【正文】 InverseFourier[x:{0 ..}]:= x。 / DCTMatrix, 2] ]]。 學生簽名：日 期： 2009屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）資料第二部分 外文資料翻譯Image Compression Using the Discrete Cosine TransformAbstractThe discrete cosine transform (DCT) is a technique for converting a signal into elementary frequency ponents. It is widely used in image pression. Here we develop some simple functions to pute the DCT and to press images. These functions illustrate the power of Mathematica in the prototyping of image processing algorithms.The rapid growth of digital imaging applications, including desktop publishing, multimedia, teleconferencing, and highdefinition television (HDTV) has increased the need for effective and standardized image pression techniques. Among the emerging standards are JPEG, for pression of still images [Wallace 1991]。王路露老師多次詢問研究進程，并為我指點迷津，幫助我開拓研究思路，精心點撥、熱忱鼓勵。39。X=double(X)/255。)。,[80 50 80 30],...39。,... 39。,... 39。,[ ],... 39。,39。,39。b4=uicontrol(39。,39。)。I=imread(39。callback39。線條解析39。pushbutton39。backgroundcolor39。tag39。units39。])。,T)。P1*x*P239。,39。39。0 0 0 0 0 0 0 0]。,... 39。,39。1 0 0 0 0 0 0 0。,... 39。,39。)。P1*x*P239。,39。I=im2double(I)。39。,... 39。,[100 100 50 20],... 39。,39。,39。,... 39。,... 39。,h0,... 39。imshow(I2)39。,... 39。 39。cla,39。position39。string39。style39。b139。points39。parent39。)。,[ ],... 39。h1=axes(39。name39。none39。imshow(I),figure,imshow(I2)。I2=blkproc(B2,[8 8],39。mask=[1 1 1 1 0 0 0 01 1 1 0 0 0 0 01 1 0 0 0 0 0 01 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0]。B=blkproc(I,[8 8],39。參考文獻[1] 張兆禮，趙春暉等．現(xiàn)代圖像處理技術(shù)及Matlab實現(xiàn)[M]．北京：人民郵電大學出版社，2001：183219．[2] 羅建國等．基于DCT算法變換的圖像壓縮技術(shù)研究[M]．《科技廣場》，2008：146183．[3] 覃鳳清著．基于DCT的圖像壓縮及其MATLAB實現(xiàn)[M]．大眾科技，2006：135148．[4] 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通過觀察原始圖像和壓縮后的圖像我們發(fā)現(xiàn)，這種方法壓縮重構(gòu)后的效果相當好，和原始圖像非常接近。當然，采用這種方法來實現(xiàn)壓縮算法時，可通過修改mask變量中的系數(shù)來更好地比較結(jié)果。 第5章 運行結(jié)果顯示及分析首先讀取圖像文件，然后利用dctmtx函數(shù)對圖像進行離散余弦變換，采用函數(shù)dctmtx得到矩陣T，即利用語句D=dctmtx(8)，然后，對每一個圖像塊執(zhí)行運算矩陣B=P1*x*P2。Matlab提供了各種類型的uicontrol，每種都有一種不同的用途，如Check boxes，Editable text，F(xiàn)rames，List boxes，Popup menus，Push buttons，Radio buttons，Sliders，Static text，Toggle buttons。Fun應(yīng)對mn塊X進行處理，返回一個矩陣、向量或標量至Y。(2) 函數(shù)名：imshow調(diào)用格式：imshow(I，[LOW HIGH])，其功能是顯示灰度圖象，并指定灰度級范圍[LOW HIGH]，若不確定數(shù)據(jù)的范圍[LOW HIGH]，可使用空矢量作為參數(shù)顯示圖象，即imshow(I，[])。(4) 命令按鈕是執(zhí)行運算操作的最主要控件，處理程序主要是放在其相應(yīng)的M函數(shù)內(nèi)部。 (1) 使用菜單項實現(xiàn)各功能窗口的轉(zhuǎn)換，起導航作用。利用MATLAB的圖形用戶界面(GUI)來設(shè)計程序運行的界面。GUI是未來的趨勢，因為人類對于圖形辨識的能力遠超過其他表達方式，因此借助GUI程序能夠設(shè)計出專屬某個主題的圖形化界面，使初次接觸的使用者也能夠快速且容易上手?，F(xiàn)在，圖形界面己在人機交互方式中占主導地位，這主要是由于它給用戶帶來了操作和控制的方便與靈活性。然后利用二值掩膜壓縮DCT的系數(shù)，這里只保留DCT變換的10個系數(shù)。例如，在實現(xiàn)JPEG壓縮時，要多次實現(xiàn)大小為88的圖像塊的DCT，為了實現(xiàn)這種變換，首先采用函數(shù)dctmtx得到矩陣D，即利用語句D=dctmtx(8)，然后，對每一個圖像塊執(zhí)行運算B=D*A*D’。變換矩陣方法非常適合做88或1616的圖像塊的DCT變換，主要利用dctmtx函數(shù)來計算變換矩陣。(2)反變換公式 ()其中0xM1，0yN1 式中的x，y為空間域采樣值，u，v為頻率域采樣值。在解碼過程中，先對已編碼的量化的系數(shù)進行解碼，然后求逆量化并利用二維DCT反變換把DCT系數(shù)轉(zhuǎn)化為88樣本像塊，最后將反變換后的塊組合成一幅圖像。圖像的二維離散余弦變換(Discrete Cosine Transform)簡稱DCT變換是最小均方誤差條件下得出的次最佳正交變換，且已獲得廣泛應(yīng)用，大多數(shù)情況下，DCT用于壓縮圖像，并成為許多圖像編碼國際標準的核心，JPEG圖像格式的壓縮算法采用的就是DCT變換算法。 　　 ()其中，Bpq稱為矩陣A的DCT系數(shù)。 DCT變換利用傅立葉變換的性質(zhì)，采用圖像邊界褶翻將圖像變換為偶函數(shù)形式，然后對圖像進行二維傅立葉變換，變換后僅包含余弦項，所以稱之為離散余弦變換。利用這些圖像處理工具箱，并結(jié)合其強大的數(shù)據(jù)處理能力，我們可不必關(guān)心圖像文件的格式、讀寫、顯示等細節(jié)，而把精力集中在算法研究上，大大提高了工作效率。MATLAB的圖像處理工具箱功能十分強大，支持的圖像文件格式豐富，如*.BMP、*.JPEG、*.6IF、*.TIFF、*.PCX、*.HDF、*.XWD、*.PNG等。例如，由200行和300列的不同顏色點組成的一幅圖像在MATLAB中采用200300的矩陣存儲。反量化時將以上二維矩陣中的每一個像素值乘以量化因子Q。Huffman編碼時，首先對經(jīng)DCT變換及量化后的圖像收據(jù)掃描一遍，計算出各種像素出現(xiàn)的概率；然后按概率的大小指定不同長度的唯一碼字，由此得到一張Huffman表。由于該低頻分量包含了圖像的主要信息，而高頻分量與之相比就不那么重要了，所以可以忽略高頻分量，從而達到壓縮的目的。可以定義壓縮比為： ()　　假設(shè)有一個無記憶的信源，它產(chǎn)生的消息為{ai}，1≤i≤N，其出現(xiàn)的概率是已知的，記為P(ai)。[6]。(4) 模型編碼：利用模型的方法，對需傳輸?shù)膱D像進行參數(shù)估測。(3) 統(tǒng)計編碼：主要用于對相互獨立、無相關(guān)性的消息序列構(gòu)成的無記憶信源進行壓縮。屬于這類編碼的主要有DPCM、ADPCM等。圖像編碼也可以按照編碼所在數(shù)據(jù)域主要分為空間域編碼和變換域編碼兩大類，此外還有模型編碼、矢量量化編碼和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼等眾多方法。圖像壓縮的效果好與不好，關(guān)鍵要看三樣指標：一是壓縮比要大，二是壓縮算法簡單、速度快，三是恢復效果好。其特點有：ⅰ.基于內(nèi)容的交互性：基于內(nèi)容的多媒體數(shù)據(jù)訪問、基于內(nèi)容的碼流操作和編輯?！癟erminal for Low Bitrate Multimedia Communation”的主要組成部分。MPEG2在技術(shù)、功能、語法結(jié)構(gòu)、選擇項、可分級性和應(yīng)用范圍等方面比MPEGMPEG1主要面向數(shù)字存儲媒體，應(yīng)用于多媒體計算機、教育與訓練、演示與咨詢服務(wù)、創(chuàng)作與娛樂、電子出版物、數(shù)字視聽系統(tǒng)VCD以及VOD、交互式電視ITV等領(lǐng)域。(4) MPEG1標準MPEG是活動圖像專家組Moving Pictuer Experts Group的簡稱。ⅵ.容錯性。ⅲ.漸進傳輸：采用JPEG2000格式的圖像支持漸進傳輸。主要應(yīng)用于彩色產(chǎn)值、靜止圖像、可視通訊、印刷出版、新聞圖片、醫(yī)學和衛(wèi)星圖像的傳輸、檢索和存儲。其應(yīng)用目標是可視電話和會議電視，其對圖像質(zhì)量的要求不很高。這些標準圖像編碼算法融合了各種性能優(yōu)良的傳統(tǒng)圖像編碼方法，是對傳統(tǒng)編碼技術(shù)的總結(jié)，代表了目前圖像編碼的發(fā)展水平。信息技術(shù)的突出特點是互操作性和全球聯(lián)網(wǎng)。主觀標準采用平均判分MOS(mean opinion score)或多維計分等方法進行測試，即組織一群足夠多的實驗人員(一般10人以上)，通過觀察來評定圖像的質(zhì)量，觀察者給判定圖像打上一定的質(zhì)量等級比較損傷程度給予圖像進行比較等方法，根據(jù)不同的質(zhì)量打上5級、6級或7級的評分制，最后用平均的辦法得到圖像的分數(shù)，這樣的評分雖然很花時間，但比較符合實際。重建圖像的質(zhì)量評價標準可分為客觀標準和主觀標準兩種。直接存儲和傳輸如此龐大的數(shù)據(jù)，不僅要消耗巨大的磁盤空間和網(wǎng)絡(luò)帶寬而且還會極大地增加處理器的負擔，因此對圖像進行大幅度的數(shù)據(jù)壓縮就顯得尤為重要[3]。 本文主要研究如何利用MATLAB軟件開發(fā)一個基于離散余弦算法的圖像壓縮處理界面，為初學者提供一個圖像壓縮處理技術(shù)的DCT算法演示及模擬開發(fā)的Graphical User Interface(圖形用戶界面)平臺，供大家學習并研究圖像壓縮處理的技術(shù)方法。例如，在靜止圖像編碼標準JPEG中，在運動圖像編碼標準JPEG和MPEG的各個標準中都使用了離散余弦變換。有兩個相關(guān)的變換，一個是離散正弦變換(DST for Discrete Sine Transform)，它相當于一個長度大概是它兩倍的實奇函數(shù)的離散傅里葉變換；另一個是改進的離散余弦變換(MDCT for Modified Discrete Co