实验三基于DCT的数字图像压缩与Matlab实现.doc

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实验五 基于DCT的数字图像压缩及Matlab实现
实验报告
实验目的
了解DCT以及基于DCT的图片压缩的方法和步骤；
学会图片压缩的方法
实验仪器
PC机〔安装Windows98、Windows2000或T系数的值非常接近于0。如果舍弃这些接近于0的值,在重构图像时并不会带来图像画面质量的显著下降。所以,利用DCT进行图像压缩可以节约大量的存储空间。压缩应该在最合理的近似原图像的情况下使用最少的系数,使用系数的多少也决定了压缩比的大小。
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按照以上的方法,使用MATLAB,将一幅图像分成8×8的块使用二维离散余弦变换进行压缩<压缩比为16:1,8:1>,给出实验仿真结果,要求显示压缩前后的图像,并且计算压缩前后图像的均方误差MSE。改变压缩比为8:1,再如前所做,比较不同之处。
实验代码
〔1压缩比为8:1
clear;
I=imread<''>;
Igray=rgb2gray<I>;
Idouble=im2double<Igray>%将图像转换为双精度格式
T=dctmtx<8>;%返回一个8×8的DCT变换矩阵
Id=blkproc<Idouble,[8,8],'P1*x*P2',T,T'>;%进行DCT变换
M=[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
0 0 0 0 0 0 0 0];
% 保留6个DCT系数重构图像
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Icpress=blkproc<Id,[8,8],'P1.*x',M>;
%压缩数据,只保留左上角低频数据
Iodct=blkproc<Icpress,[8,8],'P1*x*P2',T',T>;
%DCT反变换,得到压缩后的图像
cha=abs<Idouble-Iodct>;
junfang=mse<cha>;
figure<1>;
subplot<211>
imshow<I>
title<'原始图像','Fontsize',26>;
subplot<212>
imshow<Iodct>
title<'压缩图像〔保留6个DCT系数','Fontsize',26>;
xlabel<{'均方误差：';junfang},'Fontsize',20>
whos;%显示所有图像的属性
压缩比为16:1
clear;
I2=imread<''>;
Igray2=rgb2gray<I2>;
Idouble2=im2double<Igray2>%将图像转换为双精度格式
T2=dctmtx<16>;%返回一个16×16的DCT变换矩阵
Id2=blkproc<Idouble2,[16,16],'P1*x*P2',T2,T2'>;%进行DCT变换
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M2=[1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0