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实验三 图像编码
一、实验内容:
用Matlab语言、C语言或C++语言编制图像处理软件,对某幅图像进行时域和频域的编码压缩。
二、实验目的和意义:
1. 掌握哈夫曼编码、香农-范诺编码、行程编码
2 .了解图像压缩国际标准
三、实验原理与主要框架:
3.1实验所用编程环境:
Visual C++6.0 (简称VC)
3.2实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像
BMP(BIT MAP )位图的文件结构:(如图3.1)
图3.1 位图的文件结构
具体组成图:
3.3 数字图像基本概念
数字图像是连续图像 的一种近似表示,通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示:
每一个采样单元叫做一个像素(pixel) ,上式(2.1)中,M、N分别为数字图像在横(行)、纵(列)方向上的像
素总数。在计算机内通常用二维数组来表示数字图像的矩阵,把像素按不同的方式进行组织或存储,就
得到不同的图像格式,把图像数据存成文件就得到图像文件。图像文件按其数字图像格式的不同一般具
有不同的扩展名。最常见的图像格式是位图格式,其文件名以BMP为扩展名。图像数字化的精度包括两
部分,即分辨率和颜色深度。分辨率指图像数字化的空间精细度,有显示分辨率和图像分辨率两种。
数字图像的颜色深度表示每一像素的颜色值所占的二进制位数。颜色深度越大则能表示的颜色数目越
多。颜色深度的不同,就产生不同种类的图像文件,在计算机中常使用图像文件的类型有单色图像、灰
度图像、伪彩色图像和24位真彩色图像。它们之间的关系取决于数字图像采用的颜色表示法。常用的颜
色表示法有RGB、CMYK、HSL和YUV等。
数字图像的数据容量非常庞大,如以24位真彩色表示像素为640*480的数字图像,所需要的数据量为
900KB ,所以需要对数字图像进行数据压缩。数据压缩包括数据压缩编码和压缩数据解码两个过程。
图像压缩的基本原则包括:
(1)编码重复压缩:按照编码重复的概率大小做压缩编码,压缩重复概率大的编码,可以节省一些存
储空间。
(2)像素间重复压缩:前后像素间存在的某种程度的相关,如存在相同的背景图像等,简化编码以节
省空间。
(3)视觉重复压缩:由于入眼的生理构造,就算在像素之间少了几个像素,眼睛也看不出来。但是,
只是在某些情况中才可以允许这种失真性较大的应用。
主要的数字图像压缩标准是JPEG(Joint Picture Expert Group)标准。
数字图像的采集设备主要有扫描仪、数字相机和图像采集卡等。通过对数字图像进行一定的处理,即图
像处理,可在一定程度上改善图像的分辨质量和形成特殊的视觉效果。数字图像处理由数字图像处理系
统完成,其结构主要包括图像采集系统、计算机图像处理系统和图像输出系统三部分。
3.4图像的编码
图像的编码包括图像的离哈夫曼编码、香农-范诺编码、行程编码,基本框架(如图3.2)和图像编码菜单设
计图(如图3.3)如下:
图3.2 图像编码流程图
图3.3 bmp图像编码菜单设计图
4、数字图像编码技术:
根据信息论中信源编码理论,当平均码长R大于等于图像熵H时,总可设计出一种无失真编码。当平均码
长大于图像熵时,表明该编码方法效率很低;当平均码长等于或很接近于(但不大于)图像熵时,称此
编码方法为最佳编码,此时不会引起图像失真;当平均码长小于图像熵时,压缩比较高,但会引起图像
失真。在变长编码中,如果码字长度严格按照对应符号出现的概率大小逆序排列,但其平均码字长度为
最小,这就是变长最佳编码定理。变长最佳编码定理是哈夫曼编码的理论基础。
4.1.1 哈夫曼编码基本原理
哈夫曼 (Huffman)编码是一种常用的压缩编码方法,是Huffman于1952年为压缩文本文件建立的,是一
种效率比较高的变长无失真信源编码方法。它的基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替,较少使
用的数据用较长的代码代替,每个数据的代码各不相同。
由于哈夫曼编码是以信源概率分布为基础的,但一般情况下无法事先知道信源的概率分布,因而通常采
用对大量数据进行统计后得到的近似分布来代替,这样会导致实际应用时哈夫曼编码无法达到最佳性
能。
4.1.2 哈夫曼编码步骤
下面来介绍哈夫曼编码方法:
(1)将输入的符号(图像中的灰度级) 按出现概率 由小到大排列,即
(2)将最小的两个 相加,形成一个新的概率集合(此时压缩了一个
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