图像的DCT变换与反变换.doc

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2018-04-19 发布于河南
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图像的DCT变换与反变换

tic close all I=imread(D:\MATLAB\tuxiang\messi.bmp); %该图片在安装matlab的目录中找 I=rgb2gray(I); %将该图片转换为灰度图象 I=im2double(I); %图像存储类型转换 % T=dctmtx(8); %离散余弦变换矩阵 [p,q]=size(I); T = zeros(8,8); for i=0:7 for j=0:7 if (i==0) T(i+1,j+1)=1/sqrt(8); else T(i+1,j+1)=sqrt(2/8)*cos(pi*(2*j+1)*i/(2*8)); end end end B=blkproc(I,[8 8],P1*x*P2,T,T); %对原图像进行DCT变换 mask=[1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; B2=blkproc(B,[8 8],P1.*x,mask); %用mask进行数据压缩，丢弃右下角高频数据 I2=blkproc(B2,[8 8],P1*x*P2,T,T);%进行DCT反变换未经量化，得到压缩后的图像 tables=[16 11 10 16 24 40 51 61 12 12 14 19 26 58 60 55 14 13 16 24 40 57 69 56 14 17 22 29 51 87 80 62 18 22 37 56 68 109 103 77 24 35 55 64 81 104 113 92 49 64 78 87 103 121 120 101 72 92 95 98 112 100 103 99]; B3=blkproc(B,[8 8],x./P1,tables); %系数进行亮度量化 I3=blkproc(B3,[8 8],P1*x*P2,T,T);%进行DCT反变换且经量化，得到压缩后的图像 mask1=[1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; B4=blkproc(B,[8 8],P1.*x,mask1); %用mask1进行数据压缩，丢弃右下角高频数据 I4=blkproc(B4,[8 8],P1*x*P2,T,T);%进行DCT反变换未经量化，得到压缩后的图像 imshow(I) title(原始图像) figure; imshow(B) title(DCT变换后的图像) figure; imshow(B3) title(DCT变换后量化的图像) figure; imshow(I2) title(经mask压缩后的图像) figure; imshow(I3) title(经量化压缩后的图像) figure; imshow(I4) title(经mask1压缩后的图像) %信噪比的计算 mse=0; %mseb原图与处理图像的均方误差 for i=1:p for j=1:q a=(I(i,j)-I2(i,j))^2; mse=mse+a; end end mse=mse/(256*256); psnr=(20*log2(255)-10*log2(mse))/log2(10) mse=0; %mseb原图与处理图像的均方误差 for i=1:p for j=1:q a=(I(i,j)-I3(i,j))^2; mse=mse+a; end end mse=mse/(256*25