基于DCT的JPEG图像压缩及实现_read
JPEG静图像压缩实验
JPEG静图像压缩实验
一．实验目的
1.了解数字图像压缩的一类方法
2.掌握2D快速DCT变换的算法
二．实验原理
JPEG标准是面向连续色调静止图像的图像压缩标准。
它定义了多种类型的工作模式，其中最基本的是基于8*8块的DCT变换的顺序编码。
就是将一帧图像分为8*8的数据块单元，按照从左到右，自上到下的顺序对”块流”编码，其编码解码框图如下：
三．实验内容
按照如上框图实现一帧图像的压缩编码和解码
四．代码理解
1.编码主程序
五、实验结果
六.思考题
1.计算图像压缩比，并比较原图像的效果
使用lady.dat做实验的图像压缩比为：63/5.436=11.8:1
左图为压缩前的lady.bmp，右图为压缩后的lady.jpg
两图没有明显的区别，但比较细节，右图稍微模糊，并且局部区域有一些块化现象。
2.改变g-scale和量化矩阵的元素，比较压缩比和恢复图像的效果
Gscale141625
压缩比 3.197.5418.122.91
G_scale=1G_scale=4
G_scale=16G_scale=25
量化矩阵Q1Q2
压缩比7.3418.44
Q1=0.5*Q0，Q2=2*Q0，Q0为原始的量化矩阵
Q1Q2
3.对于8bit的像素值，在经过DCT变换后，值域为[-2048,2047],有可能超过码表范围。
基于机器学习的JPEG2000图像压缩算法研究
基于机器学习的JPEG2000图像压缩算法研究摘要：JPEG2000是一种新型图像压缩算法，它采用离散小波变换和熵编码技术、支持透明度和无限次缩放等优越性能，不过因为计算复杂性大，它一直未得到广泛应用。
为了解决这个问题，本文采用机器学习算法优化JPEG2000压缩算法，提高其实用性和效率。
1. 引言图像数据量巨大，需要大量的存储空间和传输带宽。
为了减小图像数据的存储空间和传输带宽，图像压缩技术应运而生。
目前，JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种最常用的图像压缩算法，它利用DCT（Discrete Cosine Transform）将图像空间域转换成频域，再采用量化和熵编码技术实现压缩。
JPEG算法有诸多不足，比如严重的失真、不支持透明度等问题。
为了解决这些问题，JPEG2000压缩算法应运而生。
JPEG2000是一种新型的图像压缩算法，它在技术上有多大的提升呢？首先，不同于JPEG算法中的DCT，JPEG2000采用了离散小波变换（DWT）技术。
这种技术通过对图像进行多尺度分解，将图像分成多个低频子带和高频子带，达到了更高的压缩比。
其次，对于图像某些区域，要求保持高质量的细节信息。
JPEG算法采用固定剪切量的量化方法，而JPEG2000算法采用无损或可逆的位平面技术，对不同区域的信息进行动态量化，从而保留更多的细节信息。
然而，由于其计算复杂度大，JPEG2000压缩算法并未得到广泛应用。
如何优化JPEG2000压缩算法，提高其实用性和效率，是目前的热门研究领域。
2. 机器学习机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它是指让机器从数据中学习，实现自我优化和智能化的过程。
机器学习分为有监督学习、无监督学习和半监督学习三种方法。
其中，有监督学习常用于分类、回归和聚类等问题，无监督学习常用于降维和聚类等问题，半监督学习则是两者的融合。
3. 基于机器学习的JPEG2000图像压缩算法研究为了优化JPEG2000压缩算法，本文探索了基于机器学习的方法。
基于DCT变换的图像压缩技术的研究
本科毕业设计论文题目:基于DCT变换的图像压缩技术的研究专业名称：学生姓名：指导教师：毕业时间：毕业一、题目基于DCT变换的图像压缩技术的研究二、指导思想和目的要求指导思想：图像信息给人们以直观、生动的形象，成为人们获取外部信息的重要途径。
然而数字图像具有极大的数据量。
在目前的计算机系统条件下，若图像信息不经过压缩，则会占用信道，传输速率变慢，而且传输成本变得昂贵，这对图像的储存、传输及使用都非常不利，同时也阻碍了人们对图像的有效获取和使用。
因此，图像压缩技术的重要性也越来越高，在学习、生产、生活等方面的作用也越来越显著，对图像进行压缩成为图像研究领域的重要课题。
目的要求：基于DCT变换的图像压缩技术，首先介绍图像压缩的基本原理及方法，然后了解离散余弦变换的性质以及JPEG图像压缩算法，最后从DCT 变换、量化以及熵编码三个过程进行详细论述，利用MATLAB仿真软件实现基于DCT变换的图像压缩，去除冗余数据，节约文件所占的码字，降低原始图像数据量，解决图像数据量巨大的问题，以达到对图像进行压缩的目的。
三、主要技术指标图像的质量评价方法主要有两种：一种是主观评价，另一种是客观评价。
主观评价直接反映人眼的视觉感受，主要从亮度、色调、饱和度和细节分辨等方面入手，但因观察者个体差异、人力成本较高等原因而存在许多不足之处。
通常客观评价的方法应用更广泛。
常用的客观评价方法和标准有压缩比（CR）和峰值信噪比（PSNR）两种。
再根据不同的量化系数得到不同的压缩比和峰值信噪比。
x,和标准图像f0()y x,的大小是M⨯N,常用客观评价指标定设待评价图像f()y义如下:x,/f0()y x,不同的量化系数压缩比也不同（量化系数分压缩比：r=f()y别为：1、3、5、10、15等）由于量化系数不同得到的峰值信噪比也不同，根据均方差得出峰值信噪比。
均方差： MSE =()[]()[]}{()[]∑∑∑∑-=-=-=-=-10102010x 10y 20,,,M x N y M N y x f y x f Q y x f Q 式中，运算符Q []∙表示在计算前，为使计算值与人眼视觉感受一致而进行的某种预处理，如对数处理、幂处理等。
基于DCT的JPEG图像压缩编码算法的MATLAB实现
维普资讯
第１ 第 １ ５卷 期
２０ 年 ３ ０２ － 月
Ｊ ｕ ａ ｆＺ ｉ ｇＷａ ｌ Ｕ ｉｅｓｙ ｏ ｒ ｌ ｝ ａ ｎｉ ｎｖ ｒｉ ｎ ｏ ｎ ｔ
浙 江万里学院学报
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文章 编号 ：６ １ ２ｏ２ｏ ］ｌ ０ ２ —０． １７ —２５ ｉｏ ２ｏ 一 ０８ ４ －
和解 压过程 ．
１２ 结 合 Ｍ Ｔ ￣ ５３仿 真对上 述算法 的几点 解释 ． Ａ ＬＢ． １２ １ 离散 余 弦 变挟 （ ｃ ） Ｄ ｒ 定义
二维 Ｄ Ｔ的解 析式定 义 可 以由下式表示 ： Ｃ
Ｆ ｆ＝ （ｙＦ， 等 （ ） （ ）Ｎ ） （ ） ｃ ｏ ， ０ ，，Ｏ ｏ ｓ
Ｄ Ｔ系数值 ， 中 １ 数 值是 直 流 （ Ｃ 系数 ， ８×８空域 图像 子块 的平 均值 ， 余 的 ６ Ｃ 其 个 Ｄ） 即 其 ３个 是交 流 （ ｃ 系 Ａ ） 数， 接下 来对 Ｄ Ｔ系数进 行量 化 ， 将变 换得到 的量 比的 Ｄ Ｔ系数进 行编码 和传 送 ， 成压 缩后 的图像 格 Ｃ 最后 Ｃ 形
二维 Ｄ Ｔ反变换 （Ｄ Ｔ 解析 式定 义可 以表示 为 ： Ｃ ＩＣ ）
几 ＝ｍ， 啬 击 ｏ ） ＋
＋ ｍ ｃｓ ｏ
ｃ ｏ ｓ
ｏｓ ｏ
＋ ｏｓ 等 ｍ．ｏ ） ｃ
jpg原理
jpg原理
JPG是一种常用的图像压缩格式，其原理是基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）和量化（Quantization）技术。
首先，JPG将图像分为8×8的小块，对每个小块进行DCT变换。
DCT变换可以将图像的空域信息转换成频域信息，使得大部分图像信息压缩在低频系数中，而高频系数则表示图像细节。
通过DCT变换，我们可以得到一个8×8的矩阵，其中各个元素代表该频域上的频率分量强度。
接下来，JPG将DCT后的矩阵进行量化。
量化的目的是通过舍弃高频部分的细节信息来减少数据量，从而实现图像压缩。
在量化过程中，JPG使用了一个量化表，其中存储了用于量化不同频率分量的量化系数。
量化表的设计是JPEG标准的重要部分，不同的量化表可以用于不同的应用场景，以平衡压缩比和图像质量。
最后，JPG对量化后的矩阵进行熵编码。
熵编码是一种无损压缩算法，它利用字符出现的频率来构建编码表，将出现频率较高的字符用较短的二进制码表示，而出现频率较低的字符用较长的二进制码表示。
熵编码可以进一步压缩数据量，提高压缩比。
解码时，JPG会反向进行熵解码、逆量化和逆DCT处理，最终恢复出原始的图像数据。
总之，JPG图像的压缩原理是通过DCT变换将图像转换为频域信息，然后进行量化和熵编码来减少数据量。
解码时，通过逆向的过程将压缩后的数据恢复为原始图像。
jpeg 压缩原理
jpeg 压缩原理JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩格式，广泛应用于数字摄影、网页设计、图像传输等领域。
JPEG 压缩原理是一种有损压缩方法，通过舍弃图像中的一些细节信息，以减少图像文件的大小，从而实现压缩的目的。
JPEG压缩原理主要包括离散余弦变换（DCT）、量化和熵编码三个步骤。
JPEG使用离散余弦变换（DCT）将图像从空域转换到频域。
DCT 将图像分解成一系列频率分量，这些频率分量代表了图像中不同频率的变化。
高频分量通常代表了图像中的细节信息，而低频分量则代表了图像的整体结构。
通过DCT变换，JPEG将图像转换为一系列频率分量的系数，从而为后续的压缩操作提供了基础。
接下来，JPEG使用量化操作对DCT系数进行处理。
量化是一种将连续数值转换为离散数值的过程，它通过将频率分量系数除以一个固定的量化矩阵中的对应元素，得到一个整数值。
量化过程中，高频分量的系数经过除以较大的量化值，从而减小了它们的数值，而低频分量的系数经过除以较小的量化值，保留了更多的信息。
这就导致了高频分量的细节信息丢失，从而实现了图像压缩。
JPEG使用熵编码对量化后的系数进行编码。
熵编码是一种根据数据出现的概率进行编码的方法，它将出现概率较高的数据用较短的编码表示，而将出现概率较低的数据用较长的编码表示。
JPEG使用基于哈夫曼编码的熵编码方法，根据不同系数的出现概率分配不同的编码，从而进一步减小了图像文件的大小。
总结起来，JPEG压缩原理通过离散余弦变换将图像转换到频域，然后通过量化和熵编码来减小图像文件的大小。
这种有损压缩方法能够在保持图像质量的前提下，显著减小图像文件的大小，从而实现更高效的图像传输和存储。
然而，需要注意的是，JPEG压缩是一种有损压缩方法，会引入一定的失真。
压缩比越高，图像质量损失越大。
因此，在实际应用中，需要根据具体要求和场景来选择合适的压缩比，以平衡图像质量和文件大小的关系。
基于DCT压缩的JPEG图像检索算法
到每个 Ｄ Ｔ块 中的 Ａ Ｃ Ｃ系数对图像 内容的表征能力 ，针对每个 Ｄ Ｔ块选择前 ９ Ｃ 个最大 的 Ａ ｃ系数 ，构造 Ａ Ｃ系数特征 向量 用于检索 。实
验结果表 明，该算 法具 有较好 的检索 效果。 关健诃 ：图像检索 ；离散余弦变换 ；Ｄ Ｃ系数 ；Ａ Ｃ系数
Ｊ ＰＥＧ ｍ ａ ｅＲｅ ｒｅ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｓ ｄ ０ Ｉ ｇ ｔ ｉｖ ｌ Ａｌ ｏ ｉｈ Ｂａ ｅ ｎ ＤＣＴ Ｃｏ ｐ ｅ ｓｏ ｍ ｒ ｓｉ ｎ
基于 ＪＥ 图像 的检索是指通过挖掘 图像压缩时 的中间 ＰＧ
在对 图像进行 Ｄ ＣＴ变换 时，先对 图像进行 ８ ×８分块 ， 并分别对每块进行 Ｄ Ｔ变换 。 Ｃ 对于 ８ Ｘ８的图像子 块， Ｄ Ｔ 经 Ｃ 变换后 ，每一个子块生成 １个直 流分量（ Ｃ系数） ６ Ｄ 和 ３个交
ＬＩ Ｒｕ － ｉ ｎ ＺＨＡ Ｏ ｈ ｎ ， Ｕ ｉ ａ ｇ ， ｘ Ｓ ａ ＢＡＯ ｎ Ｈｏ ｇ
（． ｅ ｔｏ Ｉｆｒ ｔ ｎ Ｂｅ ｉｇＵｎｏ ｉｅｓｙ Ｂ ｉｎ ０ １ １ １ Ｄ ｐ．ｆ ｎｏｍａｉ ， ｉｎ ｉｎＵｎｖ ｒｉ ， ｅ ｉｇ１ ０ ０ ； ｏ ｊ ｔ ｊ
ｄ ｔ Ａｃ ｏ ｄｎ ｏ ｔｅ ｃ ａａ ｔｒ ｔ ｅＤＣ ｃｏ ｓｉｔｏ ｕ ｅ ｏ ｅ ｂ ｄ ｈ ｒ ｙ ｄｓｒｂ ｔｏ ｆｔ ｅｏ ｉｉ ｌｉ ｇ ．Ｔｈ ａａ． ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｒ ｃｅ， ｈ ｈ ｖｅ ｔｒｉ ｎｒ ｄ ｃ ｄ ｔ ｍ ｏ ｙ ｔｅｇ ａ ｉｔｉｕ ｉｎ ｏ ｒｇｎａ ｍａ ｅ ｈ ｅ ＡＣ ｏ ｆ ｃｅ ｔ ｆｔ ｅ ｃ ｅ ｉｎ ｓｏ ｉ ｈ
JPEG图像压缩与编码解析
JPEG图像压缩与编码解析
JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩格式，以其易于使用、压缩率高而著称，是应用最为广泛的一种图像压缩格式。
JPEG压缩
算法把图像分为内容和质量两个维度来进行压缩。
下面将详细论述JPEG
图像编码与解码的基本原理。
1.JPEG图像编码过程
（1）空间域转换
空间域转换是将原始图像由空间域变换成更加节省存储空间的频域。
JPEG压缩采用的是离散余弦变换（DCT）这种空间域转换方法，它可以把
图像表示成一系列正交基函数的线性组合，每一个函数表示的是对应的图
像量化值。
利用DCT将一幅图像分成8×8（也有可能是16×16）大小的块，每一个块由64（或者256）个相互独立的像素构成，被称为DCT子块。
（2）频段选择
JPEG图像压缩算法采用频段选择的原则，根据图像中的特征，把空
间域转换之后的低频分量即低频信息传��有损，而只把高频分量即高频
信息传递以达到保留重要信息的目的，在JPEG中，特征的保留按照“从
重要的到不重要的”的顺序进行。
（3）变换。
基于JPEG压缩编码的数据压缩算法的研究与实现
基于JPEG压缩编码的数据压缩算法的研究与实现树2009-10-12 19:39:46 阅读68 评论2 字号：大中小JPEG压缩方法由于其较高的压缩比和理想的压缩效果，是目前应用最广泛的图像压缩方法。
它采用一种特殊的有损压缩算法，将不易被人眼察觉的图像颜色删除，从而能够将图像压缩在很小的储存空间。
JPEG压缩技术十分先进，它用有损压缩方式去除冗余的图像数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，换句话说，就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质。
本文对JPEG图像压缩方法进行了基本介绍，包括它的发展历史，现阶段的研究情况，压缩原理等。
其中重点介绍了哈夫曼编码和游程编码的基本原理和在JPEG压缩编码算法中的具体应用，以及以变换编码方法为例，介绍了离散余弦变换（DCT）的基本过程。
最后介绍了用VC++编写JPEG压缩程序所涉及到的几个基本模块，从而实现了BMP 图像和JPEG图像的相互转换，这也是最主要的编程思想和依据。
关键词：图像压缩，JPEG，DCT，哈夫曼编码，行程编码摘要IABSTRACT II第一章绪论11.1 图像压缩的意义11.2 JPEG图像压缩的国际标准21.3 本论文的研究内容3第二章JPEG图像压缩技术基础研究 42.1 JPEG图像压缩技术42.2 JPEG压缩中图像文件的格式52.2.1 BMP图像的格式52.2.2 JPEG图像格式82.3 本章小结8第三章JPEG图像压缩相关算法及实现93.1 JPEG图像压缩编码方法93.1.1 哈夫曼编码的原理103.1.2 哈夫曼编码在图像压缩中的实现113.2 JPEG图像压缩原理133.2.1 前向DCT变换143.2.2 量化153.2.3 使用哈夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码16 3.3 本章小结19第四章JPEG图像压缩的设计与实现204.1 总体设计204.1.1设计思想204.1.2 模块设计204.2 JPEG图像压缩软件的实现214.2.1 BMP图像的读入、显示模块224.2.2 DCT量化编码模块254.2.3 组成位数据流模块294.2.4 JPEG图像存储模块314.2.5 解压缩模块314.3 软件应用324.4 压缩效果的评价334.4.1 压缩效果理论分析344.4.2 压缩效果实际分析344.5 本章小结35第五章总结365.1 JPEG图像压缩结论365.2 JPEG图像压缩前景分析36参考文献38致谢39附录40ABSTRACTJPEG compression is the most widely used image compression method because of its higher compression ratio and ideal compression effect. It uses a special lossy compression algorithm and deletes colors of images that is not detected easily by human eye, thus images can be compressed in a small storage space. JPEG compression technology is very advanced, it is used lossy compression methods to remove redundant image data. Thus, high compression ratios can be got, at the same time, a very rich and vivid images can be displayed, in other words, it is possible to get better image quality with the least disk space.The paper introduces the JPEG compression algorithm firstly, including its history and the basic situation of this stage, compression principle, and so on. Referring to the JPEG compression method, the paper focuses on the basic tenets of Huffman coding and run-length coding and their specific application in JPEG compression algorithm. To transform coding method as an example, it introduces the discrete cosine transform (DCT) the basic process. Finally, Using the VC + +, it involves several basic modules of JPEG compression process and realizes the BMP images and JPEG image conversion, which is the most important ideological basis for programming.KEY WORDS：Image compression, JPEG, DCT, Huffman coding, run-length coding第一章绪论1.1 图像压缩的意义人类社会已经进入信息时代了，在这个时代，人们每天都可以通过各种手段（如PDA、网络、电视、广播等等）获得大量的信息，而信息的本质，就要求交流和传播，在有必要的时候还要进行储存。
JPEG图像压缩技术的实现与优化(共6篇)
JPEG图像压缩技术的实现与优化（共6篇）篇1：JPEG图像压缩技术的实现与优化JPEG图像压缩技术的实现与优化文章以空间监控系统为背景,深入研究了JPEG图像压缩标准的`实现方法,并基于FPGA对其进行了实现和优化.文中给出了详细的实现方法和优化过程,测试表明达到了很好的效果.作者：张宏伟孙吉福黄长宁Zhang Hongwei Sun Jifu Huang Changning 单位：北京空间机电研究所,北京,100076刊名：航天返回与遥感英文刊名：SPACECRAFT RECOVERYCb=U=(B-Y)×127/226;H.263原有的色彩空间转换算法采用浮点运算，但浮点运算会消耗较多的CPU周期。
为了加快视频处理速度，采用整形乘法和向右移位来代替浮点乘除，从而有效缩短了转换时间。
优化后的转换函数如下：Y=((R×313524)>>20)+((G×615514)>>20)×((B×119538)>>20);Cr=V=((R-Y)×743962))>>20;Cb=U=((B-Y)×589244))>>20;2.2 DCT、IDCT算法的优化二维DCT公式为：(本网网收集整理)二维IDCT公式为：上述两式中，,n取8。
通过分析得出，DCT快速算法的实现可以有两种方式。
一种方法是把已有的快速变换算法（如FFT、FHT等）映射到DCT计算中，这种方式多了一个映射环节，增加了计算的复杂度；另一种方法是从DCT变换本身寻找规律进行改进。
在H.263应用中，注意到两条规则：一是能量集中在少部分DCT 系数上；二是随着量化步长的增大，被量化为零的DCT系数增多，而且对DCT计算的精度要求降低。
于是，采用一种零系数预测策略，即根据量化步长，首先对DCT变换的输入数据分类，对于给定的量化步长，如果输入数据将要被量化为0，那么这些数据就不必做DCT运算，而直接将变换结果置为0。
基于JPEG标准的图像压缩DCT变换
关 键词 ：二维 Ｄ Ｔ变换 ；ＪＥ Ｃ Ｐ Ｇ；图像压 缩
Ｔ ｅ ＤＣＴ ０ ｈ ｆｉ ｇ ｏ ｒ ｓｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ Ｐ ｍａ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｓｏ ａ ｅ ｎ Ｊ ＥＧ
Ｚ Ｅ Ｇ Ｍ ｉａｇ Ａ ｉ — ｎ ，ＷＡ Ｇ Ｌ，ＷＡ ＧＺ—ｏｇ Ｈ ０ Ｑ ａ－ｅ Ｈ Ｎ ｅ ｆ ，Ｇ ＯＸａ ｒ ｇ －ｎ ｏａ Ｎ ｉ Ｎ ｅｙｎ ，Ｚ Ａ ｕ ｋ ｎ
０ 引言
在信息世界迅猛 发展 的今天 ， 人们对计算机实 时处理图像信息的要求越来越高 。如何在保证 图像 质量的前提下 ， 同时兼顾 实时性和高效性成了一个 值得关注的问题 。于是 ， 图像信息进行一定 的压 对
缩处理成为了一个不可或缺的环节 。图像压缩是关 于用最少的数据量来表示尽可能多的原图像的信息 的一 个过程 。 在有关 图像压缩的众多正交变换 中， 离散余弦
Ｉ ｉ ｐｐｒ ｔｏｍ ｔｏｓ ｈｃ ｒ ｕｅ ｃｉ ｅｔｏｄ ｅｓ ｎｌ ｉ ｒｔ ｃｓ ｅｔ ｎｆ ｍ （ Ｃ ）ｈｖ ｎｔ ｓ ａｅ， ｗ ｅ ｄ ｉ ａ ｓｄｔ ａｈ ｖ —ｉ ｎｉ ａ ｄ ｃ ｅ ｏｉ ａｓ ｒ Ｄ Ｔ ａｅ ｈ ｈ ｗ ｈ ｅ ｏ ｅ ｗ ｍ ｏ ｓｅ ｎ ｒ ｏ
咖
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（ ２ ）
１ Ｄ Ｔ变换 原 理 Ｃ
二维 Ｄ Ｔ通常是利用变换 的可分离性和可分 Ｃ 解性 ， 把问题变为一维 Ｄ Ｔ序列 ， Ｃ 即行一列方法来 实现的。
一
ｃｏｓ
【
收 稿 日期 ：２０ —０ —１ ０８ ４ ０
作者简 介：郑美 芳（９５ ， ， ０ 年毕业 于西南交通大学 ， １８ 一）女 ２ ７ ０ 现为 西南交通大学硕士研究生 。 研究方向为图像处理 。
JPEG图像压缩算法及其实现
JPEG图像压缩算法及其实现⼀、JEPG压缩算法（标准）(⼀)JPEG压缩标准JPEG(Joint Photographic Experts Group)是⼀个由ISO/IEC JTC1/SC2/WG8和CCITT VIII/NIC于1986年底联合组成的⼀个专家组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准。
迄今为⽌，该组织已经指定了3个静⽌图像编码标准，分别为JPEG、JPEG-LS和JPEG2000。
这个专家组于1991年前后指定完毕第⼀个静⽌图像压缩标准JPEG标准，并且成为国际上通⽤的标准。
JPEG标准是⼀个适⽤范围很⼴的静态图像数据压缩标准，既可⽤于灰度图像⼜可⽤于彩⾊图像。
JPEG专家组开发了两种基本的静⽌图像压缩算法，⼀种是采⽤以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)为基础的有损压缩算法，另⼀种是采⽤以预测技术为基础的⽆损压缩算法。
使⽤⽆损压缩算法时，其压缩⽐⽐较低，但可保证图像不失真。
使⽤有损压缩算法时，其算法实现较为复杂，但其压缩⽐⼤，按25：1压缩后还原得到的图像与原始图像相⽐较，⾮图像专家难于找出它们之间的区别，因此得到了⼴泛的应⽤。
JPEG有4种⼯作模式，分别为顺序编码，渐近编码，⽆失真编码和分层编码，他们有各⾃的应⽤场合，其中基于顺序编码⼯作模式的JPEG压缩系统也称为基本系统，该系统采⽤单遍扫描完成⼀个图像分量的编码，扫描次序从左到右、从上到下，基本系统要求图像像素的各个⾊彩分量都是8bit，并可通过量化线性地改变DCT系统的量化结果来调整图像质量和压缩⽐。
下⾯介绍图像压缩采⽤基于DCT的顺序模式有损压缩算法，该算法下的JPEG压缩为基本系统。
(⼆)JPEG压缩基本系统编码器JPEG压缩是有损压缩，它利⽤了⼈的视觉系统的特性，将量化和⽆损压缩编码相结合来去掉视觉的冗余信息和数据本⾝的冗余信息。
基于基本系统的JPEG压缩编码器框图如图1所⽰，该编码器是对单个图像分量的处理，对于多个分量的图像，则⾸先应将图像多分量按照⼀定顺序和⽐例组成若⼲个最⼩压缩单元（MCU），然后同样按该编码器对每个MCU各个分量进⾏独⽴编码处理，最终图像压缩数据将由多个MCU压缩数据组成。
JPEG图像压缩算法流程详解（转）
JPEG图像压缩算法流程详解（转）JPEG是Joint Photographic Exports Group的英⽂缩写，中⽂称之为联合图像专家⼩组。
该⼩组⾪属于ISO国际标准化组织，主要负责定制静态数字图像的编码⽅法，即所谓的JPEG算法。
JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法、两种熵编码⽅法、四种编码模式。
如下所⽰：压缩算法：（1）有损的离散余弦变换DCT（Discrete Cosine Transform）（2）⽆损的预测压缩技术；熵编码⽅法：（1）Huffman编码；（2）算术编码；编码模式：（1）基于DCT的顺序模式：编码、解码通过⼀次扫描完成；（2）基于DCT的渐进模式：编码、解码需要多次扫描完成，扫描效果由粗到精，逐级递增；（3）⽆损模式：基于DPCM，保证解码后完全精确恢复到原图像采样值；（4）层次模式：图像在多个空间分辨率中进⾏编码，可以根据需要只对低分辨率数据做解码，放弃⾼分辨率信息；在实际应⽤中，JPEG图像编码算法使⽤的⼤多是离散余弦变换、Huffman编码、顺序编码模式。
这样的⽅式，被⼈们称为JPEG的基本系统。
这⾥介绍的JPEG编码算法的流程，也是针对基本系统⽽⾔。
基本系统的JPEG压缩编码算法⼀共分为11个步骤：颜⾊模式转换、采样、分块、离散余弦变换（DCT）、Zigzag 扫描排序、量化、DC系数的差分脉冲调制编码、DC系数的中间格式计算、AC系数的游程长度编码、AC系数的中间格式计算、熵编码。
下⾯，将⼀⼀介绍这11个步骤的详细原理和计算过程。
（1）颜⾊模式转换JPEG采⽤的是YCrCb颜⾊空间，⽽BMP采⽤的是RGB颜⾊空间，要想对BMP图⽚进⾏压缩，⾸先需要进⾏颜⾊空间的转换。
YCrCb 颜⾊空间中，Y代表亮度，Cr,Cb则代表⾊度和饱和度(也有⼈将Cb,Cr两者统称为⾊度)，三者通常以Y,U,V来表⽰，即⽤U代表Cb，⽤V代表Cr。
RGB和YCrCb之间的转换关系如下所⽰：Y = 0.299R+0.587G+0.114BCb = -0.1687R-0.3313G+0.5B+128Cr = 0.5R=0.418G-0.0813B+128⼀般来说，C 值 (包括 Cb Cr) 应该是⼀个有符号的数字, 但这⾥通过加上128，使其变为8位的⽆符号整数，从⽽⽅便数据的存储和计算。
基于DCT的JPEG图像压缩及实现
基于DCT的JPEG图像压缩摘要：对于图像来说，如果需要进行快速或实时传输，就要对图像进行压缩，而随着网络的发展，图像压缩技术越来越被人们所关注。
DCT变换是图像压缩的一项重要技术。
本文主要针对基于DCT变换的JPEG图像压缩进行探讨和研究，为了体现压缩变换其效果的明显程度，借助于Matlab软件编写对应算法，进行了算法仿真。
同时，通过具体的实例图片，对所压缩图像前后效果进行对比，压缩效果明显。
其方法简单、速度快且误差小，大大提高了图像压缩的效率。
关键词：DCT变换图像压缩Matlab实现Abstract: For images, if needed fast or real-time transmission, it is very necessary to compress compress the image, and with the development of networks,what the image compression technology has been growing concern. DCT transform is an important h- -echnology for image compression. In this paper, DCT-based JPEG image studies, a- -nd simulation using Matlab for the algorithm, the method is simple, fast and error is small, greatly improving image compression efficiency.Keywords:DCT transform image compression Matlab implementation1、引言对于图像来说，如果需要进行快速或实时传输，就需要对图像进行压缩，图像压缩研究的就是寻找高压缩比的方法且压缩后的图像要有合适的信噪比，在压缩传输后还要恢复原信号。
东大14秋学期《多媒体技术及应用》在线作业3答案
14秋学期《多媒体技术及应用》在线作业3
一,单选题
1. 语音信号的频率范围为（）。
A. 20-20KHz
B. 20-3000Hz
C. 300-3000Hz
D. 300-20KHz
?
正确答案：C
2. 可见光的波长范围为（）。
A. 350nm-750nm
B. 380nm-700nm
C. 380nm-750nm
D. 380nm-780nm
?
正确答案：D
3. 在Flash中使用椭圆工具画一个圆形时，需要按住键盘的（）键并与鼠标配合才能画出圆形。
A. Shift
B. Ctrl
C. Alt
D. Tab
?
正确答案：A
4. 位图与矢量图比较，可以看出（）。
A. 对于复杂图形，位图比矢量图画对象更快
B. 对于复杂图形，位图比矢量图画对象更慢
C. 位图与矢量图占用空间相同
D. 位图比矢量图占用空间更少
?
正确答案：A
二,判断题
1. 多媒体技术中所说的媒体一般指感觉媒体。
A. 错误
B. 正确
?
正确答案：B。
简述jpeg压缩的流程和原理
简述jpeg压缩的流程和原理JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常用的图像压缩格式。
它通过减少图像数据中的冗余信息来实现压缩，从而减小图像的文件大小，同时尽量保持图像的质量。
JPEG压缩的原理主要涉及离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）和量化两个步骤。
下面将详细说明JPEG压缩的流程和原理。
压缩流程：1. 分块：将图像分为8x8大小的块，每个块包含64个像素。
2. 颜色空间转换：对于彩色图像，首先将其转换为亮度（Y）和色度（Cb和Cr）三个通道。
色度通道的分辨率比较低，因为人眼对亮度的敏感度要高于对颜色信息的敏感度。
3. DCT变换：对每个8x8的块进行DCT变换。
DCT变换将图像从像素域转换到频率域，提取图像中的频率信息。
4. 量化：对于DCT变换的系数，使用量化表对其进行量化。
量化表中由于包含了不同频率信息的权重，对高频信号的量化较为严格，对低频信号的量化较为宽松。
这样可以减少高频信号的细节信息，从而减少存储空间。
量化后的DCT系数除以相应的量化表值，然后四舍五入，并取整数部分。
5. 编码：将量化后的DCT系数进行熵编码，以进一步减小文件大小。
JPEG中使用的熵编码算法是基于哈夫曼编码的算法。
通过根据系数的出现概率来分配变长编码，出现概率较高的系数使用较短的编码，出现概率较低的系数使用较长的编码。
这样可以保证较常见的系数使用较短的编码，从而进一步减小文件大小。
6. 存储：将编码后的数据存储为JPEG文件。
解压缩流程：1. 读取：读取JPEG文件。
2. 解码：将文件中的编码数据还原为量化后的DCT系数。
3. 逆量化：对量化后的DCT系数进行逆量化操作，恢复DCT系数的值。
4. 逆DCT变换：对逆量化后的DCT系数进行逆DCT变换，从频率域恢复到像素域。
5. 颜色空间还原：对于彩色图像，将亮度（Y）和色度（Cb和Cr）三个通道合并，恢复为原始的RGB颜色空间。
基于DCT图像压缩过程的分析与研究
文章编 号 ：０ ７ ９ １ （０ ２ ０ —０ ３０ １ ０ —４ ６ ２ １ ） ７０ ９ —２
１、 引 言
件。 自ＤＣ 变 换 问世 以来 ， 直 在 图像 压 缩 领 域 起 着 非 常 重 要 的 作 Ｔ 一
用。
颜色分量 ） 即在１２ ｌ范围内表示的无符号整数， ， ｏｐ ， 变成
ｌ ｐ， 一Ｉ ＿ －２ １ ２ｔ 范围内表示的有符号数， 作为Ｄ Ｔ Ｃ 变换的输入量。 经过
２ 、二 维 离 散 余 弦 变 换
一
ａ ａ ｏ１
Ｕ＝Ｖ＝０
Ｕｖ＝０且 ｕ≠ ｖ
ｕ ＞ ｖ ｏ ２２基 于 ＤＣＴ的 图像 压缩 过程 ．
ｃ—＋ｖ（ 。２ ９ ｓｙ１ ） （ ） 一
ｖ＝０ １ ７ ， ， ，… Ｙ＝ ０１ ７ ，…
ＤＣ 变 换是一种 实数域的余弦 函数 ， Ｔ 其二 维离散余 弦变换及 其逆变换定义 如下 ：
其中， ， ＝ 时， ） （ ： ／ ２， 当 １ ０ ｃ ， ｖ １√ 其他情况值为１ ， ｃ） 。
—
—
—
ｕ＝０ ｖ＝ ０
…
，
Ｙ＝ ０ １ ． 一１ ， … Ⅳ
其 中
４
体的视 觉需要。 这样量化后 ， 以用小的数据量来保存采集 的数据 ， 可 对 图像压 缩非常有效 。 （） ２ （） Ｔ系数量化 。 化是将经过ＤＣ ３ＤＣ 量 Ｔ变换后 的频率 系数作为 组数据 ， 个数除 以一个参数 （ 每 该参数是一个折衷 的值 ， 太大 ， 可
基于DCT算法变换的图像压缩技术研究
．
．
Ｋｅ ｏ ｄ Ｉ ａ ｅ Ｃ ｍ ｒ ｓ ｉ ｇ Ｄ Ｔ ｗｖ ｒ ｓ： ｍ ｇ ｏ ｐ ｅ ｓ ｎ ： Ｃ
基于DCT的JPEG图像数据压缩方法研究及应用
和Ｃ成份 的数据 比较 相对不重要 ，就可 以只取部分数据来处 ｒ
理。 以增加压缩的 比例。 Ｐ Ｇ Ｊ Ｅ 通常有两种采样方式 ： Ｕ ４ ｌ Ｙ Ｖ １ 和
Ｙ Ｖ ２， Ｕ ４ ２ 它们 所代 表的意义是ｙ、 ６ ｒ ｃ 和ｃ 三个 成份的资料取样
感度 ， 事实上 ， 人类 的眼睛对亮度 的改变也 比对色彩的改变要 敏感得多 ， 也就是说 ｌ ， 的数据是 比较重要 的。既然 成份 成份
的扩展编码系统。 用于无失真应用场合的无损系统 这其中最 常用的就是基于离散余弦变换（ｃ ） Ｄ Ｔ的顺序型模式， 以下将对
这种模式进行论 。
２１ 离散 余 弦 变 换 的 一 些概 念 ．
ＤＴ Ｃ 变换 的全称是 离散 余 弦变换 （ｉ ｒｔ Ｃ ｓ ｅＴａ ｓ Ｄｓ ｅ ｏｉ ｒ — ｃ ｅ ｎ ｎ ｆｍ ， ｏ ）是指将 一组光强数据转换 成频率数据 ， ｒ 以便得知强度变 化的情形 。若对高频的数据做些修饰 ， 再转 回原来形式的数据 时 ， 然与原始数据有些差异 ， 显 但是人类 的眼睛却是不容易辨 认出来。压缩时 ， 将原始图像数据分成８ ８ ＊ 数据单元矩阵 ， 当图 像数据分 成一个８ ８ ＊ 矩阵 后 ， 必须将每个数值减去 １ ８然 后 还 ２， 代入Ｄ Ｔ Ｃ 变换公式 中 ， 即可达￣ Ｄ Ｔ Ｉ Ｃ 变换的 目的。图像数 ｜
Ｙ＝ ． ９ ０ ２ ９０Ｒ＋ ．８ Ｏ ５ ７ ０Ｇ＋ ． ｌ Ｏ １ ４０Ｂ
国瞬标准化组织 ０ ）和国际电话与 电报顾问委员会
（ｃｔ ） ｃ ｉ ｔ所开发研 制 出了数字 图像 压缩编 码方法 ， 这个压 缩编
码方法就被称为Ｊ Ｅ 算法。同时这种算法也被确定为ＪＥ 标 ＰＧ ＰＧ
多媒体技术JPEG图像压缩标准
单遍扫描完成一个图像分量的编码，扫描次序从左到右，从上 到下。
基于DPCM(差分脉冲编码调制)无损编码模式
无损编码 压缩比可以达到2:1
基于DCT的渐进编码模式
通过多次扫描一幅图像分量的编码，提供了一个由粗到精的渐 进码流结构。
离散余弦变换(DCT)
1 Y00 = N
邋
N- 1 N- 1
X ij
i= 0 i= 0
DC 系数
12
基于DCT的顺序编码模式
缺省的量化方式
Y Q ( x, y) = IntegerRound[Y ( x, y) / Q( x, y)]
13
基于DCT的顺序编码模式
缺省的量化方式
Y Q ( x, 根据心理视觉加权函数得到的 量化表： y) = IntegerRound[Y ( x, y) / Q( x, y)] 量化:DCT变换系数除以量化步长，四舍五入取整
37
基于DCT的渐进的编码模式
渐进模式分为两种
按频段渐进
一次扫描中，只对DCT变换中的某些频段的系数进行编码 传送，然后累进的方式对其他频段进行编码与传送，直至 将全部系数传递完毕
按位渐进
对DCT系数按照其数位由高至低分成若干段，依次对各段 进行压缩编码，先对最有效位的N位进行编码传送，直至 将全部系数传递完毕
JPEG 标准
该专家组开发的算法称为JPEG算法 JPEG 已经成为国际上通用图像的标准
JPEG 标准适用范围
灰度图像，彩色图像 静止图像的压缩，视频序列帧内图像压缩 JPEG可以大范围地调节图像码率和质量
3
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万方数据
４０
青海师范大学学报（自然科学版）
２０１０皇
（３）Ｚ字形编码（Ｚｉｇｚａｇ ｓｃａｎ）．
（４）使用差分脉冲编码调制（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｐｕｌｓｅ ｃｏｄｅ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ＤＰＣＭ）对直流系数进行编码．
（５）使用行程长度编码（ｒｕｎ—ｌｅｎｇｔｈ ｅｎｃｏｄｉｎｇ，ＲＬＥ）对交流系数进行编码．、
应用ＭＡＴＬＡＢ图像处理工具箱中的相关函数和命令来实现基于ＤＣＴ的ＪＰＥＧ图像压缩编码理 论算法的压缩方法简单，仿真程序思路清晰，既保证有较高的压缩比，又保证有较好的图像质量．
４结束语
ＤＣＴ具有算法简单，易于硬件实现等优点，从而广泛应用于图像压缩领域，尤其在高比特率传输条 件下能取得令人满意的压缩效果．然而它在低比特率条件下的“方块效应”成了不容忽视的“瓶颈”缺陷． 原因就在于ＤＣＴ处理的图像是分块进行的，块与块边界两边的像素相关性不能去掉，从而形成了明显 的方块边界．但事无绝对的，一种压缩图像的方法不可能尽善尽美，每一种压缩算法都有优缺点，要想得 到很好的图像压缩，就要综合地利用多种技术来完成． 参考文献：
基于ＤＣＴ的压缩编码属于有损压缩，通过去除图像本身的冗余量和人的视觉冗余量来达到压缩 数据的目的，主要经过以下几个步骤：
（１）正向离散余弦变换（ＤＣＴ）． （２）量化（ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）．
收稿日期：２０１０一０５—１Ｚ 作者简介：吴术路（１９６４一），男（汉族），浙江安吉人，青海师范大学在职硕士研究生，主要从事计算机教学．
参考文献(6条) 1.秦襄培 Matlab图像处理与界面编程宝典 2009 2.张汗灵 MATLAB在图像处理中的应用 2008 3.郑阿奇;曹戈;赵阳 MATLAB实用教程 2002 4.阮秋琦 数字图像处理学 2001
5.李秀敏;万里青;周拥军 基于MATLAB的DCT变换在JPEG图像压缩中的应用[期刊论文]-电光与控制 2005(12)
％图像块处理 ％设置函数句柄 ％图像块处理 ％显示原始图像和压缩重构图像
比较原图和重构图像，可以发现，在抛弃８５％的ＤＣＴ系数后，重构图像时并不会因此而带来其画
万方数据
第３期
吴术路：基于ＤＣＴ的ＪＰＥＧ图像压缩及实现
４ｌ面质量的显著下降．３实验结果分析原始图像压缩里内网像
对比压缩前后的图像可知，压缩后的图像稍显模糊，这是因为该压缩算法为有损压缩，压缩后的图 像丢失了原始图像部分数据信息．但由于ＤＣＴ变换有使图像能量集中在左上方的特性，因此压缩图像 保留了原始图像大部分的图像特征，其视觉效果与原始图像相差不大．
１二维离散余弦变换
离散余弦变换（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ），简称ＤＣＴ变换．是一种与傅立叶变换紧密相关的数学 运算．在傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将 其离散化可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换．余弦变换实际上是傅立叶变换的实数部分，其主 要用于图像的压缩，目前国际压缩标准的ＪＰＥＧ格式中就用到了ＤＣＴ变换． １．１ ＤＣＴ编码算法表述
Ｃ（ｕ）Ｃ（ｖ）Ｆ（ｕ，虮。ｘ（掣）ｃｏｘ（掣） 二维ＤＣＴ的反变换公式为： ｆ（ｘ，ｙ）一丙１厶Ｎ－Ｉ己Ｎ－１ｆ（ｘ ）一丙厶己
，铆）ｃｏｘ（鲤篝产）ｃｏｘ（逊锅业）
１’ｚ＝０ ｙ＝０
一‘’
一‘’
以上各式中的系数：
Ｃ（“），Ｃ（＂）＝圭 当Ｕ，口＝０ √Ｎ
扁其它 Ｃ（“），Ｃ（ｕ）一
２ ＭＡＴＬＡＢ程序实现及其仿真结果
２０１０血 第３期
青海师范大学学报（自然科学版） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｑｉｎｇｈａｉ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ）
２０１０ ＮＯ．３
基于ＤＣＴ的ＪＰＥＧ图像压缩及实现
吴术路
（青海广播电视大学，青海西宁８１０００８）
擒要：对于图像来说，如果需要进行快速或实时传输，就要对图像进行压缩，而随着网络的发展，图像压缩技术越来越被人
在编码过程中，首先将输入图像颜色空间转换后分解为８×８大小的数据块，然后用正向二维ＤＣＴ 把每个块转变成６４个ＤＣＴ系数值，其中１个数值是直流（ＤＣ）系数，即８×８空域图像子块的平均值， 其余的６３个是交流（ＡＣ）系数，接下来对ＤＣＴ系数进行量化，最后将变换得到的量化的ＤＣＴ系数进行 编码和传送，形成压缩后的图像格式．在解码过程中，先对已编码的量化的ＤＣＴ系数进行解码，然后使 用二维ＤＣＴ反变换求逆量化并把ＤＣＴ系数转化为８×８样本像块，最后将操作完成后的块组合成一个 单一的图像．这样就完成了图像的压缩和解压过程．研究表明，ＤＣＴ将８×８图像块变换为频域时数值 集中在左上角，即低频分量都集中在左上角，高频分量分布在右下脚．而低频部分包含了图像大部分信 息，相比之下，高频部分包含的信息量较少．为了压缩数据，往往采用忽略高频系数的办法．而较低频系 数的修改对原始数据的影响较小．
２．１ Ｍａｔｌａｂ程序 下面程序仿真中把图像划分成８×８的图像，计算它们的ＤＣＴ系数，并且只保留６４个ＤＣＴ系数中
的１０个，占１５％．然后对每个图像块利用１０个系数进行ＤＣＴ逆变换来重构图像．仿真程序如下：
Ｉ—ｉｍｒｅａｄ（’ｃａｍｅｒａｍａｎ．ｔｉｆ’）；
％输入图像
ｌ—ｉｍ２ｄｏｕｂｌｅ（Ｉ）；
万方数据
基于DCT的JPEG图像压缩及实现
作者： 作者单位： 刊名：
英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数：
吴术路， WU Shu-lu 青海广播电视大学,青海,西宁,810008
青海师范大学学报（自然科学版） JOURNAL OF QINGHAI NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2010,26(3) 2次
％数据类型转换
Ｔ—ｄｃｔｍｔｘ（８）；
％ 计算二维离散ＤＣＴ矩阵
ｄｃｔ＝＠（ｘ）Ｔ＊ ｘ＊Ｔ’；
％ 设置函数句柄
Ｂ＝ｂｌｋｐｒｏｃ（Ｉ，［８ ８３，ｄｃｔ）；
％ 图像块处理
１ １ １ １ ＯＯ ＯＯ
１ １１Ｏ０ＯＯＯ
１ １ Ｏ Ｏ Ｏ０ ０ Ｏ
１ ＯＯ Ｏ ＯＯ Ｏ Ｏ ｍａｓｋ＝＝
０ ０ＯＯ ＯＯ Ｏ Ｏ
％掩膜
Ｏ ＯＯＯ Ｏ Ｏ ０ Ｏ
ＯＯ０Ｏ ＯＯ Ｏ Ｏ
Ｏ ＯＯＯ Ｏ Ｏ ０ Ｏ
Ｂ２＝ｂｌｋｐｒｏｃ（Ｂ，［８ ８］，＠（ｘ）ｍａｓｋ．＊ｘ）； ｉｎｖｄｃｔ＝＠（ｘ）Ｔ’－Ｋ－ ｘ＊Ｔ； １２＝ｂｌｋｐｒｏｃ（Ｂ２，［８ ８］，ｉｎｖｄｃｔ）； ｉｍｓｈｏｗ（Ｉ），ｆｉｇｕｒｅ，ｉｍｓｈｏｗ（１２） ２．２仿真结果图
［１］秦襄培．Ｍａｔｌａｈ图像处理与界面编程宝典［Ｍ］．北京：电子工业出版社２００９． ［２］张汗灵．ＭＡＴＬＡＢ在图像处理中的应用［Ｍ］．北京：清华大学出版社．２００８． ［３］郑阿奇，曹戈，赵阳．ＭＡＴＬＡＢ实用教程［Ｍ］．北京，电子工业出版社，２００２． ［４１阮秋琦．效字图像处理学［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２００１． ［５］李秀敏，万里青，周拥军．基于ＭＡＴＬＡＢ的ＤＣＴ变换在ＪＰＥＧ图像压缩中的应ｍＵ］．电光与控匍，２００５，４（１２）。２． ［６］赵文俊，董慧敏，朱智民．基于ＭＡＴＬＡＢ的ＪＰＥＧ图像压缩编码仿真实现［刀．机电控制，２００７，１０（２４）；１０．
6.赵文俊;董慧敏;朱智民 基于MATLAB的JPEG图像压缩编码仿真实现 2007(24)
本文读者也读过(10条) 1. 崔春艳.李彩霞 基于DCT变换的数字图像压缩技术及其Matlab实现[期刊论文]-现代电子技术2002(9) 2. 李秀敏.万里青.周拥军.LI Xiu-min.WAN li-qing.ZHOU Yong-jun 基于MATLAB的DCT变换在JPEG图像压缩中的应 用[期刊论文]-电光与控制2005,12(2) 3. 沈洁.杜宇人.殷玲玲.王慧.SHEN Jie.DU Yu-ren.YIN Ling-ling.WANG Hui 基于DCT变换的图像压缩技术研究 [期刊论文]-信息技术2006,30(10) 4. 宫泽林.GONG Ze-lin 基于JPEG图像压缩技术的研究及其Matlab实现[期刊论文]-信息技术2009(10) 5. 郑美芳.高晓蓉.王黎.王泽勇.赵全轲.ZHENG Mei-fang.GAO Xiao-rong.WANG Li.WANG Ze-yong.ZHAO Quan-ke 基于JPEG标准的图像压缩DCT变换[期刊论文]-信息技术2008(11) 6. 余秋菊 基于DCT变换的JPEG图像压缩及其MATLAB实现[期刊论文]-科技信息(学术版)2008(36) 7. 钱裕禄.周雪娇 基于DCT的JPEG图像压缩编码算法的MATLAB实现[期刊论文]-浙江万里学院学报2002,15(1) 8. 李春霞.LI Chunxia 基于二维DCT的图像压缩编码及其实现[期刊论文]-现代电子技术2008,31(16) 9. 许小明.XU Xiao-ming 基于DCT变换的彩色图像压缩应用研究[期刊论文]-宜春学院学报2010,32(8) 10. 白淑岩.BAI Shu-yan 基于DCT的图像压缩及Matlab实现[期刊论文]-烟台职业学院学报2007,13(2)
们所关注．ＤＣＴ变换是图像压缩的一项重要技术．本文主要对基于ＥＸＩＴ变换的ＪＰＥＧ图像压缩进行研究，并用Ｍａｔｌａｂ进行
了算法仿真．其方法简单、速度快且误差小，大大提高了图像压缩的效率．
关键词：ＤＣＴ变换；图像压缩；Ｍａｔｌａｂ
中图分类号：ＴＰ３０１．６
文献标识码：Ａ
文章编号：１００１—７５４２｛２０１０）０３—００３９—０３
对于图像来说，如果需要进行快速或实时传输，就需要对图像进行压缩，图像压缩研究的就是寻找 高压缩比的方法且压缩后的图像要有合适的信噪比，在压缩传输后还要恢复原信号．图像压缩可分为有 损压缩和无损压缩，尽管人们总希望能对图像进行无损压缩，但通常有损压缩的压缩比比无损压缩的 高，更易于传输．基于离散余弦变换（ＤＣＴ，Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）的图像压缩是有损压缩算法，它 应用于绝大多数图像压缩场合，并且它能在图像的压缩操作中获得较高的压缩比，压缩后还原得到的图 像与原始图像相比较，重构图像与原图像的视觉效果基本相同，因而得到了广泛的应用．因此，本文以基 于ＤＣＴ的二维ＪＰＥＧ图像压缩为主要研究内容，通过软件仿真实现分析实验结果得出结论．