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  • 其主要是采用预测编码、离散余弦变换以及熵编码的联合编码方式,以去除冗余的图像和彩色数据,属于有损压缩格式,它能够将图像压缩在很小的储存空间,一定程度上会造成图像数据的损伤。本文操作环境:windows10系统...

    jpeg是面向连续色调静止图像的压缩编码标准;其主要是采用预测编码、离散余弦变换以及熵编码的联合编码方式,以去除冗余的图像和彩色数据,属于有损压缩格式,它能够将图像压缩在很小的储存空间,一定程度上会造成图像数据的损伤。

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    本文操作环境:windows10系统、thinkpad t480电脑。

    jpeg是面向连续色调静止图像的压缩编码标准,JPEG格式是最常用的图像文件格式,后缀名为.jpg或.jpeg。

    JPEG( Joint Photographic Experts Group)即联合图像专家组,是用于连续色调静态图像压缩的一种标准,文件后缀名为.jpg或.jpeg,是最常用的图像文件格式。其主要是采用预测编码(DPCM)、离散余弦变换(DCT)以及熵编码的联合编码方式,以去除冗余的图像和彩色数据,属于有损压缩格式,它能够将图像压缩在很小的储存空间,一定程度上会造成图像数据的损伤。尤其是使用过高的压缩比例,将使最终解压缩后恢复的图像质量降低,如果追求高品质图像,则不宜采用过高的压缩比例。

    然而,JPEG压缩技术十分先进,它可以用有损压缩方式去除冗余的图像数据,换句话说,就是可以用较少的磁盘空间得到较好的图像品质。而且JPEG是一种很灵活的格式,具有调节图像质量的功能,它允许用不同的压缩比例对文件进行压缩,支持多种压缩级别,压缩比率通常在10;1到40;1,压缩比越大,图像品质就越低;相反地,压缩比越小,图像品质就越高。同一幅图像,用JPEG格式存储的文件是其他类型文件的1/10~1/20,通常只有几十KB,质量损失较小,基本无法看出。JPEG格式压缩的主要是高频信息,对色彩的信息保留较好,适合应用于互联网;它可减少图像的传输时间,支持24位真彩色;也普遍应用于需要连续色调的图像中。

    PEG格式可分为标准JPEG、渐进式JPEG及JPEG2000三种格式。

    1. 标准JPEG格式;此类型在网页下载时只能由上而下依序显示图像,直到图像资料全部下载完毕,才能看到图像全貌。

    2. 渐进式JPEG;此类型在网页下载时,先呈现出图像的粗略外观后,再慢慢地呈现出完整的内容,而且存成渐进式JPG格式的文档比存成标准JPG格式的文档要来得小,所以如果要在网页上使用图像,可以多用这种格式。

    3. JPEG2000;它是新一代的影像压缩法,压缩品质更高,并可改善在无线传输时,常因信号不稳造成马赛克现象及位置错乱的情况,改善传输的品质。

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  • 数字图像编码

    2019-04-20 17:36:48
    数字图像与编码 ...照片,图画,电影,电视等都属于图像的范畴。 图像按其内容运动状态可分为静止图像和运动图像两大类。运动图像,沿用电视技术术语,一般称其为视频。电视是最普遍视频通信方式,以清...

    数字图像与编码

    1. 数字图像

    人类通过感觉器官从外部世界获取各种形式的信息,并传递给大脑,进行思维,做出反应。其中通过视觉获取的信息占大部分。图像信息具有直观,形象,易懂和信息量大的特点,是人类最丰厚的视觉信息来源。照片,图画,电影,电视等都属于图像的范畴。

    图像按其内容的运动状态可分为静止图像和运动图像两大类。运动图像,沿用电视技术的术语,一般称其为视频。电视是最普遍的视频通信方式,以清晰度可分为可视电话,会议电视,标清电视(SDTV),高清电视(HDTV),超高清电视(4K,8K)等。视频信号中的每一幅图像称为一帧。我国所采用的PAL制电视的分辨率为25帧每秒。

    图像和视频信号数字化具有许多模拟信号所不具备的优点。数字信号传输质量高于模拟信号传输质量,可经过多次积累而不引起噪声严重积累;易于采用信道编码技术提高传输的可靠性;便于利用时分复用技术与其它通信业务相结合;数字信号易于加密,提高信号的安全性;数字信号易于借助计算机技术进行处理,存储。但是信号数字化后的数据量太大,数码率太高,需要巨大的传输带宽和存储容量。图像的压缩与编码就是在保证图像质量的前提下,用最少量的数码实现数字图像的传输与存储。

    2. 图像数据压缩

    以高清电视信号为例,其分辨率为1920x1080,每秒钟25帧,那么所需带宽为414.72 Mbps。数字HDTV传输系统要求将1路HDTV图像信号的码率要是到20Mbps,也就是说要求压缩到原来的1/50。

    图像信号可以压缩的根据有两方面,一方面是图像信号中存在大量冗余度可供压缩,并且这种冗余度在解码后还可无失真地恢复;另一方面是可以利用人的视觉特性,在不被主观视觉察觉的容限内,通过减少表示信号的精度,以一定的客观失真换取数据压缩。

    图像信号的冗余度存在于结构和统计两方面。图像信号结构上的冗余度变现为很强的空间(帧内)和时间(帧间)相关性。电视信号在相邻像素间,相邻行间,相邻帧间存在着这种强相关性。隐藏,采取适当的信号处理技术,解出图像和视频中由于高度相关性带来的冗余,频带是可以压缩的。

    信号统计上的冗余度来源于被编码信号概率密度的分布不均匀。例如在预测编码系统中,需要编码传输的是预测误差信号,它是当前待传像素值与预测值间的差分信号。由于电视信号在相邻像素间的强相关性,预测误差很小,预测误差集中分布在0附近。这种即不均匀的概率分布对采用变字长编码压缩码率极为有利,因为在编码时可以对出现概率高的预测误差用短码,对出现概率低的预测误差用长码,则总的平均码长比用固定码长编码短很多。这种编码叫统计编码,熵编码。

    充分利用人的视觉特点,是实现码率压缩的又一重要途径。人眼对图像的细节(空间)分辨率,运动(时间)分辨率和灰度(对比度)分辨率的要求都有一定的限度。对于图像信号在空间,时间以及幅度方面进行数字化的精细程度只要达到这个限度即可,超过是没有意义的。

    人眼对图像细节,运动和灰度三个方面的分辨率是互相制约的。当人眼对图像的某种分辨率要求很高时,对其它方面的分辨率则降低要求。对于静止画面需要40万个以上像素的分辨率,对于运动画面,所需要的像素分辨率显著降低。对于快速运动的物体需要30Hz的帧率保持活动画面的连贯性,对于缓慢运动的场景和静止的场景帧率可以适当降低。

    仅在观察图像中的大块面积时,人眼才能分辨出全部256个灰度等级。而当观察图像局部的小块面积或精致细节时,并不需要那么多的灰度等级。在灰度突变处,由于视觉的掩盖效应,人眼不能察觉到很细致的灰度差别。

    当传送一个快速运动图像时,只需要采用较少的灰度等级,因为人眼注意观察运动物体时,对灰度的分辨能力下降。

    利用上述视觉特性,在进行图像数字化时可以采用自适应技术,即根据图像的每一局部的特点来决定对它的取样频率和量化的精度,尽量做到与人眼观看这种图像局部时相关的视觉特点相适配。

    3. 图像压缩信源编码过程

    图像和视频信源编码的整个过程一般由以下三个步骤完成。

    1. 对表示信号的形式进行某种映射,即变换描写信号的方式。通过这种映射解除或削弱存在于图像信号内部的相关性,降低其冗余度。例如,在预测编码中,取代原始的像素值,用预测误差表示信号。
    2. 在满足对图像质量一定要求的前提下,减少表示信号的精度。这通过采用符合主观视觉特性的量化来实现。
    3. 利用统计编码(例如霍夫曼编码,算术编码等)消除追踪被编码符号所含的统计冗余度。

    其中信号映射和统计编码这两个环节是可逆的过程,而量化是不可逆的,即量化会产生失真。

    PCM是由模拟信号转变为数字信号所必需经过的取样,量化过程。PCM对模拟信号在时间,空间和幅值上的离散处理会不可避免地引入误差。为了保证图像和视频信号从模拟形式变成PCM信号不产生主观上可以察觉的误差,必需保证对信号有足够高的取样频率和量化精度。除过模拟到数字信号的PCM量化外,信源编码过程中的量化实际上是对信号的2次量化。

    数字信号在信道中传输时,由于干扰会产生传输误码,特别是当通过信源编码使冗余度压缩越多时,误码影响越严重。所以一般在经过信源编码之后,都要在编码后的码流中有目的地按一定规则加入差错校正码,进行误码防护,这就是信道编码。显然对整个通信系统而言,信道编码增加的冗余度比信源编码去除的冗余度要小的多,从而在通信的有效性和可靠性间实现合理的平衡。

    4. 图像编码算法分类

    图像编码技术有多种分类方法。根据编码对象的不同,可分为静止图像编码,活动图像编码,黑白图像编码,彩色图像编码等。根据压缩过程中有无信息损失可分为有损编码,无损编码。根据算法中是否采用自适应技术,可分为自适应编码和非自适应编码。最常见的是按算法原来进行分类。常见的图像编码算法主要有如下几类:

    4.1 预测编码

    预测编码使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为参考,预测当前像素值,然后量化,编码预测误差。最常用的是差分脉冲编码调制(DPCM)。

    与运动估值技术相结合的运动补偿帧间预测是目前视频压缩编码系统中去除信号时间域冗余信息最常用的方法。

    4.2 编换编码

    变换编码使将一组像素值经过某种形式的正交变换转换成一组变换系数,然后根据人的主观视觉特性对各变换系数进行不同精度的量化后编码的技术。正交变换的作用是解出像素间的空间相关性,降低冗余度。用于图像编码的正交变换如离散傅里叶变换(DFT),沃尔什-哈达吗变换(WHT),哈尔变换(Harr),离散余弦变换(DCT)等。这些变换一般都有快速算法。

    DCT已被目前的多种静止和活动图像编码的国际标准所采用。

    4.3 统计编码

    这是一类根据信息熵原理进行的信息保持型边字长编码,也称熵编码。编码时对出现概率高的时间用短码表示,对出现概率低的事件用长码表示。在目前图像编码国际标准中,常见的熵编码有霍夫曼(Huffman)编码和算术编码。

    4.4 子带编码

    子带编码属于分析-综合类的编码技术。子带编码的基本思想是,在编码端将图像信号在频率域分裂成若干子带(subband),而后对各个子带用与其统计特性相适合的编码器及比特分配方案进行数据压缩。

    除了通过专门设计的正交镜像滤波器实现的经典子带编码方法之外,小波变换是目前使用最多的子带编码方法。

    4.5 基于模型的编码

    模型基图像编码是一种基于景物三维模型的参数编码方法。相对于基于波形的编码方法而言,对参数编码所需的比特数要少得多。依据对图像内容先验知识的了解,在编解码双方建立一个相同景物的三维模型,基于这个模型,在编码器中对图像内容进行分析,提取景物参数,然后将这些参数编码传送给解码端,解码端根据接收到的参数和建立起的景物模型,采用图像合成技术再重建图像。

    模型编码也属于分析-综合编码技术。模型基图像编码目前主要用于以头肩像为对象的低码率可视电话编码。

    4.6 其它编码算法

    除过上述几大类编码算法外,还有很多其它压缩算法,例如比特平面编码,矢量量化编码,块截断编码,神经网络编码,轮廓编码等。

    5. 图像编码的标准

    ITU(国际电信联盟)和ISO/IEC(国际标准化组织)等几大标准化组织自20世纪80年代后期以来在全世界范围内积极推动,联合各国在相关领域的专家进行共同研究,先后制定了一系列静止和活动图像编码的国际标准,并致力于面向未来的多媒体编码标准的研究。

    关于静止图像压缩编码,1991年通过了JPEG标准。2000年,JPEG委员会公布的国际标准JPEG 2000以小波变换作为基本算法,采用了嵌入式编码技术,在达到更高的图像质量和更高的压缩效率的同时,还能满足在移动和网络环境下对互操作性和可分级性的要求。

    1990年颁布了用于视听业务的视频编码标准即H.261。随后ITU-T针对不同的电信通信网络中对实时视频通信系统的需要,先后完成了H.26X系列中多个视频编码标准,其中包括H.261,H.262,H.263,H.264,H.265。

    在H.261制定的同时,ISO/IES联合技术委员会下属的分委员会于1988年成立了运动图像专家组MPEG。该委员会先后通过了MPEG系列的多个音视频压缩编码标准,包括MPEG-1,MPEG-2,MPEG4等。

    ITU-T和ISO/IES这两个标准化组织除了独立制定相关标准外,还进行合作。于2001年成立了视频联合工作组JVT。2003年该工作组正式公布了H.264/MPEG-4 AVC。H.264/MPEG-4 AVC的压缩性能明显超出了以前的视频压缩标准。

    HEVCHigh Efficiency Video Coding的缩写,是一种新的视频压缩标准,用来以替代H.264/AVC编码标准,2013126号,HEVC正式成为国际标准。

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  • 本发明属于图片处理技术领域,尤其涉及一种基于Huffman编码的图像再压缩处理方法。背景技术:目前,业内常用的现有技术是这样的:由于各种新型传感器的出现,图像质量得到了巨大的提升,随之而来的数据量对图像的...

    本发明属于图片处理技术领域,尤其涉及一种基于Huffman编码的图像再压缩处理方法。

    背景技术:

    目前,业内常用的现有技术是这样的:

    由于各种新型传感器的出现,图像质量得到了巨大的提升,随之而来的数据量对图像的传输、存储带来了困难。而图像压缩是解决这困难的有效方法。

    图像压缩:图像压缩就是用一些合理的科学方法把图像中的冗余量除去,进而达到减少图像存储量的一种技术。信源的信息量等于信息冗余部份和信息表达部分。图像作为一个信源,其数据表达中必然存在着大量的冗余,通过一些比较科学的方法除掉信息中冗余,就可以在不损坏图像质量的前提下减少原始图像的数据量。其中图像数据中常见的冗余类型有:空间冗余、时间冗余、信息熵冗余、心理视觉冗余、结构冗余、知识冗余。其中时间、空间、信息熵冗余又称之为统计冗余。

    图像之所以能够被压缩,是因为图像是由信息表达部分和图像冗余部分共同表达,在存储图像的时候只需要存储信息表达部分的信息就可以,所以图像的冗余部分就可以被删除以此来减小图像的存储量,来达到压缩的效果。

    现有的图像压缩通常采用以下几种方法:预测编码、Huffman编码、费诺-仙农编码、算术编码以及行程编码。但现有这些方法通常只对图像进行了一次压缩,未探讨图像进一步压缩的可能性。然而,由于各种新型传感器的出现,图像质量得到了巨大的提升。只经过一次压缩的图像往往还包含有冗余信息,为进一步提升图像的压缩质量,本发明拟提出霍夫曼编码和游程编码相结合图像压缩方法。该方法可以进一步提高图像的压缩率,进一步消除图像的冗余信息,有利于压缩感知技术的进一步推广。

    技术实现要素:

    针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于Huffman编码的图像再压缩处理方法。

    本发明是这样实现的,一种基于Huffman编码的图像再压缩处理方法,具体包括以下步骤:

    S1:输入实验图像;利用函数Hyasuo对实验图像进行Hufmman编码压缩;

    S2:将得到的Huffman编码当成二值图像进行游程编码压缩;将游程编码的结果进行Huffman编码,得到二次压缩的Huffman编码;

    S3:将二次压缩得到的Huffman编码进行Huffman函数解码得到游程编码;将得到的游程编码进行游程解码得到第一次Huffman编码;

    S4:将第一次的到的Huffman编码进行解码得到原图像。

    进一步地,所述S1具体包含以下几步:

    S11,在matlab建立一个1*256的0矩阵A;

    S12,导入图像,用概率函数获取图像中各数值的概率p;

    S13,根据概率p生成Huffman码表,赋值到A矩阵中;

    S14,根据生成的Huffman表A对图像中的数值进行一一替换,输出Huffman码值B,压缩完成。

    进一步地,所述S2具体包含以下几步:

    S21,导入二值图像,获取第一个数值;

    S22,依此统计二值图像的相同元素个数生成游程编码;

    S23,将第一个数值一起放到游程编码的开头或者末尾,输出游程编码。

    进一步地,所述S3具体包含以下几步:

    S31,输入的游程编码;

    S32,提取出保留的第一个数值;

    S33,将游程编码遍历依次赋值,输出二值图像像素值;

    S34,将输出的二值图像像素值按需求转换格式,对比原始图像数据,解压完成。

    进一步地,所述S4具体包含以下几步:

    S41,输入Huffman码值B;

    S42,根据生成的Huffman码表A将码值B中的代码一一替换成像素值。

    输出像素值C;

    S43,将输出的像素值转换为图像格式,输出图像;

    S44,对比原始图像和输出图像是否存在差异,解压完成。

    综上所述,本发明的优点及积极效果为:一次压缩的图像还包含有较多的冗余信息,通过多次压缩可以进一步提高图像的压缩率,进一步消除图像的冗余信息。

    1、本进一步去除了原图像中的冗余信息,相比仅仅进行一次Huffman编码的图像压缩,其压缩效率提高了5%左右,节省存储空间;

    2、该方法属于无损压缩,压缩数据解压后依然能够还原出高质量的图像,因此本方法具有进一步提升压缩空间和具有无损压缩的双重特性。

    附图说明

    图1是本发明实施例提供的基于Huffman编码的图像再压缩处理方法流程图。

    图2是本发明实施例提供的pout图像压缩实验对比示意图;

    图中:(a)原始图像pout;(b)解压图像pout。

    图3是本发明实施例提供的circuit图像压缩实验对比示意图;

    图中:(a)原始图像circuit;(b)解压图像circuit。

    图4是本发明实施例提供的lean图像压缩实验对比示意图。

    图中:(a)原始图像lena;(b)解压图像lena。

    具体实施方式

    为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。

    下面结合附图对本发明的应用原理做详细描述。

    如图1所示,本发明实施例提供的基于Huffman编码的图像再压缩处理方法,具体包括以下步骤:

    S101:输入实验图像;利用函数Hyasuo对实验图像进行Hufmman编码压缩;

    S102:将得到的Huffman编码当成二值图像编码压缩;将游程编码的结果进行Huffman编码,得到二次压缩的Huffman编码;

    S103:将二次压缩得到的Huffman编码进行Huffman函数解码得到游程编码;将得到的游程编码进行游程解码得到第一次Huffman编码;

    S104:将第一次的到的Huffman编码进行解码得到原图像。

    本发明实施例提供的压缩实验代码如下:

    Uiopen(‘原图’);%导入原始图像;

    [M,N]=size(原图);%获取图像大小;

    [a,b]=Hyasuo(原图);%对图像进行一级Huffman编码,返回值a,b;

    res=yyouc(b);%得到返回值res,其中包括游程编码值,一次编码的行和列数,表头数值;

    P=[res(numel(res)-2:numel)];%截取游程编码最后的三个参数;

    [s,f]=Hyasuo(res(1:numel(res)-3));%对游程编码进行Huffman编码,得到返回值;压缩完成。

    本发明实施例提供的解压实验代码如下

    q=huffmandeco(f,s);%解码二级Huffman编码得到游程编码q;

    y=[q’,p];%对游程编码加入参数p;

    dw=jyouc(y);%对游程编码进行解压得到一级Huffman编码;

    dw=double(dw);%转换游程解码后的数据格式为double格式;

    w=huffmandeco(dw,a);%解压一级Huffman编码得到一维图像矩阵w;

    u=reshape(w,M,N);%返回到原图像大小;

    u=uint8(u);%返回到图像格式;

    imshow(u);%显示图像,检查图像与原图是否相同,解压完成;

    其中使用了自定义函数“yyouc”功能对二值图像进行游程编码压缩。

    下面结合具体实验对本发明的应用原理进行进一步详细说明;

    实验1;

    1、Huffman编码的再压缩性实验步骤

    (1)压缩过程

    ①输入实验图像

    ②利用自定义函数Hyasuo对实验图像进行Hufmman编码压缩;

    ③将得到的Huffman编码当成二值图像[12,13]编码压缩;

    ④将游程编码的结果进行Huffman编码,得到二次压缩的Huffman编码;

    (2)解压过程

    ①将二次压缩得到的Huffman编码进行Huffman函数解码得到游程编码;

    ②将得到的游程编码进行游程解码得到第一次Huffman编码;

    ③将第一次的到的Huffman编码进行解码得到原图像。

    (3)统计编码中的第一次压缩Huffman编码的大小、第二次Huffman编码的压缩大小,及解压图像和原图是否存在像素损失等数据。

    2、Huffman编码的再压缩性实验具体代码

    (1)压缩实验代码如下:

    Uiopen(‘原图’);%导入原始图像;

    [M,N]=size(原图);%获取图像大小;

    [a,b]=Hyasuo(原图);%对图像进行一级Huffman编码,返回值a,b;

    res=yyouc(b);%得到返回值res,其中包括游程编码值,一次编码的行和列数,表头数值。

    P=[res(numel(res)-2:numel)];%截取游程编码最后的三个参数。

    [s,f]=Hyasuo(res(1:numel(res)-3));%对游程编码进行Huffman编码,得到返回值。压缩完成。

    (2)解压实验代码如下

    q=huffmandeco(f,s);%解码二级Huffman编码得到游程编码q;

    y=[q’,p];%对游程编码加入参数p。

    dw=jyouc(y);%对游程编码进行解压得到一级Huffman编码;

    dw=double(dw);%转换游程解码后的数据格式为double格式;

    w=huffmandeco(dw,a);%解压一级Huffman编码得到一维图像矩阵w;

    u=reshape(w,M,N);%返回到原图像大小;

    u=uint8(u);%返回到图像格式;

    imshow(u);%显示图像,检查图像与原图是否相同,解压完成。

    其中使用了自定义函数“yyouc”功能对二值图像进行游程编码压缩。

    yyouc、jyouc函数具体代码及注释见(附录一)。

    3、再压缩实验数据对比及结论分析

    如图2所示,pout图像压缩实验对比示意图。

    如图3所示,circuit图像压缩实验对比示意图。

    如图4所示,lean图像压缩实验对比示意图。

    采用pout图像、circuit图像、lena图像的再压缩性实验,统计出相关的对比数据如表1所示,完成了再压缩实验的压缩、解压过程,保证了统计数据的客观、真实。

    表1再压缩图像实验数据

    Huffman编码本身存在可再压缩性,如表1所示,一级Huffman编码压缩和二级编码压缩都存在一定的差值,而且二级Huffman编码比一级Huffman编码小,差值在5%左右,所以Huffman编码本身存在可压缩性。

    附录一

    1.图像算法解压函数jieya

    function[I]=jieya(a,b,d,f,M,N)

    %a是生成的Huffman表格,b是图像压缩的Huffman编码

    %d原是矩阵最小值,f是表头像素值,I是解压后的图像

    deco=huffmandeco(b,a);

    I5=deco+d;I5=I5';I7=[f,I5];I8=cumsum(I7);

    I9=[I8(2:M*N+1)];I10=reshape(I9,M,N);

    I10=uint8(I10);I=I10;

    end

    2.二值图像的游程编码压缩函数yyouc

    3.二值图像的游程编码解压函数jyouc

    以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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  • 这是一种很老水印技术,属于空间域水印,具体出处没有查证。 脏纸编码原理参考::脏纸编码课件 先编写 脏纸编码 公式: # Dirty Paper Precoding import numpy as np from skimage import data import matplotlib...

    这是一种很老的水印技术,属于空间域水印,具体出处没有查证。
    脏纸编码原理参考::脏纸编码课件

    先编写 脏纸编码 的公式:

    # Dirty Paper Precoding
    import numpy as np
    from skimage import data
    import matplotlib.pyplot as plt
    from PIL import Image
    
    def dirty_paper_code(y, T):
        tmp = (y + T/2) /T
        tmp = np.floor(tmp)*T
        res = y-tmp
        return res
    

    然后是主程序,因为嵌入和提取的过程太简单了,所以就一并写到了主程序里:

    wm = Image.open('watermark.png')
    # wm = wm.convert("L").resize((512,512))
    im = data.camera()
    
    T = 2
    
    s = dirty_paper_code(wm-im, T)
    im_wm = im + s
    wm_ex = -dirty_paper_code(im_wm , T)
    
    fig, (ax_wm, ax_im, ax_im_wm, ax_wm_ex)=plt.subplots(nrows = 1,ncols = 4, figsize = [20,20])
    ax_wm.imshow(wm, cmap = plt.cm.gray)
    ax_wm.set_xlabel('wm')
    ax_im.imshow(im, cmap = plt.cm.gray)
    ax_im.set_xlabel('im')
    ax_im_wm.imshow(im_wm, cmap = plt.cm.gray)
    ax_im_wm.set_xlabel('im_wm')
    ax_wm_ex.imshow(wm_ex, cmap = plt.cm.gray)
    ax_wm_ex.set_xlabel('wm_ex')
    
    

    水印大小为512*512,图像大小也是512*512,以下为效果图。

    在这里插入图片描述

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  • 信源编码:通过对0/1进制信号源(比如声源、图像信号源)的编码, 采取一定的编码方式, 对0/1进制信号源进行编码(压缩/加密), 达到有效、准确传输信息目的。 扩频码和扩时码设计属于信源编码这一大类。 ...
  • 1. ASCII、UrlEncode和Unicode等字符编码的原理 1.1 什么是文件 计算机文件是一个存储在存储器上的数据序列,可以包含任何数据内容。 概念上,文件是数据的集合和抽象。 用文件形式组织和表达数据更有效也更为灵活...
  • 对于帧间预测而言,一定会涉及到参考图像的问题,但是搞清楚HM中参考图像是如何配置,对理解其编码结构尤为关键。顾名思义,参考图像应该是属于picture级别,因此可以在compressGOP函数中找到相应函数。主要包括...
  • 块变换编码--DCT编码

    千次阅读 2016-06-28 17:10:39
    块变换编码,是指将图像分成若干个块,对每一块经过数学转换后映射至另一值域后再进行编码处理,是属于变换编码的一种。因为经常与量化一起使用,属于有损数据压缩。
  • 图像处理(3)

    2019-04-25 08:48:45
    信源编码/信道编码的目标分别是什么,图像编码属于? PCM编码的位数跟编码信噪比的关系是什么? 什么是预测编码及统计编码方法?分别致力于消除什么冗余? 怎么计算信源的熵,平均码长,编码效率及冗余度? 例题...
  • 算术编码

    2017-07-27 08:30:25
    不同的是,算术编码不是分组码,而是全序列编码,将整个数据编码为一个大于等于0小于1的二进制数值。尽管霍夫曼码是最优的分组码,算术码与霍夫曼码相比具有如下两个优点:(1)不使用码本,避免了码本太大对于压缩...
  • 上周缩放已写完,代码放公司了,端午假期结束,再补上FPGA缩放那部分把!...YUV色彩空间:YUV是被欧洲电视系统所采用一种颜色编码方法(属于PAL,Phase Alternation Line),是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采
  • 游程编码

    千次阅读 2014-03-04 22:40:47
     游程编码又称“运行长度编码”或“行程长度编码”,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。  RLE行程长度编码概述  目前, 压缩技术已经广泛应用于各种软件、声音、影像格式等领域。总来说...
  • 图像识别属于模式识别范畴。图像经过一些预处理后进行图像分割和特征提取,最后实现判别分类。图像分类中统计模式分类和句法模式分类是主要两种分类形式,新兴模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别算法...
  • 算法工程师--图像相关

    千次阅读 2016-06-04 18:22:06
    下列算法中属于图像锐化处理的是高通滤波。 图像编码的目的是压缩数据、减少图像存储空间、提高图像传输效率。(个人理解) 图像边缘检测算子有Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Laplacian算子和Canny算子。 下列...
  • 视频编码入门

    2016-08-30 22:23:14
    视频监控分辨率CIF(352x288),25f/s RGB24位 一小时数据量352x288x25x(24/...H.264是ITU-T和ISO联合制定视频编码算法编码模式图像的编码模式有帧内编码、帧间编码,都属于预测编码。帧内预测编码优点:错误累积
  • 以上四种编码都属于统计编码的范畴,消除的是编码冗余,而预测编码消除的是像素间冗余。预测编码的基本思想建立在图像中邻近像素间高度相关的事实基础上。预测编码的突出的技术特点是不直接传送像素值,而对实际像素...
  • H264帧内编码与帧间编码

    千次阅读 2017-02-13 19:14:50
    为了达到节约空间目的,视频图像都是经过编码,然后用于各种不同场合,特别是网络传输,因为带宽限制,为了更好传输数据,必须对视频进行压缩处理。而目前最流行当属H264了。 经过H264压缩视频,可分为...
  • 游程编码

    千次阅读 2014-09-16 19:12:14
    游程编码又称“运行长度编码”或“行程长度编码”,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。  RLE行程长度编码概述 目前, 压缩技术已经广泛应用于各种软件、声音、影像格式等领域。总来说, 有...
  • 游程编码又称“运行长度编码”或“行程编码”,是一种统计编码,该编码属于无损压缩编码。在图像处理领域,对于仅包括很少几个灰度级的图像(特别是二值图)非常有效。该编码方法对单一背景颜色下物体图像,具有很...

空空如也

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属于图像编码的是