基于matlab的jpeg基本系统编码

I摘要摘要IIABSTRACTni ii5.2.1扫描顺序变换 22 1第1章绪论，因此，必须将其数机进行处理。为了便于信息交换随着信息技术的发展，对静止图像和视频序列图像的压缩编码技术的应用越来越广的处理对象。其是在需要实现大，对每一个信源符合分配不是很有限的，对较复杂的自研究。有失真压缩的目的是去除图像数据要求是：将强相关的空间像素阵映2XX大学学士学位论文主要的能量成分，占多数的小的变换系数表示了一些不重要的细节分量，通过量化去除小系数所代表的细节分量，用很少的码字来描述大系数所代表的主要能量成分，从而达到高的压缩比。这是用变换技术进行有失真编码能够达到高压缩比的主要原因。对于变换的第二种要求是：变换系数阵的物理含义要明确，使其容易与人们关于HVS(人类视觉系统)的冗余，尽可能地保留重要的视觉信息。构成，特征分析的复杂性和需要额外存储变换基，使得KL变换的应用不现实。幸运的是，人们找到了KL变换的一个很好的逼近。对于强相关空间像素阵，人们编码为其核心算法，并被广泛地接受和应用。但是DCT变换编码也有难以克服的缺点。进行单独的变换和后处理。这种块之间的单独处理带来了压缩效率上的限制和块效应问题，尤其是当压缩倍数较高时，块效应成为限制DCT变换编码质量的主要因素。20世纪80年代后期，小波变换的发展提供了一种新的有效的多分辨信号处理工具，也为各种可分级图像编码算法的实现奠定了基础。小波变换应用在很多领域，最成功的应用领域之一就是图像压缩。小波变换的理论和算法明确地提出了一些有启发意义的思想，一个关键的思想是多分辨率分解，这个思想很好地利用在小波图像编码的研究中。小波图比下，小波图像压缩的重构质量1.2论文结构第1章主要介绍了图像变换编码及其目前状况；第2章简单阐述了MATLAB的相关内验仿真结果表明，用MATLAB来实现离散余弦变换的图像压缩，具有方法简单、速度快、3第2章MATLAB简介与系统、神经网络、小波分析及其、2.1MATLAB的发展简史用人员免去大量经常重复的矩阵运算和基本数学运算等繁琐的编程工作。1984年成立的图进行仿真，并提供了控制系统中常用的各种环节的模并推出了Windows版，使命令执行和图形绘制可以在不同窗口进行。1994年推出了此类。2.2MATLAB的特点2.2.1MATLAB的功能MATLAB之所以成为世界流行的科学计算与数学应用软件，是因为它有着强大的功4XX大学学士学位论文B中，(5)灵活的程序接口功能。应用程序接口(API)是一个允许用户编写的与MATLAB互(6)文字处理功能。MATLAB记事本成功地将MATLAB与文字处理系统Microsoft2.2.2MATLAB的技术特点52.3MATLAB图像类型on或“关”(off)。度图像是包含灰度级(亮度)的图像。在MATLAB中，灰度图像由一(4)多帧图像。多帧图像也称为多页图像，是一种包含多幅图像或帧的图像文件。在互方式，从命令的交互方式转变到以图式中占主导地位。图形用户界面(3)就计算机输出信息的形式而言，经历了以符号为主的字符命令语言、以视觉感知为主的图形用户界面、兼顾听觉感知的多媒体用户界面和综合运用多种感观(包括触觉等)(4)就人机界面中的信息维度而言，经历了一维信息(主要指文本流，如早期电传式终要是三维图形技术，但显示技术仍利用二维平面为主)和多维信息(多通道的多维信息)空断重现，使人机交互特别的努力和学习，认6XX大学学士学位论文7第3章变换编码图像(除2值图像外)和视频压缩标准均以变换编码为工具。近年所发展的一些技术，如区域或物体编码方法也以适应范围和算法复杂性等方面能获得好的折衷，在实际中得到了广泛应用[3]。3.1变换编码的一般形式与意义组为更紧凑的形式，并产生一系列在变换编码中，用一组代表空间频存在很强的相关性)。显然，如果变换系数选择得恰当，所得变换系数之间的相关性要明显小于原始像素之间的相关性，各个变换系数进行符合主观视觉特性的加权处理，而后量化，就可以获得大幅度的数据压在实际应用上一般都采用基于一定各种静止图像数据压缩，以3.2基本原理接收到的进行解码和反量化(Dequantization),然后再进行反变换以恢复原来信号(在一8XX大学学士学位论文行编码所需的总比特数少得多，使数据率得以降低。写变为频域的频谱展现在用最简单的连续信号y(t)=Asin(2几ft)为例来说明图像经过正交变换如何能够去按照奈奎斯特采样定理进行采样，要描述该信号也需要限制采样间距保证有足够的采样f，数据冗余度大。而变换域上的减小，压缩数据有显著效果。n不同灰度分布的n2维图像子块(不同图像子块其区别在于不同的灰度分布，相同之处是其12122121212的分布比较分散，两者具有大2x29112xx子可以看出，这种变换后坐标轴上方差不均匀分布正是正交变换1编码能2够实现图像数据压缩的理论根据。若按照人的视觉特性，只保留方差较大的那些变换系数分量，就可以获得更大的数据压缩比，这就是所谓视觉心理编码的方法之一。图像数据编码获得更大的数据压缩[4]。x2765432101234567x1xxy7654321y2201234567x在原来坐标轴上彼此密切标轴旋转和变换，变成统计上彼此较为只集中在少数坐标上，实现高效3.2.2变换编码性能判断的过程。如将新坐标系用过程便可描述为图像如何用一组所选定的正变换，从变换系数恢复重建图像块的过NN12N12NXX大学学士学位论文之外，我们还关心变换前原始信号和变换后系数的统计特性，以便进一步明确变换编码性能。变编码的去相关性能、计算交变换应该关心以下几个数据越少。(2)变换后数据的分布性。一个好的变换编码应该使图像能量尽可能地集中在少数几个位置上，也就是用幅值较大的很少几个系数便可以描述原来图像块。(3)计算复杂度。所选用的基矢量简单，能够很方便地求出变换后系数，同时也能很容易、无失真地从变换系数反变换得到原来图像值。值，变换前后图像的信息量并无损换系数前后不一致而存在变换图像编码失真。设变换前平均值向量为n，协方差矩阵为C，变换后系数的平均值向量为n，协方xxy差矩阵为C，则有：yxyyxC=E{(Xn)(Xn)T}=E{(VTYVTn)(VTYVTn)T}=VTCVxxxyyyCVCVT(3.5)yxixixi2=E{(yn)2}，于是总方差和总能量i存在关系式i：yiyiixyiii=1i=1iii=1i=1如果只采用变换系数的前面m个值来恢复原来图像，其重建值为X=[]TY，则重建图像与原来图像近似误差为e=X则重建图像与原来图像近似误差为e=XX^，其均方误差为kmiiiii=m+1i=m+13.2.3变换编码的特点简单。(2)视频图像的相关性明显下降，信号的能量主要集中在少数几个变换系数上，采用据。3.3最佳正交变换——K-L变换K-L变换是遥感图像增强和信息提取中用得最多的线性变换，是对原波段图像进行波K-L变换的基本原理如下所述：NN样图像f(x,y)，可用N2维矢量X来表示iiii1i2ijiN2iji间的相关程度可用协方差(任意两个时刻上获得的随机变量的统计相关特性)矩阵表示，协XX大学学士学位论文xC=E[(XM)(XM)T](3.9)xxxxxTxYxAATYAXM条件的变换即为K-L变换。x4)KL变换是在均方误差准则下，失真最小的一种变换，故又称最佳变换[6]。第4章JPEG图像压缩多级灰度以及负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准，这个专家组开发的算法称为像又可用于彩色图像。图像压缩的目的在于以较少的数据来G成了完整的国际标准。这个国际标准经的起质量和时间的检验。随着各种各样的图像应用在开放网络化计算机系统中，JPEG数字图像压缩文件，作为一种数据类型，如同文本和(1)达到或接近当前压缩比与图像保真度的技术水平，能覆盖一个较宽的图像质量等像的复杂程度和统计特性等。无失真编码：该方法保证解码后完全精确地恢复采用值。率解XX大学学士学位论文JPEG压缩编码算法的主要计算步骤如下：图像颜色模式转换，分块采样，离散余弦形式的数据时，显然与原始数据有换核可分离的正、逆DCT变换分别定义如下N2NNn=0N2Nn=0和求解，这也正是频率方法研究的意义所在[8]。MN2M2Nm=0n=04.2.2量化角。由于人眼对高频分量远没有低频分量敏感，大量的图像信息(如亮度)主要包含在低频况下达到压缩的目这里的取整采用四舍五入的方式。反量化则是在解码器中由量化系数恢复DCT系数量化(线性量化)，实现图像数据的实际压缩。应用程序可以根据图像的性质、显示设备和的。中均使用这两个量化表，并且取得了良好的效果。161611101624405161121214192658605514131624405769561417222951878062XX大学学士学位论文DC编码是采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每 差值BitsDC差值内容 0033-7,…-4,4,…74-15,…,-8,8…,155-31,…,-16,16,…,316-61,…,-32,32,…637-127,…-64,64,…,1278-255,…-128,128,…,255-511,…,-256,256,…511-1023,…,-512,512,…,102311-2047,…,-1024,1024,…,2047 差值Bits数编码Bits数容0213233343536475869789编码内容02122233445566778899XX大学学士学位论文DCDCi1ii1iDIFF=DCDCii1(a)DIFF=DCDCii1DDDD0DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDEGXX大学学士学位论文第5章MATLAB仿真霍霍夫曼量化表ZZ扫描码流输出输入编码表化各个子块进行DCT变换，然后对所有的系数进行线性量化。量化的过程是对系数值的量在编码用“之”字形方式进行一维扫描，然后将非零系数前面的“0”的游程长度(个数)与该系数值一XX大学学士学位论文系数值，在重构图像时并不会带来画面质量的显著下降，所以利用DCT进行图像压缩编基于DCT需要按设定的有损压缩以8×8的数据矩阵为基本处理单元称为数据单元MCU描；MCU间采用先逐列从左到右再逐行从上到下的自然Zig_Zag扫描的过程主要有两块，一块是产生顺序递增的地址，一块是由扫描地址表5.2.2量化部分程序流程图括霍夫曼编码部分和先序遍历霍Y0Y1Y2Y3Y0Y1Y2Y3开开始输入一幅原始图像分成8×8像素块，分别做DCT变换根据量化表，对变换系数进行量化对量化后的变换系数进行Zig-Zag扫描对经扫描得到的DC系数和AC系数分别进行Huffman熵编码得到整个图像编码后的比特序列，并计算压缩比特率对DC系数和AC系数分别进行Huffman熵编码反扫描、反量化反DCT变换计算重建图像的峰值信噪比YCbCr8×8系数块MCU0:Y0Y1Cb0Cr0MCU0MCU1MCU2MCU1:Y2Y3Cb1Cr1开始装入和显示原始图像求开始装入和显示原始图像求出图像像素的行数和列数设置码字的大小设置码数的大小进行分块处理计算矢量距离的子函数开始开始产生顺序递增地址数据写入数据存储器N扫描地址表输出符合Zig_Zag顺序的地址数据按扫描顺序输出数据初始化原始消息数初始化原始消息数目将n个消息进行排序将最后两个出现概率最小成一个消息将消息添加到队列的最后，为n-1消息重新进行排序做准备遍历至原始消息，即叶子结点，输出该码字分别遍历左右分支结点获得霍夫曼码字装入霍夫曼数据右分支编码为0码字初始化为0排序列表初始化基于基于XXXX大学学士学位论文cbcouple后所得出的结果dblenna出的结果boon像，它的细节(显示部分右眼及其四周)表明许多像素与其最近相邻差别甚大，因为此处有羽毛却是差的连续色调。墙上的法的性能好坏，不仅要研信号对压缩结果的影响进行分析与探讨。如MATLAB将图像分成两大类，将大部分图像归为“有界变差图像”，而含纹理较多的图像称为“更不正规图像”，而且“有界变差图像”的压缩误差要比“更不正规图像”的压差小。大的系数保留了下来，从而实现了较高效中包括水平方向、竖直方向、对角线方向的信息，DCT变换处理的图像不具备这样的方向选择性，DCT变换编码没有保留原图XX大学学士学位论文重构图像与原始图像基本没有差别。虽然“lenna”图像含有许多的细节信息，但从重构图于峰值信噪比的降低，也就第6章结论与展望DCT是将图像信号在频率域上进行变换，分离出高频和低频信息的处理过程。然后再对图像的高频部分(即图像细节)进行压缩，以达到压缩图像数据的目的。DCT是正交变换，它可以将8×8图像的空间表达式转换为频率域只，需要用少量的数据点表示图像；DCT产生的系数很容易被量化，因此能获得好的块压C；T算法的性能很好，它有快速算法，因此它在硬件和软件中都容易实现。其次MTLAB做仿真实验，优点，免去了大量矩阵计算，大大提高了图像压缩的效码，实现了图像处理、分析及技术应用等，形式上也从单纯的DCT走向与其它先进编码XX大学学士学位论文参考文献M8.XX大学学士学位论文致谢，往往环境下掌握了许rcsizeI的高度和宽度M=8;%将图像分成8×8大小的子块作为一个数据单元(DU)%亮度量化表MMX(i,j)=I(i+M*m,j+M*XT=T*X*T';%进行电平移位，转换成有符号数[L1PRED]=DC(ZZ(1),PRED);%直流系数(DC)编码L2=AC(ZZ);%交流系数(AC)编码L=L1+L2;%计算每个数据单元的码长XTCT%采用行列分离法进行IDCT变换MMI1(i+M*m,j+M*n)=X1(i,j);%直流系数编码S%前缀码指明尾码的有效位数(设为B位)，用标准霍夫曼编码；尾码则直接采用B位自然码%计算峰值信噪比%ZZ中的“零游程/非零值”%若最后一个“零游程/非零值”中只有零游程(ZRL)，则直接传块结束码字“EOB”结束本块(否%则无需加EOB码)