基于jepg的圖像壓縮課程設(shè)計

1、<p><b>　　摘要</b></p><p>　　隨著科學(xué)發(fā)展，圖像壓縮技術(shù)越來越被人們所關(guān)注。為此從眾多的圖像編碼標(biāo)準(zhǔn)中選取了基于DCT變換的JPEG圖像壓縮進行研究，并通過對比分析各種軟件特性選取MATLAB進行實驗仿真。</p><p>　　首先說明了圖像壓縮在現(xiàn)代通信中的必要性和可行性，然后講述了MATLAB及其圖像處理工具箱的相關(guān)知識，并對基于

2、DCT變換的JPEG圖像壓縮算法進行了詳細(xì)的研究，最后應(yīng)用MATLAB進行了實驗仿真并分析結(jié)果得出結(jié)論。</p><p>　　實驗結(jié)果表實驗結(jié)果表明：基于DCT 變換的JPEG 圖像壓縮方法簡單，既保證有較高的壓縮比，又保證既有較好的圖像質(zhì)量，MATLAB仿真結(jié)果較好的反應(yīng)了算法原理。</p><p>　　關(guān)鍵詞： JPEG圖像壓縮 DCT MATLAB 圖像處理工具箱<

3、/p><p>　　Abstract：Image compression technology has been growing concern with the development of science. To this end a large number of images from the selected coding standard DCT-based JPEG image compression r

4、esearch, and comparative analysis of various software features through the selection experiment MATLAB simulation. </p><p>　　First, note the image compression in modern communications and the necessity and f

5、easibility, and then tells the MATLAB and its Image Processing Toolbox of relevant knowledge, and DCT-based JPEG image compression algorithm is studied in detail, the last application of MATLAB to Simulation and experime

6、ntal results concluded. </p><p>　　Experimental results show that the results table: DCT-based JPEG image compression method is simple, not only guarantee a higher compression ratio, but also to ensure both b

7、etter image quality, MATLAB simulation results reflect a better algorithm principle. </p><p>　　Key words: JPEG image compression DCT MATLAB Image Processing Toolbox</p><p><b>　　目錄<

8、;/b></p><p>　　引言…………………………………………………………………………..</p><p>　　MATLAB中數(shù)字圖像文字的讀寫……………………………………….....</p><p>　　基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼理論算法………………………………..</p><p>　　基于DCT變換的JPEG圖像壓縮的MA

9、TLAB實現(xiàn)………………………</p><p>　　參考文獻………………………………………………………………………</p><p>　　個人小結(jié)………………………………………………………………………</p><p>　　評語表…………………………………………………………………………</p><p><b>　　一．引言</b&

10、gt;</p><p><b>　　1.1 圖像壓縮</b></p><p>　　隨著信息技術(shù)的發(fā)展，圖像信息被廣泛應(yīng)用于多媒體通信和計算機系統(tǒng)中，但是圖像數(shù)據(jù)的一個顯著特點就是信息量大。具有龐大的數(shù)據(jù)量，如果不經(jīng)過壓縮，不僅超出了計算機的存儲和處理能力，而且在現(xiàn)有的通信信道的傳輸速率下，是無法完成大量多媒體信息實時傳輸?shù)?，因此，為了更有效的存儲、處理和傳輸這些圖像數(shù)

11、據(jù)，必須對其進行壓縮，因此有必要對圖像壓縮編碼進行研究。由于組成圖像的各像素之間, 無論是在行方向還是在列方向上都存在著一定的相關(guān)性，因此只要應(yīng)用某種圖像壓縮編碼方法提取或者減少這種相關(guān)性, 就可以達到壓縮數(shù)據(jù)的目的。</p><p>　　所謂的圖像壓縮編碼技術(shù)就是對要處理的圖像源數(shù)據(jù)按一定的規(guī)則進行變換和組合, 從而達到以盡可能少的代碼( 符號) 來表示盡可能多的數(shù)據(jù)信息。在眾多的圖像編碼標(biāo)準(zhǔn)中，JPEG（Jo

12、int Photographic Experts Group）格式是一種稱為聯(lián)合圖像專家組的圖像壓縮格式，它適用于不同類型、不同分辨率的彩色和黑白靜止圖像。</p><p>　　在JPEG 圖像壓縮算法中，一種是以離散余弦變換(DCT，Discrete Cosine Transform)為基礎(chǔ)的有損壓縮算法，另一種是以預(yù)測技術(shù)為基礎(chǔ)的無損壓縮算法。基于離散余弦變換的圖像壓縮編碼過程稱為基本順序過程，它應(yīng)用于絕大多

13、數(shù)圖像壓縮場合，并且它能在圖像的壓縮操作中獲得較高的壓縮比，在壓縮比為25:1的情況下，壓縮后還原得到的圖像與原始圖像相比較，非圖像專家難于找出它們之間的區(qū)別，重構(gòu)圖像與源圖像的視覺效果基本相同，因而得到了廣泛的應(yīng)用。因此，本文以基于DCT 的JPEG 圖像壓縮為主要研究內(nèi)容，通過軟件仿真實現(xiàn)分析實驗結(jié)果得出結(jié)論。</p><p>　　1.2 MATLAB 及其圖像處理工具箱 </p><p&

14、gt;　　如果應(yīng)用高級語言(如Basic，C，F(xiàn)ortran)編寫仿真程序來實現(xiàn)這一基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼算法較為麻煩，而且仿真效果也不是十分理想。本文主要應(yīng)用MATLAB發(fā)布的圖像處理工具箱中的相關(guān)函數(shù)和命令來實基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼理論算法的仿真．</p><p>　　圖像處理工具箱 （Image Processing Toolbox）提供一套全方位的參照標(biāo)準(zhǔn)算法和圖形工具，用于進行圖像處

15、理、分析、可視化和算法開發(fā)?？蛇M行圖像壓縮、空間轉(zhuǎn)換、圖像增強、特征檢測、降噪、圖像分割和圖像配準(zhǔn)等功能。工具箱中大部分函數(shù)均以開放式 MATLAB 語言編寫，這意味著可以檢查算法、修改源代碼和創(chuàng)建自定義函數(shù)。本文利用MATLAB圖像處理工具箱對基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼理論算法進行仿真，實驗證明該軟件功能強大，語言簡潔易學(xué)，人機界面友好，工具箱具有豐富的技術(shù)支持并集成了該領(lǐng)域?qū)＜业闹腔?，?yīng)用簡單而效果良好</p>

16、<p>　　二．MATLAB中數(shù)字圖像文件的讀寫</p><p>　　2.1 MATLAB中支持的數(shù)字圖像文件</p><p>　　MATLAB圖像處理工具箱支持四種圖像類型，分別為RGB圖像（真彩色圖像）、索引圖像、灰度圖像、二值圖像，由于有的函數(shù)對圖像類型有限制，這四種類型可以用工具箱的類型轉(zhuǎn)換函數(shù)相互轉(zhuǎn)換。</p><p>　　MATLAB可操作的圖

17、像文件包括BMP、HDF、JPEG、PCX、TIFF、XWD等格式。下面就圖像處理的基本過程討論工具箱所實現(xiàn)的常用功能。</p><p>　　2.2 數(shù)字圖像文件的讀寫</p><p>　　MATLAB為用戶提供了專門的函數(shù)來從圖像格式的文件中讀寫圖像數(shù)據(jù)。這種方法不像其他編程語言，需要編寫復(fù)雜的代碼，只需要簡單地調(diào)用MATLAB提供的函數(shù)即可。</p><p>　

18、　2.2.1 圖像文件的讀取</p><p>　　MATLAB中利用函數(shù)imread來實現(xiàn)圖像文件的讀取操作。其語法格式為：</p><p>　　A=imread（filename，fmt）</p><p>　　[X,map]=imread(filename,fmt)</p><p>　　[…]=imread(filename)</p&

19、gt;<p>　　filename ：圖像文件名；fmt：圖像文件格式。</p><p>　　A = imread(filename, fmt) 讀取圖像到A，如果文件是包含灰度圖像，A是二維矩陣，如果文件是包含真彩色圖像（RGB），A是三維矩陣（M-by-N-by-3）。文件必須在當(dāng)前目錄下，或在matlab的路徑上。如果imread不能夠找到名稱為filename的文件,那么它將找一名為fil

20、ename. fmt的文件</p><p>　　[X, map] = imread filename, fmt) 把圖像filename讀入與它相關(guān)的圖像色彩信息寫入map，圖像色彩信息值在范圍[0,1]中自動地重新調(diào)整.</p><p>　　[…] = imread(filename)這種方式是試圖得到文件的格式從文件所包含的信息。 </p><p>　　2.2.

21、2 圖像文件的輸出</p><p>　　MATLAB中利用函數(shù)imwrite來實現(xiàn)圖像文件的輸出和保存操作。其語法格式為：</p><p>　　imwrite（A，filename，fmt）</p><p>　　imwrite（X，map，filename，fmt）</p><p>　　imwrite（…,filename）</p>

22、;<p>　　imwrite（A，filename，fmt）把圖像 A 寫入圖像文件 filename。</p><p>　　imwrite（X，map，filename，fmt）把 X和它的相關(guān)色彩信息map寫入filename。</p><p>　　imwrite（…,filename）把圖像 寫入圖像文件filename,并推測可能的格式用來做filename的擴展名，

23、擴展名必須是fmt中一合法名。</p><p>　　2.2.3 圖像文件的顯示</p><p>　　在MATLAB中，可以調(diào)用image函數(shù)來顯示圖像，其語法格式為：</p><p><b>　　image（C）</b></p><p>　　image(C) 把矩陣 C 轉(zhuǎn)成一圖像. C 可以是一M×N 或 M

24、×N×3維的矩陣，且可以是包含 double, uint8,或 uint16 數(shù)據(jù).image是用來顯示附標(biāo)圖像，即顯示的圖像上有x、y坐標(biāo)軸的顯示，可以看到圖像的像素大小。但可以加上axis off命令即可把坐標(biāo)去掉。</p><p>　　在MATLAB的圖像處理工具箱中，還提供了一個應(yīng)用很廣泛的圖像顯示函數(shù)，即imshow函數(shù)，其調(diào)用格式為：</p><p>　　i

25、mshow（I,n）</p><p>　　imshow（I，[low high]）</p><p>　　imshow（BW）</p><p>　　imshow（X,map）</p><p>　　imshow(RGB)</p><p>　　imshow filename</p><p>　　ims

26、how（I,n）顯示一幅n個灰度級的圖像I。</p><p>　　imshow（I，[low high]）一定灰度范圍內(nèi)顯示灰度圖像，low和high參數(shù)分別為數(shù)據(jù)數(shù)組的最小值和最大值。</p><p>　　imshow（BW）顯示二進制圖像。</p><p>　　imshow（X,map）顯示索引圖像，其中X代表索引圖像的數(shù)據(jù)矩陣，map為顏色映射表。</p

27、><p>　　imshow(RGB)顯示RGB圖像。RGB是一個m×n×3的數(shù)組。對于RGB中的每個像素（r，c），imshow顯示數(shù)值（r,c,1:3）所描述的顏色。</p><p>　　imshow filename 顯示一幅在當(dāng)前目錄下的合法文件。</p><p><b>　　例如下面的程序：</b></p>

28、<p>　　imread(‘zyj.bmp’);</p><p>　　imshow(I)，title（’圖像讀出’）</p><p>　　圖像顯示如圖2－1所示</p><p>　　圖2－1 圖像的讀出和顯示</p><p>　　三．基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼理論算法</p><p>　　3.1 基

29、于DCT的JPEG圖像壓縮編碼算法的表述</p><p>　　基于DCT編碼的JPEG編碼壓縮過程框圖如圖3-1所示。</p><p>　　圖3-1 基于DCT編碼的JPEG壓縮過程簡化框圖</p><p>　　在編碼過程中，首先將輸入圖像顏色空間轉(zhuǎn)換后分解為8×8大小的數(shù)據(jù)塊，然后用正向二維DCT把每個塊轉(zhuǎn)變成64個DCT系數(shù)值，其中1個數(shù)值是直流(D

30、C)系數(shù)，即8×8空域圖像子塊的平均值，其余的63個是交流(AC)系數(shù)，接下來對DCT系數(shù)進行量化，最后將變換得到的量比的DCT系數(shù)進行編碼和傳送，形成壓縮后的圖像格式在解碼過程中，先對已編碼的量子化的DCT系數(shù)進行解碼，然后求逆量化并把DCT系數(shù)轉(zhuǎn)化為8×8樣本像塊(使用二維DCT反變換)，最后將操作完成后的塊組合成一個單一的圖像。這樣就完成了圖像的壓縮和解壓過程．</p><p>　　3.

31、2 基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼步驟</p><p>　　3.2.1 顏色空間的轉(zhuǎn)換和采樣</p><p>　　JPEG文件使用的顏色空間為1982年推薦的電視圖像數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)CCIR 601 (現(xiàn)為ITU-RB T.601)。在這個色彩空間中，每個分量、每個像素的電平規(guī)定為255級，用8位代碼表示。JPEG只支持顏色模式。其中代表亮度，代表色度。全彩色圖像模式轉(zhuǎn)換到模式，用：</

32、p><p><b>　?。?-1）</b></p><p><b>　　其逆變換為：</b></p><p><b>　　（3-2）</b></p><p>　　JPEG是以8×8的塊為單位來進行處理的，由于人眼對亮度的敏感度比色度的敏感度大的多，所以采用縮減取樣的方式，

33、通常采用YUV422取樣，如圖3-2所示：</p><p>　　圖3-2 YUV422取樣示意圖</p><p>　　即對于16×16的塊，取4個8×8的塊，各取2個8×8的塊。</p><p>　　也有YUV411方式，取4個8×8的塊，各取1個8×8的塊。</p><p>　　YUV42

34、2取樣方式，數(shù)據(jù)減少1/3。YUV411取樣方式，數(shù)據(jù)減少1/2。</p><p>　　縮減取樣一般采用如圖3-3所示方法：</p><p>　　圖3-3 壓縮取樣示意圖</p><p>　　3.2.2 二維離散余弦變換</p><p>　　在傅里葉級數(shù)展開式中，如果被展開的函數(shù)是實偶函數(shù)，那么，其傅里葉技術(shù)中只包含余弦項，在將其離散化由此

35、可導(dǎo)出余弦變換，或稱之為離散余弦變換(DCT，Discrete Cosine Transform)。</p><p>　　二維離散余弦正變換公式為</p><p><b>　?。?-3）</b></p><p><b>　　式中，。</b></p><p>　　二維離散余弦逆變換公式為</p

36、><p><b>　?。?-4）</b></p><p><b>　　式中，。 </b></p><p>　　JPEG采用的是8×8大小的子塊的二維離散余弦變換。在編碼器的輸入端，把原始圖像順序地分割成一系列8×8的子塊，子塊的數(shù)值在-128到127之間。采用余弦變換獲得64個變換系數(shù)。變換公式如下：<

37、;/p><p><b>　?。?-5）</b></p><p><b>　　式中，。</b></p><p>　　在MATLAB的圖像處理工具箱中，可以直接調(diào)用dct2和idct2來實現(xiàn)二維離散余弦變換及其反變換。</p><p><b>　　(1) dct2</b></p&

38、gt;<p>　　dct2函數(shù)實現(xiàn)圖像的二維離散余弦變換，其語法為：</p><p><b>　　F=dct2(f)</b></p><p><b>　　運行下列程序：</b></p><p>　　f=imread('cameraman.tif');</p><p>　

39、　f=im2double(f);</p><p>　　F=dct2(f);</p><p>　　subplot(121),imshow(f,[]);</p><p>　　subplot(122),imshow(log(1+20*abs(F)),[]);</p><p>　　運行結(jié)果如圖3－4所示：</p><p>　　

40、圖3－4 圖像顯示及圖像DCT變換后頻譜顯示</p><p>　　由運行結(jié)果可知，DCT變換具有能量集中的性質(zhì)，數(shù)據(jù)集中在左上角。因此進行圖像壓縮時離散余弦變換矩陣可以舍棄右下角的高頻數(shù)據(jù)。</p><p><b>　　(2) idct2</b></p><p>　　idct2函數(shù)實現(xiàn)圖像的二維離散余弦逆變換，其語法為：</p>

41、<p>　　F=idct2(f)</p><p>　　在MATLAB圖像處理工具箱中，有一個對圖像進行塊操作的函數(shù)blkproc，利用這個函數(shù)，可以直接實現(xiàn)圖像一系列8×8子塊的DCT變換。其語法格式為：</p><p>　　B = blkproc(A,[m n],fun, parameter1, parameter2, ...)</p><p&g

42、t;　　B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)</p><p>　　B = blkproc(A,'indexed',...)</p><p>　　[m n]是指圖像以m*n為分塊單位，對圖像進行處理（如8像素*8像素）</p><p>　　Fun：應(yīng)用此函數(shù)對分別對每個m*n分塊的像素進行處理&l

43、t;/p><p>　　parameter1, parameter2： 要傳給fun函數(shù)的參數(shù)</p><p>　　mborder nborder：對每個m*n塊上下進行mborder個單位的擴充，左右進行nborder個單位的擴充，擴充的像素值為0，fun函數(shù)對整個擴充后的分塊進行處理。</p><p><b>　　如下列程序：</b></p

44、><p>　　I = imread('cameraman.tif'); </p><p>　　fun = @dct2;</p><p>　　J = blkproc(I,[8 8],fun);</p><p>　　imagesc(J), colormap(hot)</p><p>　　運行結(jié)果如圖3-5所

45、示</p><p>　　圖3-5 DCT變換后圖像</p><p>　　3.2.3 DCT系數(shù)的量化</p><p>　　量化是對經(jīng)過DCT變換后的頻率系數(shù)進行量化，其目的是減小非“0”系數(shù)的幅度以及增加“0”值系數(shù)的數(shù)目，它是圖像質(zhì)量下降的最主要原因。　　對于基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼算法使用如圖3-6所示的均勻量化器進行量化，量化步距是按照系數(shù)所在的位

46、置和每種顏色分量的色調(diào)值來確定。因為人眼對亮度信號比對色差信號更敏感，因此使用了如表3-1所示的兩種量化表。此外，由于人眼對低頻分量的圖像比對高頻分量的圖像更敏感，因此圖中的左上角的量化步距要比右下角的量化步距小。</p><p>　　圖3-6 均勻量化器</p><p>　　表3-1 JPEG壓縮色度和亮度量化表</p><p>　　量化會產(chǎn)生誤差，上圖是綜合

47、大量的圖像測試的實驗結(jié)果，對于大部分圖像都有很好的結(jié)果。表中可以看出，高頻部分對應(yīng)的量化值大，目的就是將高頻部分編程接近于0，以便以后處理。JPEG可以在壓縮比和圖像質(zhì)量間作取舍。方法就是改變量化值。如果量化值放大一倍，則有更多的系數(shù)量化為0，提高了壓縮比。</p><p>　　3.2.4 量化系數(shù)的編排</p><p>　　量化后的系數(shù)要重新編排，目的是為了增加連續(xù)的“0”系數(shù)的個數(shù)，就

48、是“0”的游程長度，方法是按照Z字形的式樣編排。</p><p>　　DCT變換后低頻分量多呈圓形輻射狀向高頻率衰減，因此可以看成按Z字形衰減，如圖3-7所示。因此，量化系數(shù)按Z字形掃描讀數(shù)，這樣就把一個8×8的矩陣變成一個1 ×64的矢量，頻率較低的系數(shù)放在矢量的頂部。</p><p>　　圖3-7 量化DCT系數(shù)的編排</p><p>　　

49、表3-2 量化DCT系數(shù)的序號</p><p>　　3.2.5 DC系數(shù)的編碼</p><p>　　8×8子塊的64個變換系數(shù)經(jīng)量化后，按直流系數(shù)DC和交流系數(shù)AC分成兩類處理。坐標(biāo)u=v=0的直流系數(shù)DC實質(zhì)上就是空域圖像中64個像素的平均值。圖像塊經(jīng)過DCT變換之后得到的DC直流系數(shù)有兩個特點，一是系數(shù)的數(shù)值比較大，二是相鄰8×8圖像塊的DC系數(shù)值變化不大。根據(jù)這

50、個特點，JPEG算法使用了差分脈沖調(diào)制編碼技術(shù)</p><p>　　差分脈沖編碼調(diào)制(DPCM ,Differential Pulse Code Modulation),是一種對模擬信號的編碼模式,先根據(jù)前一個抽樣值計算出一個預(yù)測值,再取當(dāng)前抽樣值和預(yù)測值之差作為編碼用.此差值稱為預(yù)測誤差.抽樣值和預(yù)測值非常接近(因為相關(guān)性強),預(yù)測誤差的可能取值范圍比抽樣值變化范圍小.所以可用少幾位編碼比特來對預(yù)測誤差編碼,從

51、而降低其比特率.這是利用減小冗余度的辦法,降低了編碼比特率.</p><p>　　因此，對DC系數(shù)編碼進行差分脈沖編碼就是對相鄰圖像塊之間量化DC系數(shù)的差值(Delta)進行編碼，即對相鄰塊之間的DC系數(shù)的差值DIFF=DC-DC編碼。</p><p>　　3.2.6 AC系數(shù)的編碼</p><p>　　DCT變換所得系數(shù)除直流系數(shù)之外的其余63個系數(shù)稱為交流系數(shù)（

52、AC系數(shù)）。量化AC系數(shù)的特點是1× 64矢量中包含有許多“0”系數(shù)，并且許多“0”是連續(xù)的，因此使用非常簡單和直觀的游程長度編碼(RLE)對它們進行編碼。</p><p>　　所謂行程編碼（Run-Length Encoding）就是指僅存儲一個像素值以及具有相同顏色的像素數(shù)目的圖象數(shù)據(jù)編碼方式，或稱游程編碼，常用RLE（Run-Length Encoding）表示。該壓縮編碼技術(shù)相當(dāng)直觀和經(jīng)濟，運算

53、也相當(dāng)簡單，因此解壓縮速度很快。RLE壓縮編碼尤其適用于計算機生成的圖形圖像，對減少存儲容量很有效果。</p><p>　　63個AC系數(shù)采用行程編碼的方式進行編碼的格式如圖3-8所示，</p><p>　　圖3-8 AC編碼格式</p><p>　　也即在AC01到AC63中，找出每一個非零的AC值，將其表示成(NN/SS)VV</p><p

54、>　　的形式，其中：NN表示該AC值前的0的個數(shù)。而SS、VV與DC的定義一樣。如果連續(xù)的非0超過15個時，增加一個擴展字節(jié)：(15/0)表示連續(xù)16個0。另外若有一串0延伸到AC63，一律用(0/0)表示結(jié)束。</p><p>　　3.2.7 組成位數(shù)據(jù)流</p><p>　　JPEG編碼的最后一個步驟是把各種標(biāo)記代碼和編碼后的圖像數(shù)據(jù)組成一幀一幀的數(shù)據(jù)，這樣做的目的是為了便于傳輸

55、、存儲和譯碼器進行譯碼，這樣的組織的數(shù)據(jù)通常稱為JPEG位數(shù)據(jù)流(JPEG bit stream)。</p><p>　　四．基于DCT 變換的JPEG 圖像壓縮的MATLAB 實現(xiàn)</p><p>　　4.1 MATLAB仿真程序</p><p>　　I=imread('\lena.bmp'');%讀取圖像</p><

56、p>　　I1=im2double(I);%圖像存儲類型轉(zhuǎn)換</p><p>　　T=dctmtx(8);%離散余弦變換矩陣</p><p>　　B=blkproc(I1,[8 8],'P1*x*P2',T,T');%對源圖像進行DCT變換</p><p>　　mask=[1 1 1 1 0 0 0 0</p><p&

57、gt;　　1 1 1 0 0 0 0 0</p><p>　　1 1 0 0 0 0 0 0</p><p>　　1 0 0 0 0 0 0 0</p><p>　　0 0 0 0 0 0 0 0</p><p>　　0 0 0 0 0 0 0 0</p><p>　　0 0 0 0 0 0 0 0</p>

58、<p>　　0 0 0 0 0 0 0 0]</p><p>　　B2=blkproc(B,[8 8],'P1*x',mask);%數(shù)據(jù)壓縮，丟棄右下角高頻數(shù)據(jù)</p><p>　　I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T);%進行DCT反變換</p><p>　　subplot(12

59、1),imshow(I1)%顯示原始圖像</p><p>　　subplot(122),imshow(I2)%顯示壓縮后的圖像</p><p>　　仿真結(jié)果如圖4－1所示</p><p>　　圖4-1 原始圖像（左圖）和壓縮圖像（右圖）</p><p>　　仿真中取了lO個DCT系數(shù)，占l5％比較愿圖和重構(gòu)圖像，可以發(fā)現(xiàn)：在拋棄85％的DC

60、T系數(shù)后，重構(gòu)圖像時并不會因此而帶來其畫面質(zhì)量的顯著下降，即重構(gòu)圖像的失真不大當(dāng)然，采用這種方法來實現(xiàn)壓縮算法時，可以通過修改mask變量中的DCT系數(shù)來更好地比較仿真結(jié)果</p><p>　　4.2 實驗結(jié)果分析</p><p>　　對比壓縮前后的圖像易知，壓縮后的圖像稍顯模糊，但由于DCT變換有使圖像能量集中在左上方的特性，因此壓縮圖像保留了原始圖像大部分的圖像特征，其視覺效果與原始

61、圖像相差不大。</p><p>　　應(yīng)用MATLAB圖像處理工具箱中的相關(guān)函數(shù)和命令來實現(xiàn)基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼理論算法的壓縮方法簡單，仿真程序思路清晰，既保證有較高的壓縮比，又保證既有較好的圖像質(zhì)量，MATLAB仿真結(jié)果較好的反應(yīng)了算法原理。</p><p><b>　　五．參考文獻</b></p><p>　　【1】張汗靈.MAT

62、LAB在圖像處理中的應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2008：57-67.</p><p>　　【2】鄭阿奇，曹戈，趙陽.MATLAB實用教程[M].北京：電子工業(yè)出版社，2002：67-88.</p><p>　　【3】程衛(wèi)國，馮峰，姚東，徐聽.MATLAB5.3應(yīng)用指南[M].北京：人民郵電出版社，2004：54-66.</p><p>　　【4】陳楊.MAT

63、LAB 6.X圖像編程與圖像處理[M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2003：113-152.</p><p>　　【5】龔聲蓉，劉純平，王強.數(shù)字圖像處理與分析[M].北京：清華大學(xué)出版社，2006：87-110.</p><p>　　【6】阮秋琦. 數(shù)字圖像處理學(xué)[ M ].北京：電子工業(yè)出版社，2001：33-52.</p><p>　　【7】 劉富強, 錢

64、建生, 曹國清. 多媒體圖像技術(shù)及應(yīng)用[M]. 北京:人民郵電出版社,2000：19-20.</p><p>　　【8】張兆禮.現(xiàn)代圖像處理技術(shù)及Matlab 實現(xiàn)[M].北京：人民郵電出版社，2001：22-41.</p><p>　　【9】許波.Matlab工程數(shù)學(xué)應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2000:36-37.</p><p>　　【11】陳桂明等.應(yīng)

65、用Matlab語言處理數(shù)字信號與數(shù)字圖像[M].北京:科學(xué)出版社,2000:121-123.</p><p>　　【12】樊啟斌.Matlab語言的功能、特點及其應(yīng)用[J].測繪信息與工程,2000(3):73-74.</p><p>　　【13】劉富強,錢建生,曹國清.多媒體圖像技術(shù)及應(yīng)用[M].北京:人民郵電出版社,2000:19-20.</p><p><

66、;b>　　六．個人小結(jié)</b></p><p>　　大三下學(xué)期，對于數(shù)字圖像的增強處理設(shè)計，我詳細(xì)查找有關(guān)參考資料，上網(wǎng)游覽相關(guān)網(wǎng)站，認(rèn)真完成課程設(shè)計。在設(shè)計過程中由于設(shè)計需要，我有針對性地接觸各方面知識、技術(shù)方面的要求內(nèi)容。在這次設(shè)計中我們應(yīng)用了MATLAB技術(shù)、傳感器技術(shù)、電子自動控制技術(shù)等多個學(xué)科，這些學(xué)科技術(shù)都是我平時所掌握的弱點，使我們更加深入的、系統(tǒng)的的從新學(xué)習(xí)這些知識。我們了解了一

67、些不甚明了的專業(yè)重點，還學(xué)到了一些最新技術(shù)知識。經(jīng)過我們刻苦鉆研，不懈的探索和求證最終完成了課程設(shè)計。從這次課程設(shè)計我深刻的認(rèn)識到：在學(xué)習(xí)和工作上一定要保持刻苦鉆研、積極進取的態(tài)度，只有通過自己的刻苦鉆研才會取得進步和成功；在學(xué)術(shù)求證中要敢于創(chuàng)想，勇于實踐。通過學(xué)習(xí)，我看清了自己在理論和實踐學(xué)習(xí)過程中的不足，理論與實踐結(jié)合的面和點的錯位、操作的連貫性的缺乏等等，在今后會認(rèn)真的加以改正。</p><p>　　本次課