DCT图像压缩编码算法研究王晓飞.doc

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1、《通信工程应用技术综合训练与实习》课程设计任务书学生姓名：王晓飞专业班级：通信1001班指导教师：魏洪涛工作单位：信息工程学院题目:通信工程应用技术综合训练与实习初始条件：MATLAB软件平台设计任务与要求:图像通信之前需要进行数据量压缩，编程实现JPEG图像压缩标准的主要环节，完成压缩和解压过程，计算压缩比。要求：将彩色图像进行颜色空间转换、对不同的颜色分量进行不同的采样、对于3个分量进行8×8的DCT变换、对DCT系数矩阵按照JPEG推荐的量化表进行量化；对量化后的系数进行Z形扫描，最后进行熵

2、编码，形成码流，计算比特数，和压缩比。解压从量化后的DCT系数表开始逆向进行。时间安排：序号设计内容所用时间1根据设计任务，分析电路原理，确定实验方案2天2根据实验条件进行电路的测试，并对结果进行分析7天3撰写课程设计报告1天合计2周指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日25《通信工程应用技术综合训练与实习》目录摘要31概述51.1图像压缩编码技术51.2离散余弦变换（DCT）51.3MATLAB及其图像处理工具箱62基于DCT的图像压缩编码算法62.1基于DCT的图像压缩编码算法的

3、过程62.2基于DCT的JPEG图像压缩编码步骤72.2.1颜色空间的转换和采样72.2.2二维离散余弦变换82.2.3DCT系数的量化92.2.4量化系数的编排102.2.5DC系数的编码112.2.6AC系数的编码112.2.7组成位数据流123基于DCT图像压缩的MATLAB实现134matlab仿真结果......................................145心得体会............................................15参考文献

4、17附录.................................................1825《通信工程应用技术综合训练与实习》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，本论文研究了基于DCT变换的JPEG图像压缩编码算法。首先说明了图像压缩在现代通信中的必要性和可行性以及MATLAB图像处理工具箱的相关知识，然后重点介绍了JPEG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、熵编码和霍夫曼编码等模块的原理。最后分析了图像经过不同压缩比时，图像质量

5、的变化情况。基于DCT变换的JPEG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，是一种非常有用的图像压缩方法。关键词：图像压缩技术DCT变换JPEG图像MATLAB图像处理工具箱25《通信工程应用技术综合训练与实习》AbstractWiththedevelopmentofscienceandtechnology,imagecompressiontechnologyhasdrawnincreasingattention,thisthesisDCT-basedJPEGim

6、agecompressionalgorithm.TheoutsetthattheimagecompressioninthemoderncommunicationsandthenecessityandfeasibilityofMATLABimageprocessingtoolboxofknowledge,andthenfocusesonthespecificprocessofJPEGcompressionandmethodsdescribedindetailintheDCTtransformcodi

7、ng,quantization,entropycodingandtheprincipleofHuffmancodingandothermodules.Finallyafteradifferentcompressionratiooftheimage,theimagequalitychanges.DCT-basedJPEGimagecompressionmethodissimple,convenient,andcanguaranteeahighercompressionratio,butalsoens

8、uresbetterimagequality,isaveryusefulimagecompressionmethod.Keywords:imagecompressiontechnology,DCTtransform,JPEGimage,MATLABImageProcessingToolbox25《通信工程应用技术综合训练与实习》1概述1.1图像压缩编码技术[3]所谓的图像压缩编码技术就是对要处理的图像数据按一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