matlab_图像编码+答案.docVIP

实验四 图像编码 实验目的 了解图像压缩编码的分类与评价指标； 掌握常用的熵编码方法以及matlab编程； 掌握基于FFT的图像压缩技术以及matlab编程； 掌握基于DCT的图像压缩技术以及matlab编程； 熟悉JPEG图像压缩编码过程； 掌握imwrite函数实现可变quality的JPEG压缩h=imread(tu.bmp); [m,n]=size(h); subplot(1,2,1); imshow(h); title(yuantu); h=h(:); s=0:255; for i=0:255 p(i+1)=length(find(h==i))/(m*n); end dict=huffmandict(s,p); enco=huffmanenco(h,dict); deco=huffmandeco(enco,dict); deco=col2im(deco,[m,n],[m,n],distinct); subplot(1,2,2); imshow(uint8(deco)); title(huffman); (2)阅读jpeg压缩编码的有关资料，使用imwrite函数对lena图像进行jpeg压缩，对比显示原图与不同质量参数下解码后的图像，并显示均方根误差、压缩比、图像大小 x=imread(lena.bmp); imwrite(x,c:/lena1.jpg,quality,20); imwrite(x,c:/lena2.jpg,quality,60); imwrite(x,c:/lena3.jpg,quality,80); x1=imread(c:/lena1.jpg); k1=imfinfo(c:/lena1.jpg); s1=k1.FileSize/1024; e1=x(:)-x1(:); [m1,n1]=size(e1); erms1=sqrt(sum(e1(:)).^2/(m1*n1)); i_size1=k1.Width*k1.Height*k1.BitDepth/8; i_compress1=k1.FileSize; ratio1=i_size1/i_compress1; subplot(221); imshow(x1); title(质量因子：20 均方根误差：722.793 压缩比：14.448 图像大小：4536); x2=imread(c:/lena2.jpg); k2=imfinfo(c:/lena2.jpg); s2=k2.FileSize/1024; e2=x(:)-x2(:); [m2,n2]=size(e2); erms2=sqrt(sum(e2(:)).^2/(m2*n2)); i_size2=k2.Width*k2.Height*k2.BitDepth/8; i_compress2=k2.FileSize; ratio2=i_size2/i_compress2; subplot(222); imshow(x2); title(质量因子：60 均方根误差：454.8008 压缩比：7.416 图像大小：8837); x3=imread(c:/lena3.jpg); k3=imfinfo(c:/lena3.jpg); s3=k3.FileSize/1024; e3=x(:)-x3(:); [m3,n3]=size(e3); erms3=sqrt(sum(e3(:)).^2/(m3*n3)); i_size3=k3.Width*k3.Height*k3.BitDepth/8; i_compress3=k3.FileSize; ratio3=i_size3/i_compress3; subplot(223); imshow(x2); title(质量因子：80 均方根误差：343.2344 压缩比：5.0451 图像大小：12990); (3)读取lena图像，编写一个程序，实现下列算法：首先将图像分成许多8X8的子图像，对每个子图像进行DCT，对每个子图像的64个系数，按照每个系数的大小来排序后，舍去小的变换系数，只保留16个系数，实现图像4：1的压缩 %读取lena图像，编写一个程序，实现下列算法：首先将图像分成许多8X8的子图像，对每个子图像进行DCT， %对每个子图像的64个系数，按照每个系数的大小来排序后，舍去小的变换系数，只保留16个系数，实现图像4：1的压缩 cr=0.25; i=imread(lena.bmp); i1=double(i)/255; subplot(121); imshow(i1); t=dctmtx(8); dctcoe=blkproc(i1,[8 8],P1*x*P2,t,t); coevar=im2col(dctcoe,[8 8],disti