基于DCT的图像压缩编码算法的MATLAB实现.doc

基于DCT的图像压缩编码算法的MATLAB实现
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I
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II
目 录
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摘要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1。1 课题背景 1
1。 离散余弦变换 2
1。1。2 预测技术 3
1。2 图像压缩技术的发展和现状 3
图像编码技术发展历史 3
1。2。2 图像编码技术的现状 4
MATLAB 及其图像处理工具箱 4
1。4 论文组织结构 5
第2章 图像压缩编码理论算法 6
DCT变换的思想来源 6
基于DCT的JPEG图像压缩编码步骤 8
。1 颜色空间的转换和采样 8
。2 二维离散余弦变换 9
DCT系数的量化 12
2。2。4 量化系数的编排 13
2。2。5 DC系数的编码 14
。6 AC系数的编码 15
。7 组成位数据流 16
2。2。8 DCT变换在图像压缩中的应用 19
JPEG2000压缩算法 19
2。 小波变换 20
量化 20
2。 熵编码 21
2。 位流组织 21
2。4 JPEG与JPEG2000的区别 21
IV
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2。5 本章小结 23
第3章 基于DCT的图像压缩MATLAB仿真实现 24
3。1 数字图像文件的读写 24
程序流程图 26
DCT变换的编程实现 27
3。4 MATLAB仿真结果 27
实验结果分析 29
3。6 本章小结 30
结论 31
IV
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1
第1章 绪论
课题背景
随着信息技术的发展，图像信息被广泛应用于多媒体通信和计算机系统中，，如果不经过压缩，不仅超出了计算机的存储和处理能力，而且在现有的通信信道的传输速率下，是无法完成大量多媒体信息实时传输的,因此，为了更有效的存储、处理和传输这些图像数据，必须对其进行压缩,因此有必要对图像压缩编码进行研究。由于组成图像的各像素之间，无论是在水平方向还是在垂直方向上都存在着一定的相关性,因此只要应用某种图像压缩编码方法提取或者减少这种相关性， 就可以达到压缩数据的目的［1］。
数字图像的冗余主要表现在以下几种形式：
空间冗余：规则物体和规则背景的表面物理特性都具有相关性，数字化后表现为数字冗余。例如：某图片的画面中有一个规则物体,其表面颜色均匀,各部分的亮度、饱和度相近,把该图片作数字化处理,生成位图后，很大数量的相邻像素的数据是完全一样或十分接近的，完全一样的数据当然可以压缩，而十分接近的数据也可以压缩,因为恢复后人亦分辨不出它与原图有什么区别,这种压缩就是对空间冗余的压缩.
时间冗余:序列图像（如电视图像和运动图像）和语音数据的前后有着很强的相关性，,时间发生了推移,但若干幅画面的同一部位没有变化，变化的只是其中某些地方，这就形成了时间冗余。
统计冗余：空间冗余和时间冗余是把图像信号看作概率信号时所反应出的统计特性，因此，这两种冗余也被称为统计冗余。
编码冗余:同样长度的编码可以表示不同的信息。
结构冗余：相似的，对称的结构如果都加以记录就出现结构冗余。
知