本科毕业论文答辩 静止图象压缩技术JPEG的分析与应用.ppt

第一章 前 言 第二章 图像压缩编码理论算法 在编码过程中，首先将输入图像颜色空间转换后分解为8×8大小的数据块，然后用正向二维DCT把每个块转变成64个DCT系数值，其中1个数值是直流(DC)系数，即8×8空域图像子块的平均值，其余的63个是交流(AC)系数，接下来对DCT系数进行量化，最后将变换得到的量比的DCT系数进行编码和传送，形成压缩后的图像格式在解码过程中，先对已编码的量子化的DCT系数进行解码，然后求逆量化并把DCT系数转化为8×8样本像块(使用二维DCT反变换)，最后将操作完成后的块组合成一个单一的图像。这样就完成了图像的压缩和解压过程 2.2 基于DCT的JPEG图像压缩编码步骤 颜色空间的转换和采样 二维离散余弦变换 DCT系数的量化 量化系数的编排 DC系数的编码 AC系数的编码 组成位数据流 2.2.1 颜色空间的转换和采样 JPEG文件使用的颜色空间为1982年推荐的电视图像数字化标准CCIR 601(现为ITU-RB T.601)。在这个色彩空间中，每个分量、每个像素的电平规定为255级，用8位代码表示。JPEG只支持YCbCr颜色模式。其中Y代表亮度，CbCr代表色度。 JPEG是以8×8的块为单位来进行处理的，由于人眼对亮度Y的敏感度比色度CbCr的敏感度大的多，所以采用缩减取样的方式，通常采用YUV422取样。 2.2.2 二维离散余弦变换 JPEG采用的是8×8大小的子块的二维离散余弦变换。在编码器的输入端，把原始图像顺序地分割成一系列8×8的子块，子块的数值在-128到127之间。采用余弦变换获得64个变换系数 在MATLAB的图像处理工具箱中，可以直接调用dct2和idct2来实现二维离散余弦变换及其反变换 (1) dct2 dct2函数实现图像的二维离散余弦变换，其语法为： F=dct2(f) (2) idct2 idct2函数实现图像的二维离散余弦逆变换，其语法为： F=idct2(f) 2.2.3 DCT系数的量化 量化是对经过DCT变换后的频率系数进行量化，其目的是减小非“0”系数的幅度以及增加“0”值系数的数目，它是图像质量下降的最主要原因。 对于基于DCT的JPEG图像压缩编码算法均匀量化器进行量化，量化步距是按照系数所在的位置和每种颜色分量的色调值来确定。 2.2.4 量化系数的编排 量化后的系数要重新编排，目的是为了增加连续的“0”系数的个数，就是“0”的游程长度，方法是按照Z字形的式样编排。 DCT变换后低频分量多呈圆形辐射状向高频率衰减，因此可以看成按Z字形衰减，如图2-8所示。因此，量化系数按Z字形扫描读数，这样就把一个8×8的矩阵变成一个1 ×64的矢量，频率较低的系数放在矢量的顶部。 2.2.5 DC系数的编码 8×8子块的64个变换系数经量化后，按直流系数DC和交流系数AC分成两类处理。坐标u=v=0的直流系数DC实质上就是空域图像中64个像素的平均值。图像块经过DCT变换之后得到的DC直流系数有两个特点： 一是系数的数值比较大 二是相邻8×8图像块的DC系数值变化不大。 2.2.6 AC系数的编码 DCT变换所得系数除直流系数之外的其余63个系数称为交流系数（AC系数）。量化AC系数的特点是1× 64矢量中包含有许多“0”系数，并且许多“0”是连续的，因此使用非常简单和直观的游程长度编码(RLE)对它们进行编码。 所谓行程编码（Run-Length Encoding）就是指仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目的图象数据编码方式，常用RLE（Run-Length Encoding）表示。该压缩编码技术相当直观和经济，运算也相当简单，因此解压缩速度很快。RLE压缩编码尤其适用于计算机生成的图形图像，对减少存储容量很有效果 2.2.7 组成位数据流 JPEG编码的最后一个步骤是把各种标记代码和编码后的图像数据组成一帧一帧的数据，这样做的目的是为了便于传输、存储和译码器进行译码，这样的组织的数据通常称为JPEG位数据流(JPEG bit stream) 第三章 基于DCT图像压缩MATLAB仿真 MATLAB中支持的数字图像文件 MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型，分别为RGB图像(真彩色图像)、索引图像、灰度图像、二值图像，由于有的函数对图像类型有限制，这四种类型可以用工具箱的类型转换函数相互转换。 MATLAB可操作的图像文件包括BMP、HDF、JPEG、PCX、TIFF、XWD等格式。下面就图像处理的基本过程讨论工具箱所实现的常用功能。 MATLAB为用户提供了专门的函数来从图像格式的文件中读写图像数据。这种方法不像其他编程语言，需要