畢業(yè)論文多媒體圖象壓縮――淺談基于matlab平臺的jpeg基本系統(tǒng)(編輯修改稿)
2024-09-07 12:12 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 。，64，64。，127 7 ……255。，128，128。，255 8 ……511。，256，256。，511 9 ……1023。，512，512。，1023 10 ……2047。，1024，1024。，2047 11 ……4095。，2048，2048。，4095 12 ……8191。，4096，4096。，8191 13 ……16383。，8192，8192。，16383 14 ……32767。，16384，16384。，32767 15 ……DC 的編碼例如： (0，57) 。 (0，45) 。 (4，23) 。 (1，30) 。 (0，8) 。 (2，1) 。 (0，0)只處理每對數(shù)右邊的那個: 57 是第 6 組的， 實際保存值為 111001 ， 所以被編碼為 (6，111001) 45 ， 同樣的操作， 編碼為 (6，101101) 23 (5，10111) 30 (5，00001) 8 (4，0111) 1 (1，1)前面的那串數(shù)字就變成了: (0，6)， 111001 。 (0，6)， 101101 。 (4，5)， 10111。 (1，5)， 00001。 (0，4) ， 0111 。 (2，1)， 1 。 (0，0)括號里的數(shù)值正好合成一個字節(jié)。 后面被編碼的數(shù)字表示范圍是 32767…32767。合成的字節(jié)里， 高 4 位是前續(xù) 0 的個數(shù)， 低 4 位描述了后面數(shù)字的位數(shù)。繼續(xù)剛才的例子， 如果 06 的 huffman 編碼為 111000 69 = (4，5) 1111111110011001 21 = (1，5) 11111110110 4 = (0，4) 1011 33 = (2，1) 11011 0 = EOB = (0，0) 1010等號左邊的是表示相應中間符號在huffman表中的位置。那么最后對于前面的例子表示的 63 個系數(shù)按位流寫入 JPEG 文件中就是這樣的:111000 111001 111000 101101 1111111110011001 10111 11111110110 000011011 0111 11011 1 1010DC 的編碼記得剛才我們跳過了每組 64 個數(shù)據(jù)的第一個吧， DC 就是指的這個數(shù)字 (后面 63 個簡稱 AC) 代入前面的 FDCT 公式可以得到即一塊圖象樣本的平均值。 就是說， 它包含了原始 8x8 圖象塊里的很多能量。 (通常會得到一個很大的數(shù)值) JPEG 的作者指出連續(xù)塊的 DC 率之間有很緊密的聯(lián)系，因此他們決定對 8x8 塊的DC 值的差別進行編碼(Y， Cb， Cr 分別有自己的 DC)。Diff = DC(i) DC(i1)所以這一塊的 DC(i) 就是: DC(i) = DC(i1) + Diff JPEG從 0 開始對 DC 編碼， 所以 DC(0)=0。 然后再將當前 Diff 值加在上一個值上得到當前值。 下面再來看看上面那個例子: (記住我們保存的 DC 是和上一塊 DC 的差值 Diff)。例如在這樣一個例子中， Diff如果 是 511， 就編碼成(9， 000000000)。如果 9 的 Huffman 編碼是 1111110 (在 JPEG 文件中， 一般有兩個 Huffman 表， 一個是 DC 用， 一個是 AC 用) 那么在 JPEG 文件中， DC 的 2 進制表示為 1111110 000000000它將放在 63 個 AC 的前面， 上面上個例子的最終 BIT 流如下: 1111110 000000000 111000 111001 111000 101101 1111111110011001 10111 11111110110 00001 1011 0111 11011 1 1010167。2．2 Huffman原理哈夫曼(Huffman)編碼是一種常用的壓縮編碼方法，是Huffman于1952年為壓縮文本文件建立的。它的基本原理是頻繁使用的數(shù)據(jù)用較短的代碼代替，較少使用的數(shù)據(jù)用較長的代碼代替，每個數(shù)據(jù)的代碼各不相同。這些代碼都是二進制碼，且碼的長度是可變的。舉個例子：假設一個文件中出現(xiàn)了8種符號S0，S1，S2，S3，S4，S5，S6，S7，那么每種符號要編碼，至少需要3比特。假設編碼成000，001，010，011，100，101，110，111(稱做碼字)。那么符號序列S0S1S7S0S1S6S2S2S3S4S5S0S0S1編碼后變成000001111000001110010010011100101000000001，共用了42比特。我們發(fā)現(xiàn)S0，S1，S2這三個符號出現(xiàn)的頻率比較大，其它符號出現(xiàn)的頻率比較小，如果我們采用一種編碼方案使得S0，S1，S2的碼字短，其它符號的碼字長，這樣就能夠減少占用的比特數(shù)。例如，我們采用這樣的編碼方案：S0到S7的碼字分別01，11，101，0000，0001，0010，0011，100，那么上述符號序列變成011110001110011101101000000010010010111，共用了39比特，盡管有些碼字如S3，S4，S5，S6變長了(由3位變成4位)，但使用頻繁的幾個碼字如S0，S1變短了，所以實現(xiàn)了壓縮。上述的編碼是如何得到的呢？隨意亂寫是不行的。編碼必須保證不能出現(xiàn)一個碼字和另一個的前幾位相同的情況，比如說，如果S0的碼字為01，S2的碼字為011，那么當序列中出現(xiàn)011時，你不知道是S0的碼字后面跟了個1，還是完整的一個S2的碼字。我們給出的編碼能夠保證這一點。下面給出具體的Huffman編碼算法。(1) 首先統(tǒng)計出每個符號出現(xiàn)的頻率，上例S0到S7的出現(xiàn)頻率分別為4/14，3/14，2/14，1/14，1/14，1/14，1/14，1/14。(2) 從左到右把上述頻率按從小到大的順序排列。
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