像数据的压缩基于两点:(1)图像信息存在着很大的冗余度,数据之间存在着相关性,如相邻像素之间色彩的相关性等。(2)人眼是图像信息的接收端。因此,可利用人的视觉对于边缘急剧变化不敏感(视觉掩盖效应),以及人眼对图像的亮度信息敏感、对颜色分辨率弱的特点实现高压缩比,而解压缩后的图像信号仍有着满意的主观质量。1.图像压缩的基本原理图像数据之所以能被压缩,就是因为数据中存在着冗余。图像数据的冗余主要表现为:图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余;图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余;不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。信息时代带来了“信息爆炸”,使数据量大增,因此,无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。在遥感技术中,各种航天探测器采用压缩编码技术,将获取的巨大信息送回地面。图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,它的目的是减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据。2.图像压缩基本方法图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩,这是因为有损压缩方法,尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像,例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的(有时是无法感知的),这样就可以大幅度地减小位速。无损图像压缩方法有:行程长度编码熵编码法如LZW这样的自适应字典算法有损压缩方法有:将色彩空间化减到图像中常用的颜色。所选择的颜色定义在压缩图像头的调色板中,图像中的每个像素都用调色板中颜色索引表示。这种方法可以与抖动(en:dithering)一起使用以模糊颜色边界。色度抽样,这利用了人眼对于亮度变化的敏感性远大于颜色变化,这样就可以将图像中的颜色信息减少一半甚至更多。变换编码,这是最常用的方法。首先使用如离散余弦变换(DCT)或者小波变换这样的傅立叶相关变换,然后进行量化和用熵编码法压缩。分形压缩(en:Fractalpression)。2.2JPEG图像压缩基本原理输入图像色彩转换图像分块Dct量化dc系数 ac系数块间DPCMZ字型扫描Huffman编 码Huffman编 码DC哈夫曼表压缩数据AC哈夫曼表解 码码 表反量化量化表IDCT恢复的图像数据量化表图2-1JPEG图像压缩基本原理图2.1.1颜色空间转换以及图像分量采样工具箱用RGB图像中直接描述颜色,或者在索引图像中间接描述颜色,此时,彩色映射使用RGB格式来储存。然而,还有其他的色彩空间(又称彩色模型),他们的应用有时会更加方便或更加恰当。其中包括NTSC、YCbCr、HSV、CMY、CMYK和YUV色彩空间。NTSC色彩空间:NTSC彩色制式在美国用于电视系统。这种形式的有点是灰度信息和彩色信息是分离的,所以同一个信号既可以用于彩色电视,又可以用于黑白电视机。在NTSC制式中,图像数据是有三部分组成的:亮度Y、色调I和饱和度Q,其中字母YIQ选择常常是按照惯例进行的。亮度分量描述灰度信息的,其他俩个分量携带电视信号的彩色信息。YIQ这几个分量都是利用如下变换从一副RGB分量中得到的:Y=0.229R+0.587G+0.114BI=0.596R-0.274G-0.322BQ=0.211R-0.523G+0.312B(式2-1)根据以上可以得到rgb2ntsc可执行这样的变换yiq_image=rgb2ntsc(rgb_image)同上理:IPT函数ntsc2rgb用于实现ntsc转换为RGB:rgb_image=ntsc2rgb(yiq_image)YCbCr彩色空间:YCbCr1Cb是蓝色分量和一个彩色空间广泛用于数字电视。在这种格式中,亮度信息单个分量Y来表示,彩色信息用俩个色差Cb和Cr来储存。分量Cb是蓝色分量和一个参考值的差,分量Cr是红色分量和一个参考值的差。JPEG采用的是YCrCb颜色空间,而BMP采用的是RGB颜色空间,要想对BMP图片进行压缩,首先需要进行颜色空间的转换。YCrCb颜色空间中,Y代表亮度,Cr,Cb则代表色度和饱和度(也有人将Cb,Cr两者统称为色度),三者通常以Y,U,V来表示,即用U代表Cb,用V代表Cr。RGB和YCrCb之间的转换关系如下所示:Y=0.299R+0.587G+0.114BCb=-0.1687R-0.3313G+0.5B+128Cr=0.5R=0.418G-0.0813B+128(式2-2)一般来说,C值(包括CbCr)应该是一个有符号的数字,但这里通过加上128,使其变为8位的无符号整数,从而方便数据的存储和计算。R=Y+1.402(Cr-128)G=Y-0.34414(Cb-128)-0.71414(Cr-128)B=Y+1.772(Cb-128)(式2-3)通过以上的算法可以得到转换函数ycbcr_image=rgb2ycbcr(rgb_iage)输入的图像可以是uint8类、uint16类或者double类。输出图像和输出图像是相同类别。YUV色彩空间:YUV色彩空间和YCrCb类似,其计算方法如下:Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B;U=-0.147*R-0.289*G+0.436*B;V=0.615*R-0.515*G-0.100*B;(式2-4)数据分块采样:在彩色图像中,JPEG分别压缩图像的每个彩色分量。虽然JPEG可以压缩通常的红绿蓝分量,但在YCbCr空间的压缩效果会更好。这是因为人眼对色彩的变化敏感,因而对色彩的编码可以比对亮度的编码粗糙些。这主要体现在不同的采样频率和量化精度上,因此,编码前一般先将图像从RGB空间转换到YCbCr空间。研究发现,人眼对亮度变换的敏感度要比对色彩变换的敏感度高出很多。因此,我们可以认为Y分量要比Cb,Cr分量重要的多。在BMP图片中,RGB三个分量各采用一个字节
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