1、平均值，要对它单独编码。 由于两个相邻的子块的系数相差很小，所以对它们采用差分编码 ，可以提高压缩比，也就是说对相邻的子块系数的差值进行编码。 的其它个元素是交流系数，采用行程编码。 所以量化后的系数要重新编排，目的是为了增加连续的系数的个 数，就是的游程长度，方法是按照字形的式样编排。 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 字形衰减。 因此，量化系数按字形扫描读数，这样就把个的矩阵 变成个的矢量，频率较低的系数放在矢量的顶部。 量化后的 系数的编排如图所示。 系数之外的其余个系数称为交流系数 系数。 量化系数的特点是矢量中包含有许多系数，并且 许多是连续的，因此使用非常简单和直观的游程长度编码对它们 进行编码。 所谓行程编码就是指仅存储个像素值以及具有 相同颜色的像素数目的图像数据编码方式，或称游程编码，常用 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。 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。 个系数采用行程编码的方式进行编码的格式如图所示。 也即 在到中，找出每个非零的值，将其表示成的 形式，其中表示该值前的的个数。 而与的定义 样。 如果连续的非超过个时，增加个扩展字节表示连续 个。 另外若有串延伸到，律用表示结束。 图编码格式 对于系数，有两个符号。 符号为行程和尺寸，即上面的， 。 ，和，是两个比较特殊的情况。 ，表示块结束标志， ，。
2、。 在空间上具有强相关的信号，反映在频域上是在些特定的区域 内能量常常被集中在起，或者是系数矩阵的分布具有些规律。 我们可以 利用这些规律在频域上减少量化比特数，达到压缩的目的。 图步骤 颜色空间的转换和采样 二维离散余弦变换 系数的量化 量化系数的编排 系数的编码 系数的编码 组成位数据流 变换在图像压缩中的应用 压缩算法 小波变换 量化 熵编码 位流组织 与的区别 本章小结 第章基于的图像压缩仿真实现 数字图像文件的读写 程序流程图 变换的编程实现 仿真结果 实验结果分析, 本章小结, 结论 第章绪论 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，但是图像数据的个显著特点就是信息量大。 具有庞大的数据量，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 方向上都存在着定的相关性，因此只要应用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。 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。 例如图片的画面中有个规则物体,其表面颜色均 匀,各部分的亮。
3、小与相同且 各元素为离散余弦变换的系数，。 或如果和比图像大，在 对图像进行二维离散余弦变换之前，先将图像补零至如果和比 图像小。 则进行变换之前，将图像剪切。 可以实现图像的二维离散余弦反变换，其语法格式为 或。 预测技术 它是利用空间中相邻数据的相关性,利用过去和现在出现过的点的数据 情况来预测未来点的数据。 通常用的方法是差分脉冲编码调制和自 适应差分脉冲编码调制。 图像压缩技术的发展和现状 图像编码技术发展历史 年提出电视信号数字化后，图像压缩编码的研究工作就宣告开始 了。 在这项技术发展的早期，限于客观条件，仅对帧内预测法和亚取样内查 复原法进行成位数据流 编码的最后个步骤是把各种标记代码和编码后的图像数据组成 帧帧的数据，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位数据流。 第字节第二字节 两个非零值 之间的连续 零的个数 下个非零 值所占的比 特数 下个非零系数的实际值 摘要 随着科学技术的发展,图像压缩技术越来越引起人们的关注。 为此从众 多的图像压缩编码标准中选取了基于变换的图像压缩编码算法 进行研究，并通过对比分析各种软件特性选取了进行实验仿真。 首先说明了图像压缩在现代通信中的必要性和可行性，然后讲述了 及其图像处理工具箱的相关知识，并对基于变换的图 像压缩算法进行了详细的研究，重点介绍了压缩编码的具体过程和方 法,详细介绍了编码中变换量化熵编码和霍夫曼编码等。
4、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样或十分接近的,完全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 对于基于的图像压缩编码算法使用如图所示的均匀量 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。 因为人眼对亮度信号比对色差信号更敏感，因此使用了表所示的 种量化表。 此外，由于人眼对低频分量的图像比对高频分量的图像更敏感， 因此表中的左上角的量化步距要比右下角的量化步距小。 图均匀量化器 亮度和色度因为代表的图像的信息量不同，亮度代表了图像的低频分 量，色度代表了图像的高频分量，要分别对亮度和色度进行量化，所以量化 表也是不同的。 压缩色度和亮度量化表如表所示。 表压缩色度和亮度量化表 亮度量化表色度量化表 系数输入 量化系数输出 量化会产生误差，上图是综合大量的图像测试的实验结果，对于大部分 图像都有很好的结果。 表中可以看出，高频部分对应的量化值大，目的就是 将高频部分编程接近于，以便以后处理。 可以在压缩比和图像质量 间作取舍。 方法就是改变量化值。 如果量化值放大倍，则有更多的系数量 化为，提高了压缩比。 量化系数的编排 经过变换后，低频分量集中在左上角，其中，即第行第 列元素代表了直流系数，即子块的。
5、画面的同部位没有变化,变化的只是其中些地方,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。 知识冗余由图像的记录方式与人对图像的知识差异而产生的冗余。 人 对许多图像的理解与些基础知识有很大的相关性。 许多规律性的结构，人 可以由先验知识和背景知识得到。 而计算机存储图像时还得把个个像素信 息存入，这就形成冗余。 视觉冗余视觉系统对于图像场的注意是非均匀和非线性的，视觉系统 不是对图像的任何变化都能感知。 所谓的图像压缩编码技术就是对要处理的图像数据按定的规则进行 变换和组合,从而达到以尽可能少的数据流代码来表示尽可能多的数据信 息。 在众多的图像压缩编码标准中， 格式是种称为联合图像专家组的图像压缩格式，它适用于不同类型不同 分辨率的彩色和黑白静止图像。 在图像压缩算法中，种是以离散余弦变换， 为基础的有损压缩算法，另种是以预测技术为基础的无损压缩 算法。 离散余弦变换 变换利用傅立叶变换的性质。 采用图像边界褶翻将像变换为偶函 数形式，然后对图像进行二维傅立叶变换，变换后仅包含余弦项，所以称之 为离散余弦变换。 编码属于正交变换编码方式，用于去除图像数据的空间冗余。 变 换编码就是将图像光强矩阵时域信号变换到系数空间频域信号上进行处 理的方法。
6、 各部位上细节的丰富程度不同，这种整体处理的方式效果不好。 为此，发送 者首先将输入图像分解为或块，然后再对每个图像块进行二维 变换，接着再对系数进行量化编码和传输接收者通过对量化 的系数进行解码，并对每个图像块进行的二维反变换。 最后将操 作完成后所有的块拼接起来构成幅单的图像。 对于般的图像而言，大 多数系数值都接近于，所以去掉这些系数不会对重建图像的质量产 生较大影响。 因此，利用进行图像压缩确实可以节约大量的存储空间。 在实验中，先将输入的原始图像分为块，然后再对每个块进行二 维变换。 图像处理上具箱中提供的二维变换及反 变换函数如下。 实现图像的二维离散余弦变换。 其语法格式为 返回图像的二维离散余弦变换值，其大小与相同且 各元素为离散余弦变换的系数，。 或如果和比图像大，在 对图像进行二维离散余弦变换之前，先将图像补零至如果和比 图像小。 则进行变换之前，将图像剪切。 可以实现图像的二维离散余弦反变换，其语法格式为 或。 预测技术 它是利用空间中相邻数据的相关性,利用过去和现在出现过的点的数据 情况来预测未来点的数据。 通常用的方法是差分脉冲编码调制和自 适应差分脉冲编码调制。 图像压缩技术的发展和现状 图像编码技术发展历史 年提出电视信号数字化后，图像压缩编码的研究工作就宣告开始 了。 在这项技术发展的早期，限于客观条件，仅对帧内预测法和亚取样内查 复原法进行成位数据流 编码的最后个步骤是把各种标记代码和编码后的图像数据。
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【毕业设计论文】基于DCT的图像压缩编码算法的MATLAB的设计与开发