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1、实验四图像编码一、实验目的了解图像压缩编码的分类与评价指标；掌握常用的熵编码方法以及matlab编程；掌握基于FFT的图像压缩技术以及matlab编程；掌握基于DCT的图像压缩技术以及matlab编程；熟悉JPEG图像压缩编码过程；掌握imwrite函数实现可变quality的JPEG压缩；二、实验内容(1)对给定的图像tu.bmp，进行哈夫曼编码，并解码输出，观察workspace下各个矩阵数据。h=imread('tu.bmp');[m,n]=size(h);subplot(1,2,1);imshow(h);title('yuantu');h=h(:);s
2、=0:255;fori=0:255p(i+1)=length(find(h==i))/(m*n);enddict=huffmandict(s,p);enco=huffmanenco(h,dict);deco=huffmandeco(enco,dict);deco=col2im(deco,[m,n],[m,n],'distinct');subplot(1,2,2);imshow(uint8(deco));title('huffman');(2)阅读jpeg压缩编码的有关资料，使用imwrite函数对lena图像进行jpeg压缩，对比显示原图与不同质量参数下解码后
3、的图像，并显示均方根误差、压缩比、图像大小x=imread('lena.bmp');imwrite(x,'c:/lena1.jpg','quality',20);imwrite(x,'c:/lena2.jpg','quality',60);imwrite(x,'c:/lena3.jpg','quality',80);x1=imread('c:/lena1.jpg');k1=imfinfo('c:/lena1.jpg');s1=k1.FileSize/1024;e1=x(:)-x1(:);[m1,n1]=size(e1);erms1=sqrt(sum(e1(:)
4、).^2/(m1*n1));i_size1=k1.Width*k1.Height*k1.BitDepth/8;i_compress1=k1.FileSize;ratio1=i_size1/i_compress1;subplot(221);imshow(x1);title('质量因子：20均方根误差：722.793压缩比：14.448图像大小：4536');x2=imread('c:/lena2.jpg');k2=imfinfo('c:/lena2.jpg');s2=k2.FileSize/1024;e2=x(:)-x2(:);[m2,n2]=size(e2);
5、erms2=sqrt(sum(e2(:)).^2/(m2*n2));i_size2=k2.Width*k2.Height*k2.BitDepth/8;i_compress2=k2.FileSize;ratio2=i_size2/i_compress2;subplot(222);imshow(x2);title('质量因子：60均方根误差：454.8008压缩比：7.416图像大小：8837');x3=imread('c:/lena3.jpg');k3=imfinfo('c:/lena3.jpg');s3=k3.FileSize/1024;e3=x(:)-x3(
6、:);[m3,n3]=size(e3);erms3=sqrt(sum(e3(:)).^2/(m3*n3));i_size3=k3.Width*k3.Height*k3.BitDepth/8;i_compress3=k3.FileSize;ratio3=i_size3/i_compress3;subplot(223);imshow(x2);title('质量因子：80均方根误差：343.2344压缩比：5.0451图像大小：12990');(3)读取lena图像，编写一个程序，实现下列算法：首先将图像分成许多8X8的子图像，对每个子图像进行DCT，对每个子图像的
7、64个系数，按照每个系数的大小来排序后，舍去小的变换系数，只保留16个系数，实现图像4：1的压缩%读取lena图像，编写一个程序，实现下列算法：首先将图像分成许多8X8的子图像，对每个子图像进行DCT，%对每个子图像的64个系数，按照每个系数的大小来排序后，舍去小的变换系数，只保留16个系数，实现图像4：1的压缩cr=0.25;i=imread('lena.bmp');i1=double(i)/255;subplot(121);imshow(i1);t=dctmtx(8);dctcoe=blkproc(i1,[88],'P1*x*P2',t,t');coeva
8、r=im2col(dctcoe,[88
