图像的帧内预测编码

图像的帧内预测编码
设计内容：对一幅彩色或者灰度图像二维帧内预测编码，采用4阶线性预测器，根据最小均方误差原则（MMSE）设计预测器系数，并对预测误差进行量化处理，根据量化后的误差得到解码图像。

设计目的：掌握图像的预测编解码的原理。

课题要求：对任意大小的输入图像进行二维帧内预测编码，设计最佳预测器系数，比较不同图像预测器系数的共同点和不同点。

对预测误差进行量化处理后，根据误差图像接到解码图像，对比图像质量，计算信噪比。

以下是从网上找的
clc;
clear all;
close all;
I2=imread('D:\MATLAB7\tuxiang\messi.bmp');%读入图片
I=double(I2);%设定I是double类型
fid=fopen('mydata.dat','w');
[m,n]=size(I);
J=ones(m,n);
J(1:m,1)=I(1:m,1);
J(1,1:n)=I(1,1:n);
J(1:m,n)=I(1:m,n);%把I(1,1)赋值给J（1,1）
J(m,1:n)=I(m,1:n);
for k=2:m-1
for l=2:n-1
J(k,l)=I(k,l)-(I(k,l-1)/2+I(k-1,l)/4+I(k-1,l-1)/8+I(k-1,l+1)/8);%前值预测，J为要拿来编码传输的误差
end
end
J=round(J)
cont=fwrite(fid,J,'int8'); %解码
cc=fclose(fid);
fid=fopen('mydata.dat','r');
I1=fread(fid,cont,'int8');
tt=1;
B=ones(m,n)
for l=1:n
for k=1:m
B(k,l)=I1(tt);
tt=tt+1;
end
end
B=double(B);
A=ones(m,n);
A(1:m,1)=B(1:m,1);
A(1,1:n)=B(1,1:n);
A(1:m,n)=B(1:m,n);
A(m,1:n)=B(m,1:n);
for k=2:m-1
for l=2:n-1
A(k,l)=B(k,l)+(I(k,l-1)/2+I(k-1,1)/4+I(k-1,l-1)/8+I(k-1,l+1)/8);% end
end
cc=fclose(fid);
A=uint8(A);
subplot(2,2,1),imshow(I2);
subplot(2,2,2),imshow(A);
subplot(2,2,3),imshow(mat2gray(A)
量化
[m,n]=size(J);
a=max(max(J)); %求出这个矩阵的最大数字
b=min(min(J)); %求出矩阵最小数字
c=20; %量化层数
t=round((a-b)/c); %量化间隔
for z=b:t:a
for p=1:m
for q=1:n
if((J(p,q)>z) & (J(p,q)<=(z+t)))
J(p,q)=(2*z+t)/2;
end
end
end
end
信噪比
%Matlab计算信噪比，程序如下
function snr=SNR(I,In)
% 计算信号噪声比函数
% by Qulei
% I :original signal
% In:noisy signal(ie. original signal + noise signal)
% snr=10*log10(sigma2(I2)/sigma2(I2-I1))
[row,col,nchannel]=size(I);
snr=0;
if nchannel==1%gray image
Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power
Pn=sum(sum((I-In).^2));%noise power
snr=10*log10(Ps/Pn);
elseif nchannel==3%color image
for i=1:3
Ps=sum(sum((I(:,:,i)-mean(mean(I(:,:,i)))).^2));%signal power
Pn=sum(sum((I(:,:,i)-In(:,:,i)).^2));%noise power
snr=snr+10*log10(Ps/Pn);
end
snr=snr/3;
end
,。