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1、Matlab的图像压缩技术一．目的要求掌握Matlab图像图像压缩技术原理和方法。理解有损压缩和无损压缩的概念，了解几种常用的图像压缩编码方式，利用matlab进行图像压缩算法验证。二．实验内容1、观察颜色映像矩阵的元素>>hot(8)ans=0.3333000.6667001.0000001.00000.333301.00000.666701.00001.000001.00001.00000.50001.00001.00001.0000数据显示第一行是1/3红色，最后一行是白色。2、pcolor显示颜色映像>>n=1
2、6;>>colormap(jet(n));>>pcolor([1:n+1;1:n+1]);>>title('UsingPcolortoDisplayaColor)Map');图2显示颜色映像3、colorbar显示当当前坐标轴的颜色映像>>[x,y,z]=peaks;>>mesh(x,y,z);>>colormap(hsv);>>axis([-33-33-68]);>>colorbar;图3显示当前坐标轴的颜色映像4、图像格式转换g=rgb2gray(I);g=rgb2gray(I);>>imshow(g),color
3、bar;图4-1原图像saturn.png图4-2转换后的图像5、求解图像的二唯傅里叶频谱I=imread('cameraman.tif');>>imshow(I)>>J=fftshift(fft2(I));>>figure;>>imshow(log(abs(J)),[8,10])图5-1原图像cameraman.png图5-2频谱图将图像更换一下I=imread('pout.tif');imshow(I)J=fftshift(fft2(I));figure;imshow(log(abs(J)),[8,10])图5-3
4、原始图pout.tif图5-4频谱图6、利用DCT变换进行图像压缩RGB=imread('peppers.png');>>I=rgb2gray(RGB);>>J=dct2(I);>>imshow(log(abs(J)),[]),colormap(jet(64)),colorbar图6-1DCT变换后二维变换谱J(abs(J)<10)=0;>>K=idct2(J);%逆变换>>figure,imshow(I)figure,imshow(K,[0255])图6-2原始图像图6-3压缩还原后的图像仔细看我们可以发现，压缩还原
5、后的图像比较模糊。7、利用离散余弦变换进行JPEG图像压缩>>I=imread('cameraman.tif');>>I=im2double(I);>>T=dctmtx(8);%产生二维DCT变换矩阵>>B=blkproc(I,[88],'P1.*x',T,T');%改成点乘>>mask=[11110000;11100000;11000000;10000000;zeros(4,8)]%二值掩膜用来压缩DCT系数mask=11110000111000001100000010000000000000000000000000
6、00000000000000>>B2=blkproc(B,[88],'P1*x',mask);%只保留10个系数>>I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T,T');%逆DCT>>subplot(1,2,1);>>imshow(I);title('原图像');>>subplot(1,2,2);>>imshow(I2);title('压缩图像');图7-1原图像和第一种压缩后的图像>>mask=[11000000;10000000;zeros(6,8)]mask=1100000010000000000
7、000000000000000000000000000000000000000000000图7-2原图像和第二种压缩后的图像>>mask=[10000000;zeros(7,8)]mask=1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000图7-3原图像和第三种压缩后的图像比较三种情况。mask舍弃系数越多，图像越模糊。压缩应在最合理近似原图像下使用最少系数。1、图像中哪些信息主要，哪些信息次要？需要传达给别人的部分是主要的。其他是次要的。例
8、如肖像图片，肖像部分是主要的，其背景是次要的。为了证明当时的场景，场景就是主要的了，而人物就变成次要的。描述风景，人物是次要的，背景是主要的。主要和次要是相对的。DCT变换后图像变成了1.0代号0的就是次要冗余信息1就是主要信息DCT变换主要作用就是把图像信息集中在较小的一部分利于图像处理。2、简述离散余弦变换原理。DCT变换和F
