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1、视频图像帧内编码--国立华侨大学一实验目的1.了解多媒体通信中图像压缩技术2.熟悉视频帧内压缩编码过程3.掌握二维DCT变换算法二实验原理视频帧内编码有多种模式，最基本的是基于8×8块的DCT顺序编码，将一帧图像分为8×8的块，然后按照从左至右、自上而下的顺序，对块进行DCT、量化和熵编码。其编、解码框图如下：DCT熵编码器量化表熵编码表压缩图像数据源图像数据基于DCT的编码器图像子块量化器图1基于DCT的顺序编码框图DCT解码器IDCT逆量化器熵解码器量化表熵编码表压缩图像数据重构图像图2基于DCT的顺序解压缩框图视频帧内压缩编码算法的主要步骤：1)正向离散余弦变换(DCT)。2)量化
2、(quantization)。3)Z字形扫描(zigzagscan)。4)使用差分脉冲编码调制(differentialpulsecodemodulation，DPCM)对直流系数(DC)进行编码。1)使用行程长度编码(run-lengthencoding，RLE)对交流系数(AC)进行编码。2)熵编码(entropycoding)。三实验过程实验利用MATLAB仿真软件来实现程序：I=imread('D:p_large_iUNl_627c0001a3192d12.bmp')figure(1),imshow(I);title('原图像')I=rgb2gray(I);%将真彩色RGB图像
3、转换成灰度图像figure(11),imshow(I);title('灰度图像')I=im2double(I);%double(I)是将I变成double类型的。im2double(I)是将图象变成double类型的再归一化，比如对于8比特图象，就是将原来像素值除以255。fun_1=@dct2;A_1=blkproc(I,[88],fun_1);figure(2),imshow(A_1);title('离散余弦变换后的图像')T=[0.35360.35360.35360.35360.35360.35360.35360.35360.49040.41570.27780.0975-0.097
4、5-0.2778-0.4157-0.49040.46190.1913-0.1913-0.4619-0.4619-0.19130.19130.46190.4157-0.0975-0.4904-0.27780.27780.49040.0975-0.41570.3536-0.3536-0.35360.35360.3536-0.3536-0.35360.35360.2778-0.49040.09750.4157-0.4157-0.09750.4904-0.27780.1913-0.46190.4619-0.1913-0.19130.4619-0.46190.19130.0975-0.27780.
5、4157-0.49040.4904-0.41570.2778-0.0975]A_2=blkproc(A_1,[88],'x./P1',T);figure(3),imshow(A_2);title('量化后的图像')A_3=blkproc(A_2,[88],'x.*P1',T);figure(4),imshow(A_3);title('逆量化后的图像')fun_2=@idct2;I_2=blkproc(A_3,[88],fun_2);figure(5),imshow(I_2);title('对逆量化的进行逆离散余弦变换');E=I-I_2;figure(6),imshow(E),color
6、map(hot);title('误差图像')B=blkproc(I,[8,8],'P1*x*P2',T,T')%计算二维DCT，矩阵T及其转置是DCT函数P1*X*P2的参数mask=[1111000011100000110000001000000000000000000000000000000000000000]%二值掩模，用来压缩DCT系数，只留下DCT系数中左上角的10个B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask)%只保留DCT变换的10个系数I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T)%重构图像figureimshow(I2);title
7、('压缩图像');inf1=imfinfo('D:untitled.bmp')%显示图像信息inf=imfinfo('D:p_large_iUNl_627c0001a3192d12.bmp')%显示图像信息面的高度其仿真结果如下：1.输入图像2.DCT变换后的频域图像3、8×8的DCT变换后图像1.压缩后的图像5、误差图像四、实验小结DCT将原始图像信息块转换成代表不同频率分量的系数集，这有两个优点：其一，信号常将其能量的大部分
