圖像變換編碼程序設(shè)計(jì)-展示頁(yè)
2025-07-16 13:36本頁(yè)面
【正文】 ）利用 JPEG 的壓縮原理，將圖像分成 8180。圖像數(shù)據(jù)可以進(jìn)行壓縮有以下幾方面的原因：首先原始圖像數(shù)據(jù)是高度相關(guān)的存在很大的冗余度，如空間冗余度，時(shí)間冗余度，頻率域冗余度。 圖像壓縮編碼的必要性和可能性：圖像壓縮編碼的目的是以盡量少的比特?cái)?shù)表征圖像同時(shí)保持復(fù)原圖像的質(zhì)量使它符合預(yù)定應(yīng)用場(chǎng)合的要求。以數(shù)學(xué)的觀點(diǎn)來(lái)看圖像壓縮過(guò)程實(shí)際上就是將二維像素陣列變換為一個(gè)在統(tǒng)計(jì)上無(wú)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集合。數(shù)字圖像處理的主要方法可分為兩大類(lèi)：空域法和變換域法。武漢理工大學(xué)《專(zhuān)業(yè)綜合課程設(shè)計(jì)》說(shuō)明書(shū)目 錄摘 要 I 1 設(shè)計(jì)背景及要求 1 設(shè)計(jì)背景 1 設(shè)計(jì)要求 22 圖像的信息熵 2 信息熵與圖像熵 2 圖像熵的計(jì)算的 MTALAB實(shí)現(xiàn) 33 基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼 4 關(guān)于DCT變換及DCT系數(shù) 4 DCT變換 4 DCT 系數(shù)的量化 5 DCT系數(shù)的性質(zhì) 5 程序設(shè)計(jì) 6 DCT圖像壓縮模型 6 程序流圖 7 程序代碼 8 MATLAB仿真 94 圖像的信噪比 10 原理簡(jiǎn)介 10 均方誤差 10 峰值信噪比 10 程序設(shè)計(jì) 11 MATLAB仿真 125 心得體會(huì) 13參考文獻(xiàn) 14摘 要本設(shè)計(jì)是基于MATLAB軟件的圖像變換編碼程序設(shè)計(jì)，介紹了圖像的信息熵概念和圖像信息熵計(jì)算的MATLAB實(shí)現(xiàn)方法，對(duì)DCT變換和反變換的原理進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并利用MATLAB 和相關(guān)函數(shù)實(shí)現(xiàn)了基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼，簡(jiǎn)單講述了圖像信噪比的概念及意義，利用MATLAB實(shí)現(xiàn)了圖像經(jīng)過(guò)DCT編碼及重構(gòu)后圖像的信噪比的計(jì)算。關(guān)鍵詞：MATLAB，信息熵，DCT變換，JPEG壓縮，峰值信噪比1 設(shè)計(jì)背景及要求 設(shè)計(jì)背景數(shù)字圖像處理是利用計(jì)算機(jī)或數(shù)字技術(shù)對(duì)圖像信息進(jìn)行加工處理以改善圖像質(zhì)量、壓縮圖像數(shù)據(jù)或從圖像數(shù)據(jù)中獲取更多信息。 圖像壓縮即去除多余數(shù)據(jù)。因此圖像壓縮是指以較少的比特有損或無(wú)損地表示原來(lái)的像素矩陣的技術(shù),也稱(chēng)圖像編碼。壓縮數(shù)據(jù)量、提高有效性是圖像壓縮編碼的首要目的。數(shù)據(jù)冗余造成比特?cái)?shù)浪費(fèi)消除這些冗余就可以節(jié)約碼字也就達(dá)到了數(shù)據(jù)壓縮的目的，其次基用相同碼長(zhǎng)表示不同出現(xiàn)概率的符號(hào)也會(huì)造成符號(hào)冗余度；允許圖像編碼有一定的失真也是圖像可以壓縮的一個(gè)重要原因。8 的圖像塊，計(jì)算每個(gè)塊的 DCT 系數(shù)；（5）只保留 DCT 系數(shù)矩陣最左上角的 10 個(gè)系數(shù)，然后對(duì)每個(gè)圖像塊利用這 10個(gè)系數(shù)進(jìn)行 DCT 反變換來(lái)重構(gòu)圖像，顯示重構(gòu)后的圖像；（5）計(jì)算該圖像經(jīng)過(guò)離散余弦變換編碼及重構(gòu)后圖像的信噪比；（6）要求閱讀相關(guān)參考文獻(xiàn)不少于 5 篇；（7）根據(jù)課程設(shè)計(jì)有關(guān)規(guī)范，按時(shí)、獨(dú)立完成課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)。所發(fā)出的消息不同，它們所含有的信息量也就不同。不能作為整個(gè)信源的信息測(cè)度，因此定義自信息量的數(shù)學(xué)期望為信源的平均自信息量。它是從平均意義上來(lái)表征信源的總體特性的。不同的信源因統(tǒng)計(jì)特性不同，其熵也不同。圖像的一維熵表示圖像中灰度分布的聚集特征所包含的信息量，令Pi 表示圖像中灰度值為i的像素所占的比例，則定義灰度圖像的一元灰度熵為： 圖像的一維熵可以表示圖像灰度分布的聚集特征，卻不能反映圖像灰度分布的空間特征，為了表征這種空間特征，可以在一維熵的基礎(chǔ)上引入能夠反映灰度分布空間特征的特征量來(lái)組成圖像的二維熵。2) 統(tǒng)計(jì)出圖像中每個(gè)灰度階象素概率。4) 根據(jù)圖像熵和二階熵公式，計(jì)算出一幅圖像的熵。E:\Program Files\M
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