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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1、DCT变换原理
4.2、基于DCT的图像压缩
4.3、基于DCT的图像解压缩
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
...................…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1、DCT变换原理
4.2、基于DCT的图像压缩
4.3、基于DCT的图像解压缩
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
....................................................................
%调用8x8矩阵的量化等级
load Q10.mat% 对R、G、B通道应用压缩函数func_ys得到压缩后的图像Rys、Gys、Bys
Rys func_ys(R1,Coff_dct,Q_dct,Bsize);
Gys func_ys(G1,Coff_dct,Q_dct,Bsize);
Bys func_ys(B1,Coff_dct,Q_dct,Bsize);% 将压缩后的通道数据合并成一个新的图像I1ys
I1ys(:,:,1) Rys;
I1ys(:,:,2) Gys;
I1ys(:,:,3) Bys;
imwrite(I1ys,TMPS\Iys.jpg);% 将图像I1ys写入到文件TMPS\Iys.jpg中 % 对压缩后的图像应用解压缩函数func_deys得到解压缩后的图像Rdeys、Gdeys、Bdeys
Rdeys func_deys(Rys,Coff_dct,Q_dct,Bsize);
Gdeys func_deys(Gys,Coff_dct,Q_dct,Bsize);
Bdeys func_deys(Bys,Coff_dct,Q_dct,Bsize);
% 将解压缩后的通道数据合并成一个新的图像I2deys并转换为uint8类型
I2deys(:,:,1) uint8(Rdeys);
I2deys(:,:,2) uint8(Gdeys);
I2deys(:,:,3) uint8(Bdeys);
imwrite(I2deys,TMPS\Ideys.jpg);% 将图像I2deys写入到文件TMPS\Ideys.jpg中 % 获取原始图像文件和压缩后的图像文件的大小字节 %压缩率
ys_rate SIZE1/SIZE2;% 显示三个图像压缩后的图像、解压后的图像、原始图像
figure(1)
subplot(131)
imshow(I1ys);
title(压缩图像)
subplot(132)
imshow(I2deys);
title(解压图像)
subplot(133)
imshow(I0);
title(原始图像)I00 imread(TMPS\Ideys.jpg);
err (double(I0) - double(I00)) .^ 2;
mse1 sum(err(:)) / (64*64);
%PSNR
Max_pixel 255;
PSNR 20*log10((Max_pixel^2)./sqrt(mse1));save R1.mat ys_rate PSNR
00084
4.算法理论概述 基于DCT离散余弦变换的图像压缩与解压缩算法。我们深入探讨了DCT变换的原理、其在图像编码中的应用并给出了相应的数学公式和算法实现细节。随着数字技术的快速发展图像数据在日常生活中呈现爆炸性增长。因此如何有效地压缩图像数据同时确保良好的图像质量成为了一个重要的研究课题。DCT变换由于其良好的能量集中特性和与人类视觉系统的匹配度被广泛应用于图像压缩标准中如JPEG。
4.1、DCT变换原理 离散余弦变换DCT是傅里叶变换的一种变种。它将信号从时域变换到频域使得信号的能量大部分集中在几个频率分量上。对于图像而言DCT可以有效地将图像的能量集中在左上角的低频部分。
一维DCT变换公式如下 二维DCT变换通常用于图像处理可以通过两次一维DCT变换实现首先对行进行变换再对列进行变换。 可以发现二维DCT变换其实是在一维DCT变换的基础上再做一次一维DCT变换。二维DCT也可以写成矩阵相乘的形式 二维DCT变换的复杂度达到O(n^4)所以进行DCT变换的矩阵不宜过大。在实际处理图片的过程中需要先把矩阵分块一般分为8x8或16x16大小这样DCT变换不至于耗费过多的时间。
4.2、基于DCT的图像压缩
基于DCT的图像压缩主要步骤如下
分块将原始图像分为8x8或16x16的小块。 DCT变换对每个小块进行二维DCT变换。 量化使用预定的量化表对DCT系数进行量化这一步骤是有损的会丢失部分信息。 编码采用Zig-Zag扫描将量化后的系数排列为一维序列并使用霍夫曼编码进行进一步压缩。 通过以上的步骤我们可以实现图像的压缩。需要注意的是量化步骤是有损的因此解压后的图像与原始图像会存在一定的差异。
4.3、基于DCT的图像解压缩
解压缩是压缩的逆过程主要包括以下步骤
解码使用霍夫曼解码对编码后的数据流进行解码。 反量化使用与压缩时相同的量化表对解码后的数据进行反量化。 反DCT变换对反量化后的数据进行二维反DCT变换。 重构将反DCT变换后的块组合成完整的图像。
5.算法完整程序工程
OOOOO
OOO
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