图像jpeg及MATLAB仿真

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1、《电视技术》三级项目基于MATLAB的JPEG压缩算法实现成员：赵勐130104020008刘帅130104020016董智锐120104020028班级：13级电子信息一班指导教师：侯春良燕山大学2016年7月摘要现代社会，随着计算机网络、多媒体技术的发展，出现了信息大爆炸的现象。这就对图像处理技术要求越来越高。在几种有损和无损编码中，图像编码长期以来主要利用离散余弦变换（DCT）作为主要技术。本项目用Matlab实现对JPEG算法的仿真。关键词：MatlabJPEG压缩算法离散余弦变换前言本项目主要目的是了解学习图像压缩方法，学习JPE

2、G算法的基本原理，并通过使用Matlab更加深入直观了解图像压缩过程以及掌握Matlab编程。JPEG算法包括基于空间预测(DPCM)的无损压缩和基于DCT的有损压缩算法正文1、图像压缩方法研究的背景及意义数字化到来使得数字图像技术得到广泛应用。相应的也使得数字图像技术得到不断的进步。在多媒体计算机系统、电子出版、视频会议、数字化图书馆等许多领域，数字图像都有着广泛的应用。但是越来越多的数据存贮、传送，巨大的信息量催生了图像编码理论，并且迅速发展。例如：从图像存储角度来说，一幅512*512像素8bit/pixel的黑白图像占256KB；一

3、幅512*512像素8bit/pixel的彩色图像则占3*256KB；播放一小时的数字视频图像要占大约22G字节的空间，更别说现在超清蓝光视频了。从传输角度来看，压缩技术可以帮助减少传输所需带宽。因此图像数据十分必要。图像编码，即图像压缩，就是在保证一定重构质量的前提下，通过除去图像中的冗余尽量减少比特数来表征图像信息。传统的图像编码是以香农信息论为出发点，用概率论模型来描述信源，但是他没有考虑到接受者的主观性、图像信息具体含义和重要程度，JPEG、MPEG等就是由此产生。而新一代的基于内容的图像编码方法则补充了前者的缺陷。其中代表为小波变

4、换。小波变化也从一开始的利用频率压缩特性发展到如今空间压缩特性。2、算法选择现今的图像压缩算法有：huffman编码，行程编码，预测编码，LZW编码，小波变换。（1）Huffman编码Huffman编码是无损编码的一种，是一种基于统计特性的可变长的编码方法。33特点：对于出现概率大的符号编码成短字长的编码，对于概率小的符号，编以较长的编码。如果码字长严格按照所对应符号出现概率逆顺序排列，则平均码长一定小于其他任何符号顺序方式，这是一种最接近熵值的“最佳编码”。优点：简单易行；缺点：解码时必须知道所使用的码表，这给存储和通信带来不便；它还依赖

5、于原始数据的概率，这在实际应用中受到许多限制。（2）行程编码（RLE）特点：在给定的图像数据中寻找连续重复的数值，然后用两个字符值取代这些连续值。优缺点：处理包含大量重复信息时可以得到很好的压缩效率，但在连续重复数据少时效果差。（3）预测编码特点：根据过去已编码的像素来预测当前的像素值（预测值），然后对当前的像素值与预测值之间进行编码，亦称之差分编码。优点：可以用很少的比特表示一个差值，达到数据压缩的目的。缺点:抗御误码能力差。若有一个错码，会扩散到图像一个较大的区域。（4）LZW压缩算法特点：采用先进的串码压缩，将每个第一次出现的串放在一

6、个串表中，用一个数字来表示串，压缩文件只存储数字，不存储串，提高图像的压缩率。优点：对连续出现的相同字符组成的字符串进行压缩，而且可以对经常出现的由不同字符组成的字符串进行压缩，所以在压缩处理不同值数据串方面，LZW优于RLE。缺点：有随机噪声图像很难压缩。（5）小波变换特点：它能将图像分解成交织在一起的多种尺度成分，并对不同的尺度成分采用对应粗细的时域或空域取样步长，对高频信号采用细处理，对低频信号采用粗处理，因此可以不断聚焦到对象的任意微小细节，优于傅里叶变换和盖博变换。33优点：图像压缩比高，压缩速度快。缺点：冗余度大，降噪预处理的重

7、构图像会失去其时域特征。综上所述：我们组选择了前三组算法研究，主要考虑到编程实现方便。3、图像压缩方法的基本理论JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，既可用于灰度图像又可用于彩色图像。JPEG算法中首先对图像进行分块处理，在对每一快进行二维离散余弦变换，变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，通过保留低频区部分系数，去掉高频区的部分，从而达到压缩目的，余弦变换时经典谱分析的工具，它考察的是整个时域过程中的频域特性，或者整个频域过程中的时域特性，该算法具有较强的块内去相关的能力，适于较平坦的压缩，它的特点是没有利用图

8、像中局域间的相关特性，在压缩倍数高时，恢复图像出现明显的方块效应。　　JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法，一种是采用以离散余弦变换为基础的有损压缩算法，另一种是采用以预测技术