最新DCT系数量化对图像压缩质量的影响.doc
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1、Four short words sum up what has lifted most successful individuals above the crowd: a little bit more.-author-dateDCT系数量化对图像压缩质量的影响DCT系数量化对图像压缩质量的影响作业二DCT系数量化对图像压缩质量的影响一、实验内容用Matlab实现基于DCT的静态图像压缩,并讨论在对图像进行DCT变换后产生的DCT系数如何取舍、近似,并分析DCT系数量化对压缩质量和压缩比例的影响。二、实验背景图像数据的一个显著特点就是信息量大。组成图像的各像素之间,无论是在行方向还是在列方向
2、上都存在着一定的相关性。应用某种编码方法提取或者减少这种相关性,就可以达到压缩数据的目的。所谓的图像压缩编码技术就是对要处理的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(符号)来表示尽可能多的数据信息。目前的编码技术很多,其中应用最广泛的方法之一就是基于离散余弦(DCT)的混合编码技术。它不仅能获得高压缩率,更重要的是计算复杂度低,易于硬件实现等优点,被大多数国际图像、视频压缩标准推荐为核心压缩算法。Kuan Hui Tan 和 Mohammad Ghanbari 提出了DCT的层式结构,是一种多分辨率分解形式的DCT编码:把原始图像经过 2D-DCT 后的图像分为4个块,
3、再把具有相同频带子块按原来的空间位置组合成同频子带,接着对低频子带进行逆 DCT(IDCT),得到的图像作为第二层输入图像,并重复上述过程,直到最后一层。这样使得DCT同样具有WT相近的性能,解决了WT用于视频压缩编码会面临与相对成熟的运动估计和运动补偿算法不匹配的问题等。当前 DCT 的主要研究方向之一是提高 DCT 压缩计算效率以及硬件实现。例如:根据图像数据为整数的特点,提出一种88整型 DCT/IDCT 变换算法,基于DSP或其它嵌入式芯片的 88 DCT算法实现等。三、实验原理离散余弦变换(DCT)是一种实数域变换,其变换核为实数余弦函数,计算速度较快,而且对于具有一阶马尔科夫过程的
4、随机信号,DCT十分接近KL变换,也就是说它是一种近似的最佳变换,很适合用于图像压缩。DCT 数据压缩的基本思想是:由于DCT 的“能量聚集”特性,可以得知变换后的数据点之间的欧式距离中前面少数维的贡献最大,后面大部分的坐标分量趋近为零,对距离的贡献非常小。对一幅图像进行离散余弦变换后,许多有关图像的重要可视信息都集中在DCT变换的一小部分系数中。也就是说,可以通过损失较小的空间信息舍弃大部分后面多余维数,来达到降低处理数据的维数。当然舍弃维数的多少应当视不同的数据变换后的能量聚集情况以及所能忍受的精度有所不同。这也是 DCT 数据压缩的本质含义。DCT数据压缩放弃高频系数,并对余下系数进行量
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