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  • 图像编码 图像编码 图像编码 图像编码 图像编码 图像编码
  • 图像编码

    2010-01-27 16:57:00
    有那个哥们对图像编码比较熟悉啊,帮忙推荐些需读的书目,看了好几本书,一看别人的论文全白搭了!

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  • 系统的学习和掌握matlab图像编码与压缩技术
  • 数字图像处理实验6图像编码

    千次阅读 2018-07-23 21:06:55
    (1)了解图像编码的目的及意义,加深对图像编码的感性认识。 (2)熟练掌握哈夫曼编码的实现与应用。 (3)掌握行程长度编码的实现与应用,尤其是BMP和PCX文件的行程长度编码*。 二、实验内容 (1)选择图像,...

    一、实验目的

    (1)了解图像编码的目的及意义,加深对图像编码的感性认识。

    (2)熟练掌握哈夫曼编码的实现与应用。

    (3)掌握行程长度编码的实现与应用,尤其是BMP和PCX文件的行程长度编码*。

    二、实验内容

    (1)选择图像,对其进行哈夫曼编码,总结哈夫曼编码的压缩思想。

    (2)选择图像,对其进行行程编码,观察将图像保存为PCX文件后,图像占用空间的变化,并总结PCX的编码特点*三、实验代码及结果、分析

    三、实验原理、代码、结果、分析

    (1)哈夫曼编码

    • 原理:η

    哈夫曼编码是一种无损编码,依据信源符号出现的概率来构造其码字,对出现概率大的字符使用较短的码字,对出现概率低的字符则使用较长的码字,从而达到压缩数据的目的,哈夫曼编码又称为最佳编码。

    编码的基本步骤:

    1. 统计信源字符中各符号出现的概率,将各字符出现的概率由大到小的顺序排列;
    2. 将最小的两个概率相加,合并成新的概率,与其他概率重新按由大到小的顺序排列;
    3. 重新排列后将两个最小概率合并相加合并为新的概率,即重复步骤b),直到最后两个概率之和为1;
    4. 将每个相加的组合中,概率大的指定为0,概率小的指定为1,相等则任意指定
    5. 找出由每一个信源字符到达概率为1.0处的路径,顺序记录路径的每一个1和0的数字编码
    6. 反向写出编码,即为该信源字符的哈夫曼编码
    • 代码:

    HuffmanCode.m:

    I=imread('lena.jpg');

    Gray=rgb2gray(I);

    [zipped,info]=huffencode(Gray);%调用哈夫曼编码程序进行压缩

    unzipped=huffdecode(zipped,info);%调用哈夫曼解码程序进行解码

    disp('平均码长');L=info.avalen

    disp('压缩比');CR=info.ratio

    disp('信息熵');H=info.h

    disp('编码效率');CE=info.ce

    subplot(131);imshow(Source);title('原始图像');

    subplot(132);imshow(Gray);title('灰度图像');

    subplot(133);imshow(unzipped);title('哈夫曼编码并解码重构图像');

    huffencode.m与huffdecode.m实际代码展示一部分:

    info.zeropad=zp;%添加的比特数

    info.huffcodes=huffcodes;

    info.length=length(vector);%灰度图矩阵长度

    info.rows=m;

    info.cols=n;

    info.avalen=avawordlen;%平均码长

    info.ratio=8/avawordlen;%压缩比

    info.h=H;

    info.ce=H/avawordlen;%编码效率

    • 结果:

    平均码长L = 7.4626

    压缩比CR =1.0720

    信息熵H =7.4384

    编码效率CE =0.9968

    • 分析:

    1、哈夫曼编码是无失真编码,则原始矩阵与解码之后的矩阵相同

     

     

    1. 哈夫曼编码的效率的计算公式:
    • 3、当图像灰度值分布不均匀时,哈夫曼编码效率比较高,如该题中,编码效率达到的99.7%

    4、哈夫曼编码方法对图像数据进行编码时,须两次读取图像数据,第一次是为了计算每个数据出现的概率,并对各数据进行排序,第二次读取数据转换表格中的编码值代替图像数据存入图像编码文件中

    (2)行程编码

    • 原理:

    仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目的图象数据编码方式称为行程编码,或称游程编码,常用RLE(Run-Length Encoding)表示,是一种统计编码,该编码属于无损压缩编码,对于二值图有效。在此方式下每两个字节组成一个信息单元。第一个字节给出其后面相连的象素的个数,第二个字节给出这些象素使用的颜色索引表中的索引。游程编码所能获得的压缩比有多大,主要取决于图像本身的特点。如果图像中具有相同颜色的图像块越大,图像块数目越少,获得的压缩比就越高。反之,压缩比就越小

    • 代码:

    clc;clear('all');close all;

    Source=imread('lena.png'); %读入图像  

    Gray=rgb2gray(Source);

    %以下程序为对原图像进行行程编码,压缩  

    Gray_Linear=Gray(:);  

    Gray_Length=length(Gray_Linear);  

    j=1;  index(1)=1;  

    for z=1:1:(length(Gray_Linear)-1) %行程编码程序段  

        if Gray_Linear(z)==Gray_Linear(z+1);  

            index(j)=index(j)+1;  

        else  

            Encode(j)=Gray_Linear(z);

            j=j+1;  

            index(j)=1;

        end  

    end

    Encode(j)=Gray_Linear(length(Gray_Linear));   %最后一个像素数据

    index=uint8(index);

    k=1;

    for i=1:1:j

        if index(i)==1

            Encode_hex(k)=Encode(i);   % 十六进制的次数或者灰度值

            k=k+1;

        else

            Encode_hex(k)=192+index(i);

            k=k+1;

            Encode_hex(k)=Encode(i);

            k=k+1;

        end

    end

    Encode_hex=dec2hex(Encode_hex);

    Encode_hex_Length=size(Encode_hex,1);%计算行程编码后的所占字节数,Encode_hex_Length

    index_Lenght=length(index);  

    CR=Gray_Length/Encode_hex_Length;   %比较压缩前与压缩后的大小  

    %行程编码解码  

    l=1;  

    for m=1:index_Lenght  

        for n=1:1:index(m)  

            Decode_temp(l)=Encode(m);

            l=l+1;  

        end  

    end  

    Decode=reshape(Decode_temp,500,500);    %重建二位图像数组  

    figure(1);

    subplot(121);imshow(Gray);title('原始灰度图');    %显示原图的二值图像  

    subplot(122);imshow(Decode);title('解压缩恢复后的图像');  %显示解压缩恢复后的图像  

    disp('压缩比:');  

    disp(CR);  

    disp('原图像数据的长度:');  

    disp(Gray_Length);  

    disp('压缩后图像数据的长度');  

    disp(Encode_hex_Length);  

    disp('解压缩后的数据长度');  

    disp(length(Decode_temp));

    • 结果:

            

     

    原图像数据的长度:250000

    压缩后图像数据的长度:229014

    解压缩后的数据长度:250000

    压缩比:1.0916

    • 分析:
    1. reshape函数中的m*n需要重灰度变换后的Gray矩阵的维度获取

           2.行程编码的实验结果可根据以下三个图来得到:

    index对应Encode相应列灰度值出现的次数,Encode_hex表示编码之后的十六进制

    (2,162)-----(1100_0010,1010_0010)---(C2,A2)

    (1,163)-----A3

    (2,164)-----(1100_0010,1010_0100)---(C2,A4)

    (1,163)-----A3

    (2,162)-----(1100_0010,1010_0010)---(C2,A2)

    (1,154)-----9A

    (1,155)-----9B

    (4,156)-----(1100_0100,1001_1010)---(C4,9C)......

    行程编码则用(次数十六进制,灰度值十六进制)表示:

    • 当灰度值出现的次数大于1小于等于63时,前一个字节表示出现的次数,且前两位为11,后一个字节表示本来的数据;
    • 当灰度值出现的次数大于63时,将这个数据出现的数据分为几部分;
    • 当只出现1次时,数据大于或等于C0时,仍用两个字节表示,(C1,数据),小于C0时,直接用数据表示

     

     

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  • 03-图像编码MATLAB

    2011-04-26 16:04:35
    数字图像处理 图像编码 HUffman 算术编码 数字图像处理 图像编码 HUffman 算术编码
  • 图像编码概念总结

    2019-08-19 20:03:09
    图像编码就是对将要处理的图像源数据按照一定的规则进行变换和组合,从而使得可以用尽可能少的符号来表示尽可能多的信息。源图像中常常存在各种各样的冗余:空间冗余、时间冗余、信息熵冗余、结构冗余、知识冗余等,...
    • 概念

      图像编码就是对将要处理的图像源数据按照一定的规则进行变换和组合,从而使得可以用尽可能少的符号来表示尽可能多的信息。源图像中常常存在各种各样的冗余:空间冗余、时间冗余、信息熵冗余、结构冗余、知识冗余等,这就使得通过编码来进行压缩成为了可能。

    • 分类

      • 根据压缩效果

        • 有损编码

          有损编码在编码的过程中把不相干的信息都删除了,只能对原图像进行近似的重建

        • 无损编码

          无损编码的压缩算法中赶紧进删除了图像数据中的冗余信息,解压缩时能够精确恢复原图像。

      • 根据编码原理

        可分为预测编码、变换编码、统计编码等

        • 预测编码

          预测编码是利用图像信号在局部空间和时间范围内的高度相关性,以已经传出的近邻像素值作为参考,预测当前像素值,然后量化、编码预测误差。预测编码广泛应用于运动图像、视频编码如数字电视、视频电话中。

        • 变换编码

          变换编码利用正交变换将图像从空域映射到另一个域上使得变换后的系数之间相关性降低,其变换并无压缩性,但可以结合其他编码方式进行压缩。

        • 统计编码

          统计编码也称为熵编码,它是一类根据信息熵原理进行的信息保持型变字长编码。编码时对出现概率高的事件(被编码的符号)用短码表示,对出现概率低的事件用长码表示。常见的熵编码有哈弗曼编码、算术编码和行程编码。

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  • 立体图像编码解码

    千次阅读 2020-09-28 15:17:24
    根据相关参考资料说明,图像编码解码的大致结构框图如下所示: 本系统,我们主要将完成这个结构框图中介绍的各个模块。 2.各个模块设计与仿真 function im_encode(left_name, right_name, parameter); 发送...

         根据相关参考资料说明,图像编码解码的大致结构框图如下所示:

        本系统,我们主要将完成这个结构框图中介绍的各个模块。

    2.各个模块设计与仿真

    function im_encode(left_name, right_name, parameter);

    发送端的说明

    2.1 获得左右两个图像

    ·MATLAB代码

    imag_L = imread('stereo_images/corridor1.pgm');

    imag_R = imread('stereo_images/corridor2.pgm');

    figure(1);

    subplot(121),imshow(imag_L);title('left');

    subplot(122),imshow(imag_R);title('right');

    ·仿真效果

    图2 左右眼睛看到的图像

    ·代码说明

        通过读取两个图片,来模拟人两个眼睛所看到的图像。

    2.2 Transform模块

        这个模块主要使用DCT变换,但是这里设计到一个问题,就是将两个图片信号变为一路信号的问题。就本课题而言,这里有以下几个方法实现;

    ·由于这两个图片是双目信号,所以可以先进行立体匹配得到一个图片,然后再接收端分解成两个双目图片;

    ·由小波分解进行融合得到一路信号,然后在接收端进行反变换,但是这种做法也较复杂。

    ·进行图片的采样处理,对两个图片进行间隔采样,然后在接收端进行内插得到原图像,这种方法比较简单,本模块采用这个方法。

        其代码如下所示:

     

    [R,L] = size(imag_L);

    for i = 1:R

        for j = 1:L

             if mod(i+j,2)==0

             image(i,j) =  imag_L(i,j);

             else

             image(i,j) =  imag_R(i,j);   

             end

        end

    end

     

    2.3 DCT变换

       我们在这里使用MATLAB内部的dct2函数。这里就不多做介绍了。其仿真结果如下所示:

    其代码如下所示:

    DCT_out = dct2(image);

     

    2.4 ZIGZAG算法

        其基本原理如下所示:

    通过这个方法,我们可以将一个图像的二维数据变为一个串行的数据流。

    其对应的代码如下所示:

    function [y]=toZigzag(x)

    % transform a matrix to the zigzag format

     [row col]=size(x);

     

    if row~=col

       disp('toZigzag() fails!! Must be a square matrix!!');

       return

    end

    y=zeros(row*col,1);

    count=1;

    for s=1:row

       if mod(s,2)==0

          for m=s:-1:1

             y(count)=x(m,s+1-m);

             count=count+1;

          end;

       else

          for m=1:s

             y(count)=x(m,s+1-m);

             count=count+1;

          end

       end

    end

    if mod(row,2)==0

       flip=1;

    else

       flip=0;

    end

    for s=row+1:2*row-1

       if mod(flip,2)==0

          for m=row:-1:s+1-row

             y(count)=x(m,s+1-m);

             count=count+1;

          end

       else

          for m=row:-1:s+1-row

             y(count)=x(s+1-m,m);

             count=count+1;

          end;

       end;

       flip=flip+1;

    end

     

      μ律(m-Law)压扩主要用在北美和日本等地区的数字电话通信中。m为确定压缩量的参数,它反映最大量化间隔和最小量化间隔之比,通常取100≤m≤500。由于m律压扩的输入和输出关系是对数关系,所以这种编码又称为对数PCM。

      A律(A-Law)压扩主要用在欧洲和中国大陆等地区的数字电话通信中。A为确定压缩量的参数,它反映最大量化间隔和最小量化间隔之比。A律压扩的前一部分是线性的,其余部分与μ律压扩相同。

    15折线特性给出的小信号的信号量噪比约是13折线特性的两倍。      但是,对于大信号而言,15折线特性给出的信号量噪比要比13折线特性时稍差。在保证小信号的量化间隔相等的条件下,均匀量化需要11比特编码,而非均匀量化只要7比特就够了。

        其对应的待明如下所示:

    function ypcm=mulaw(yn)

    x=yn;

    s=sign(x);                            

    x=abs(x);                            

    ypcm=zeros(length(x),1);

    %进行基于15折线的分段映射

    for i=1:length(x)                  

        if x(i)<1/255              %序列值位于第1折线

            ypcm(i)=255/8*x(i);

        elseif x(i)<3/255           %序列值位于第2折线

            ypcm(i)=255/16*x(i)+1/16;

        elseif x(i)<7/255           %序列值位于第3折线

            ypcm(i)=255/32*x(i)+5/32;

        elseif x(i)<15/255          %序列值位于第4折线

            ypcm(i)=255/64*x(i)+17/64;

        elseif x(i)<31/255          %序列值位于第5折线

            ypcm(i)=255/128*x(i)+49/128;

        elseif x(i)<63/255          %序列值位于第6折线

            ypcm(i)=255/256*x(i)+129/256;

        elseif x(i)<127/255         %序列值位于第7折线

            ypcm(i)=255/512*x(i)+321/512;

        else                     %序列值位于第8折线

            ypcm(i)=255/1024*x(i)+769/1024;

        end

    end

    ypcm=ypcm.*(2^7);   

    ypcm=floor(ypcm);

    ypcm=ypcm.*s;

    2.6 编码模块

        发送的最后我们需要将量化后的数据进行压缩,得到二进制比特率进行发送,这里我们使用huffman编码。Huffman编码的基本原理如下所示:

    哈夫曼编码是用于数据文件压缩的一个十分有效的编码方法,其压缩率通常在20%~90%之间。哈夫曼编码算法使用字符在文件中出现的频率表来建立一个0,1串,以表示各个字符的最优表示方式。

          它是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。 Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长 度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫作Huffman编码。 以哈夫曼树─即最优二叉树,带权路径长度最小的二叉树,经常应用于数据压缩。 在计算机信息处理中,“哈夫曼编码”是一种一致性编码法(又称"熵编码法"),用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符(例如某文件中的一个符号)进行编码。这张编码表的特殊之处在于,它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的(出现概率高的字符使用较短的编码,反之出现概率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低,从而达到无损压缩数据的目的)。这种方法是由David.A.Huffman发展起来的。 例如,在英文中,e的出现概率很高,而z的出现概率则最低。当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时,e极有可能用一个位(bit)来表示,而z则可能花去25个位(不是26)。用普通的表示方法时,每个英文字母均占用一个字节(byte),即8个位。二者相比,e使用了一般编码的1/8的长度,z则使用了3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算,就可以大幅度提高无损压缩的比例。

    根据变长最佳编码定理,Huffman编码步骤如下:

    (1)将信源符号xi按其出现的概率,由大到小顺序排列。

    (2)将两个最小的概率的信源符号进行组合相加,并重复这一步骤,始终将较大的概率分支放在上部,直到只剩下一个信源符号且概率达到1.0为止;

    (3)对每对组合的上边一个指定为1,下边一个指定为0(或相反:对上边一个指定为0,下边一个指定为1);

    (4)画出由每个信源符号到概率1.0处的路径,记下沿路径的1和0;

    (5)对于每个信源符号都写出1、0序列,则从右到左就得到非等长的Huffman码。

    其对应的代码如下所示:

    function [compression,dict] = huffman_module(image);

    s = image;

    %entropy

    p = hist(s,length(s)); 

    idx=find(p~=0); 

    prob=p(idx)/length(s);

    entropy=-prob*log2(prob)';

    %redundancy

    entropymax=log2(length(prob));

    redundancy=(entropymax-entropy)/entropymax;

    reff=sort(s);

    ref2=reff(2:end);

    ref=reff(1:end-1);

    chg=ref2-ref;

    idx2=find(chg~=0);

    sig=ref2(idx2);

    symbols=[ref(1);sig];

    %huffman table

    set(0,'RecursionLimit',2000);

    [dict,avglen] = huffmandict(symbols,prob);

    % %huffman encoder

    compression = huffmanenco(s,dict);

    3.各个模块设计与仿真

    3.系统总体仿真说明

        系统的仿真结果如下所示:

     

    读入两个图片

     

     

     

     

     

    DCT变换值

     

    量化值

     

    压缩比特流

     

     

    最后接收到的双目图片。

    最后我们可以得到PSNR值为

     

     

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  • 实验 七图像编码

    2011-01-06 11:39:00
    实验 七图像编码 一 实验目的 1 了解图像编码的基本方法 2 了解Matlab实现图像编码 二 实验原理 1 行程编码  行程编码又称行程长度编码(RLE,Run Length Encoding),是一种...
  • 图像处理复习 编码与冗余图像编码,就是对图像源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代码来表示尽可能多的数据的目的编码实现了压缩
  • 1.图像格式与图像编码,图像显示 图像被拍摄后,一般都会按照某种编码方式被压缩,使得占用更少的空间来存放(或传输)。然后再播放的时候又会使用想用的解码方式将图像还原成源图像(指显示器认可的图像格式,一般是...
  • JPEG图像编码

    万次阅读 2018-10-10 15:27:27
    在原文基础上增加了一点...本文介绍JPEG压缩技术的原理,对于DCT变换、Zig-Zag扫描和Huffman编码,给出一个较为清晰的框架。 1. JPEG压缩的编解码互逆过程:   编码     解码     2. 具体过程:(...
  • 图像处理(15)–图像编码

    千次阅读 2019-07-28 17:06:00
    图像的每个像素用不同的灰度级来表示,在计算机中进行编码,然后使用0和1的01串来进行存储和传输等。本文将介绍数字图像中的各种编码格式。 1. B编码 B编码中每个码字由延伸比特C和信息比特...
  • 主要步骤:1.颜色空间转换。 2.DCT变换。 3.DCT系数量化。...5.进一步进行霍夫曼编码(算数编码存在专利问题,不能使用)(霍夫曼与 算数编码都属于熵编码) 6.对结果按照JFIF格式进行组装即可。 ...
  • Tensorflow图像编码处理

    千次阅读 2017-12-29 17:02:38
    # Tensorflow处理图像时,将图像视为矩阵,然而图像在存储时并不直接记录这些矩阵中的数字,而是记录经过压缩编码后的结果。# 所以要将一张图片还原成一个三维矩阵,需要解码的过程。TF提供了对jpeg和png格式图像的...
  • 1. 安装opencv4.2版本 首先安装最新版的opencv-python包,...Webp是一种高效的图像编码方式,由谷歌推出,开源免费。其图像压缩效率相比jpg可以提升一倍性能。 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg') cv2.imwri...
  • opencv 图像编码

    2019-04-29 20:34:19
    #include "utils/FileOps.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace std; int main() { cv::Mat src = cv::imread("00BB.JPG"); printf("src.cols=%d rows=%d\n", src.cols, src.rows);...

空空如也

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