基于dct变换的图像压缩及matlab仿真

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时间:2018-07-16

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1、院(系、所)信息与机电学院专业通信与信息系统考试科目数字压缩第三学期研究生姓名张鹏学号122201115考试成绩导师评语:导师签字年月日摘要图像压缩是关于用最少的数据量来表示尽可能多的原图像的信息的一个过程。对于图像来说,如果需要进行快速或实时传输以及大量存储,就需要对图像数据进行压缩,如果图像数据压缩后再传输,就可以传输更多的图像信息,也就可以增加通信的能力。变换编码是把图像中的各个像素从一种空间变换到另一种空间.然后针对变换后的信号进行量化与编码操作的一种图象压缩编码技术。本文提出了基于DCT变换的图像压缩编码算法进行

2、研究,并用MATLAB进行实验仿真,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DCT变换、量化、熵编码等模块的原理和数学推导以及各模块的功能分析,基于DCT变换的图像压缩方法简单、方便,既能保证有较高的压缩比,又能保证有较好的图像质量,应用MATLAB仿真出来的结果较好的反应了其编码算法原理。关键词:图像压缩DCT变换MATLABAbstractˎ̥Imagecompressionisaprocessabouttheleastamountofdatatoshowtheoriginalimageinformatio

3、nasmuchaspossible.Forimages,iftherequirementofhigh-speedandreal-timetransmissionandalargeamountofstorage,weneedtocompresstheimagedata,iftheimagedatacompressionandtransmission,cantransmitmoreinformationoftheimage,alsocanincreasetheabilityofcommunication.Transformco

4、dingisthateachpixelintheimagefromaspacetoanotherspace.Codinganimageandthenquantizationandcodingoperationaccordingtothetransformedsignal.ThispaperputsforwardDCTtransformforimagecompressioncodingalgorithmbasedonstudy,andexperimentalsimulationusingMATLAB,focusesonpro

5、cessandcompressioncodingmethod,adetailedanalysisofprincipleandmathematicalderivationoftheDCTtransformcoding,quantization,entropycodingmoduleandthefunctionofeachmodule,DCTtransformforimagethecompressionmethodissimple,convenientandbasedon,whichcanensureahighercompre

6、ssionratio,butalsoensureabetterimagequality,theapplicationofMATLABsimulationresultsreflectthecodingalgorithm.Keyword:ImagecompressionDCTtransformMATLAB基于DCT变换的图像压缩及matlab仿真一.图像压缩编码的概念压缩的理论基础是信息论,从信息论的角度来看,压缩就是去掉信息中的冗余,即保留不确定的信息,去掉确定的信息(可推知的),也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗

7、余的描述。这个本质的东西就是信息量(即不确定因素)。二.图像编码的分类图像编码压缩的方法目前有很多,其分类方法根据出发点不同而有差异。根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差(对原图像的保真程度),图像编码压缩分为无误差(亦称无失真、无损、信息保持)编码和有误差(有失真或有损)编码两大类。无损压缩(冗余度压缩、可逆压缩):是一种在解码时可以精确地恢复原图像,没有任何损失的编码方法,但是压缩比不大,通常只能获得1~5倍的压缩比。用于要求重建后图像严格地和原始图像保持相同的场合,例如复制、保存十分珍贵的历史、文物图像等。

8、有损压缩(不可逆压缩):只能对原始图像进行近似的重建,而不能精确复原,适合大数工用于存储数字化了的模拟数据。压缩比大,但有信息损失,本文采用有损压缩。三.编码压缩系统介绍(1)编码压缩系统基于DCT编码的压缩过程简化图(2)DCT变换离散余弦变换(DCT)是一种与离散傅立叶变换紧密相关的正交变换,8×8

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