基于dct的圖像壓縮技術(shù)研究與仿真實(shí)現(xiàn)(存儲(chǔ)版)
【正文】 有限個(gè)離散電平來近似表達(dá)已抽取出的信息。則其信息量定義為 : () 由此可見一個(gè)消息出現(xiàn)的可 能性越小，其信息量就越多，其出現(xiàn)對(duì)信息的貢獻(xiàn)量越大，反之亦然。 (6)尋找從每一信源符號(hào)到概率為 1處的路徑 ,記錄路徑上的“ 0”和“ 1” 。 DCT的輸出系數(shù)中 ,左上角的數(shù)據(jù)表示低頻分量 ,人眼比較敏感 ,應(yīng)該用較高的精度來表示 ,而右下角的數(shù)據(jù)可以用較低的精度來表示 ,因此 ,我們可以定義一個(gè)量化表對(duì)不同的數(shù)據(jù)采用不同的量化等級(jí) ,這個(gè)量化表可以根據(jù)期望的壓縮比進(jìn)行調(diào)整 ,一般來說 ,量化表元素值越大壓縮比越大 ,當(dāng)然圖像失真度也越大。 圖像壓縮系統(tǒng)流程圖 基于 DCT算法的圖像壓縮是有損的。著名的哈夫曼 (Huffman)編碼、香農(nóng) (Shannon)編碼就屬于這一類。所謂相關(guān)性 ,就是能夠根據(jù)給出的一部分?jǐn)?shù)據(jù)來判斷出相鄰的數(shù)據(jù)。由于近年來數(shù)字信號(hào)處理芯片（ DSP）的發(fā)展，加上專用集成電路設(shè)計(jì)上的優(yōu)勢(shì)，這就牢固地確立離散余弦變換（ DCT）在目前圖像編碼中的重要地位，成為 、JPEG、 MPEG 等國(guó)際上公用的編碼標(biāo)準(zhǔn)的重要環(huán)節(jié)。例如，一幅 640 480 分辨率的 24 位真彩色圖像的數(shù)據(jù)量約為 900kb；一個(gè) 100Mb 的硬盤只能存儲(chǔ)約 l00幅靜止圖像畫 面。 關(guān)鍵詞： 離散余弦變換（簡(jiǎn)稱 DCT）； MATLAB； DCT 變換方法；圖像處理； 圖像壓縮；仿真 V Summary DCT (Discrete Cosine Transform, referred to as DCT) is often considered the voice and image signals, the best way to transform. The need to work to achieve many national and international scholars to spend a great effort to find or improve the DCT fast algorithm. In recent years the development of DSP, coupled with the advantages of ASIC design, which firmly established in the current DCT encoded images in an important position, as , JPEG, MPEG and other international standards on the public an important part of the encoding . MATLAB is a . MathWorks Inc. introduced for numerical puting and graphics processing in scientific puting software, which bines numerical analysis, matrix putation, signal processing and graphical display multiple functions into one, forming a convenient user friendly interface environment. MATLAB Image Processing Toolbox is the MATLAB technical puting environment, many based on a function of the set of packages, graphics, fully functional. This paper discusses the DCT transform, and discusses the application of MATLAB Image Processing Toolbox in order to achieve the correlation function and discrete cosine transform image pression algorithm is proved. Keywords: discrete cosine transform (the DCT)。為了工程上實(shí)現(xiàn)的需要，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者花費(fèi)了很大精力去尋找或改進(jìn) DCT 的快速算法。 image processing。 圖像壓縮之所以能夠進(jìn)行壓縮是因?yàn)樵紙D像數(shù)據(jù)是高度相關(guān)的，存在很大的數(shù)據(jù)冗余。 （ 3）具有較強(qiáng)的抗干擾能力，傳輸過程中的誤碼對(duì)圖像質(zhì)量的影響遠(yuǎn)小于 2 預(yù)測(cè)編碼。常見的分類法有 : (1)冗余度壓縮法 。由于其在壓縮過程中允許丟失部分信息 ,所以圖像還原后與壓縮前不會(huì)完全一致 ,故人們將這種壓縮稱為有損壓縮。 圖 基于 DCT的編碼器系統(tǒng)流程圖 圖像編碼器的具體工作步驟為 :首先通過前向余弦 變換 ,使每塊的真正有用信息集中到塊的左上角 ,然后進(jìn)行量化 ,使數(shù)值的精確度減小并使數(shù)值較小的數(shù)據(jù)變?yōu)榱?,Z形掃描可以增加零游程的長(zhǎng)度 ,使哈夫曼編碼更有效 ,最后通過哈夫曼編碼得到編碼數(shù)據(jù)流?！?Z”字型掃描軌跡如圖 : ? ? ? ? ? ? ? ? ?????? ??? ??70 1612c os,21,xuuxvxGCvuF? ? ? ? ? ? ? ? ?????? ??? ??70 1612c os,21,yuuxvxGCvuG 7 圖 “ Z”字形掃描軌跡 哈夫曼 (Huffman)編碼及解碼 哈夫曼編碼是 1952年由 Huffman提出的編碼方法 ,基本思想是根據(jù)源數(shù)據(jù)符合出現(xiàn)的概率大小進(jìn)行編碼 ,出現(xiàn)概率大的符號(hào)分配越短的碼字 ,出現(xiàn)概率越小的符號(hào)分配越長(zhǎng)的碼字 ,從而達(dá)到用盡量少的比特?cái)?shù)表 示數(shù)據(jù)源 ,標(biāo)準(zhǔn)哈夫曼編碼步驟如下 : (1)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)源符號(hào)出現(xiàn)的概率 ,得到不同概率的信息符號(hào) 。在靜態(tài)圖像壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)(JPEG標(biāo)準(zhǔn) )中 ,專家組已經(jīng)對(duì)大量自然圖像進(jìn)行了統(tǒng)計(jì) ,得到了適合于靜態(tài)自然圖像編碼的哈夫曼表 ,在實(shí)際編碼過程中 ,我們可直接應(yīng)用此表進(jìn)行編碼和解碼。可以定義壓縮比為： () ? ? ? ?? ? ? ? ? ?iNi iiNi iaPaPaPIaPH l og11 ?? ??????? ? ? ?ii aPaI 2l o g??? ? ? ?iNi iaPaPH 21l og????HBHBC ??? ?m a x? ?? ?HB壓縮數(shù)據(jù)的平均比特率原始數(shù)據(jù)的平均比特率?C 9 圖像壓縮的基本模型 圖像編碼包括兩個(gè)階段，前一個(gè)階段就是利用預(yù)測(cè)模型或正交模型對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行變換；后一個(gè)階段是利用已變換信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，
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