基于块变换和哈尔小波编码的.docx

《医学图像处理》实验报告实验十一：基于块变换和哈尔小波编码的图像压缩与重建摘要 本次实验的实验目的及主要内容是：基于块变换的图像压缩重建基于小波变换的图像压缩重建一、技术讨论1.1实验原理图像信息熵：它表征图像灰度分布的聚集特性，却不能反映图像灰度分布的空间特征，为了表征这种空间特征，可以在一维熵的基础上引入能够反映灰度分布空间特征的特征量来组成图像的二维熵。一阶熵：相邻两个像素的像素值和作为统计标准；二阶熵：相邻三个像素的像素值和作为统计标准。保真度准则：表征电子设备输出再现输入信号的相似程度。保真度越高，无线电接收机输出的声音或电视机输出的影像越逼真。块变换编码:映射变换：函数变换，常用的称为正交变换-量化-编码小波编码：小波变换（不损失数据，它是EZW算法具有渐进性的基础）-量化（对数据产生损失，损失程度取决于量化阈值的大小）-熵编码（对每个输入字精确的确定它的概率，并根据概率生成一个和合适的代码，使输出的码流小雨输入码流）。1.2实验方法1.void perform( const Mat InputArray, Mat OutputArray,const int reserve,const int flag);method-perform(originalimage,dst,1,DCT); /depend on dct or dft调用对象的成员函数 Imagentropy来求信息熵，ZERO——ORDER为零阶熵，FIRST_ORDER为一阶熵，method-Imagentropy(originalimage,FIRST_ORDER);使用对象method的成员函数FidelityCriteria求保真度；二、结果与讨论2.1实验结果改变块变换编码中所使用变换的种类（DFT与DCT），结果图如下：DFT：图一（a） （b）DCT：图二（a） （b）改变哈尔小波编码中分级参数level与置零系数阈值res，结果图如下：Level=1res=1图三（a） （b）Level=1res=0.01图四（a） （b）Level=2 res=0.01图五（a） （b）Level=3 res=0.01图六（a） （b）3.了解：可利用块变换编码的程序计算图像的0、1、2阶信息熵，通过改变主程序中计算信息熵的函数最后一个输入参数ZERO_ORDER为FIRST_ORDER或SECOND_ORDER实现。2.2实验讨论块变换编码中，比较使用不同变换运行程序后出现的均方根误差ems与信噪比SNR的结果值，简单解释出现差别的原因，并对两种变换的压缩效果做出评价；由图一和图二可以看出，DCT变换结果优于DFT。离散傅里叶变换DFT是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式。实际应用中通常采用快速傅里叶变换计算DFT。离散余弦变换DCT是与傅里叶变换相关的一种变换，DCT相当于一个长度大概是它两倍的DFT，但DCT是对一个实偶函数进行变换的。从形式上来看，DCT是线性可逆变换。当图像压缩比增大时，压缩效率减小，图像质量降低。但是，当压缩比较高时，这种块的独立处理带来了压缩效率上的限制和方块效应问题，方块效应成为限制DCT编码质量的主要因素。2.试阐释哈尔小波编码中分级参数level与置零系数阈值res对结果的影响；根据图四、图五、图六的对照试验可以看出：分级参数对于图像变换后的清晰度有很大影响，level值越大，则图像越模糊。这和理论分析结果相互对应；根据图三和图四的对照试验可以看出：res的值对图像的压缩效果不明显（由于实验代码问题），理论分析出置零系数阈值是对图像压缩影响最大的系数。小于res的值置零，大于res的值不变，因此res值越大，压缩效果越明显。附录（实验代码）.pro文件程序：#-------------------------------------------------##ProjectcreatedbyQtCreator2014-04-04T14:35:39##-------------------------------------------------QT+=coreQT-=guiTARGET=2dfourieCONFIG+=consoleCONFIG-=app_bundleTEMPLATE=appSOURCES+=main.cppINCLUDEPATH+=d:\Qt\