数字图像处理实验5 图像压缩
数字图像处理中的图像压缩算法研究
数字图像处理中的图像压缩算法研究随着数字媒体技术的不断发展，数字图像处理已经成为了重要的研究领域之一。
在数字图像处理中，图像压缩算法是其中非常重要的一个研究方向。
图像压缩算法的目的是降低图像数据的冗余度，从而可以用更少的存储空间来存储图像数据，同时减少图像数据的传输时间，使得图像在网络传输和存储时具有更好的效果。
图像压缩算法主要分为无损压缩和有损压缩两种类型。
无损压缩能够完全恢复原始图像，而有损压缩则只能以一定的误差恢复原始图像。
根据压缩的方法又可以分为基于熵编码的压缩和基于变换的压缩两种。
基于熵编码的图像压缩算法包括哈夫曼编码、算术编码等方法。
其中，哈夫曼编码是最为常见的一种方法。
哈夫曼编码是一种无损数据压缩算法，通过统计文本中各个字符出现的频率，将出现频率较高的字符用较短的编码表示，出现频率较低的字符用较长的编码表示，从而达到文本压缩的目的。
在图像压缩中，可以将图像分成若干大小不等的块，然后对每个块进行哈夫曼编码压缩，最后将所有块的编码结果拼接起来进行存储。
虽然哈夫曼编码是一种非常高效的压缩算法，但是由于它需要对数据进行全局扫描，因此它的计算时间是比较长的。
基于变换的图像压缩算法包括离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）等方法。
离散余弦变换是一种用于信号处理和数据压缩的重要数学工具，它将时间域的信号转换为频域的信号。
在图像压缩中，我们可以采用DCT将图像分解为多个小块，然后将每个小块的高频分量截掉，只保留低频分量，最后将所有低频分量结果合并起来，从而获得压缩后的图像。
由于DCT算法只需要对数据进行局部变换，因此计算效率比哈夫曼编码高得多。
离散小波变换也是一种用于图像压缩的重要数学工具，它在图像处理中得到广泛应用。
离散小波变换可以将图像分解成一系列小波块，并将高频分量和低频分量分别表示，然后将高频分量舍去，只保留低频分量，最后将所有低频分量结果合并起来，从而实现压缩。
在图像压缩中，DWT的计算速度比DCT更快。
数字图像处理中的图像压缩算法
数字图像处理中的图像压缩算法随着科技和计算机技术的不断发展，数字图像处理成为了一个非常重要的领域。
数字图像处理技术广泛应用于各个领域，如图像储存、通信、医疗、工业等等。
在大量的图像处理中，图像压缩算法是非常关键的一环。
本文将介绍一些数字图像处理中的图像压缩算法。
一、无损压缩算法1. RLE 算法RLE（Run Length Encoding）算法是常见的图像无损压缩算法之一，它的主要思想是将连续的像素值用一个计数器表示。
比如将连续的“aaaa”压缩成“a4”。
RLE 算法相对比较简单，适用于连续的重复像素值较多的图像，如文字图片等。
2. Huffman 编码算法Huffman 编码算法是一种将可变长编码应用于数据压缩的算法，主要用于图像无损压缩中。
它的主要思想是将频率较高的字符用较短的编码，频率较低的字符用较长的编码。
将编码表储存在压缩文件中，解压时按照编码表进行解码。
Huffman 编码算法是一种效率较高的无损压缩算法。
二、有损压缩算法1. JPEG 压缩算法JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩算法是一种在有损压缩中广泛应用的算法。
该算法主要是针对连续色块和变化缓慢的图像进行处理。
JPEG 压缩算法的主要思想是采用离散余弦变换（DCT）将图像分割成小块，然后对每个小块进行频率分析，去除一些高频信息，再进行量化，最后采用 Huffman 编码进行压缩。
2. MPEG 压缩算法MPEG（Moving Picture Experts Group）压缩算法是一种针对视频压缩的算法，它主要是对视频序列中不同帧之间的冗余信息进行压缩。
该算法采用了空间域和时间域的压缩技术，包括分块变换编码和运动补偿等方法。
在分块变换编码中，采用离散余弦变换或小波变换来对视频序列进行压缩，再通过运动估计和补偿等方法，去除冗余信息。
三、总结数字图像处理中的图像压缩算法有很多种，其中无损压缩算法和有损压缩算法各有特点。
数字图像处理中的图像压缩技术研究
数字图像处理中的图像压缩技术研究数字图像处理是指通过计算机技术对图像进行处理和分析，其中图像压缩技术是数字图像处理领域中的一个重要分支。
图像压缩技术的作用是将图像压缩成较小的数据量，方便图像的传输和存储。
本文将详细介绍数字图像处理中的图像压缩技术的研究。
一、图像压缩的概念图像压缩是指通过一定的技术手段将图像的数据量进行压缩，从而减小图像的体积，达到方便传输和存储的目的。
图像压缩主要分为有损压缩和无损压缩两种方式。
无损压缩是指在压缩图像的同时，不会对图像的质量造成影响，可以完全还原出原始的图像。
而有损压缩则是在压缩图像的过程中，会对图像的质量进行一定程度上的损失，但是压缩后的图像数据量会大大降低。
二、图像压缩技术的应用图像压缩技术在数字图像处理中有着广泛的应用。
首先，在图像的传输和存储过程中，若图像数据量过大，会导致传输时间长和存储空间不足等问题，将图像压缩后可以解决这些问题。
其次，在数字影像处理、电子商务、医学影像、视频会议等领域也有着重要的应用。
三、无损压缩技术1. Run-length Encoding （RLE）Run-length Encoding是一种基于像素行的无损压缩技术，它通过对图像中像素出现的连续长度进行编码来达到压缩图像的目的。
当像素值连续出现时，RLE算法只需要储存一个出现的值和像素值的个数，从而达到降低图像数据量的目的。
2. Huffman encodingHuffman encoding是一种基于概率的无损压缩技术，它可以通过编码表来描述图像中出现的像素。
在Huffman encoding中，出现频率较高的像素会使用较短的编码，而出现频率较低的像素则会使用较长的编码。
四、有损压缩技术1. Discrete Cosine Transform（DCT）DCT是一种基于频域的图像压缩方法，实现图像的有损压缩。
该方法将图像通过预处理分为不同的块，对每个块进行离散余弦变换，从而达到较好的压缩效果。
数字图像处理 图像压缩
实验报告实验名称实验二图像压缩课程名称数字图像处理A姓名成绩班级学号日期地点（1）掌握离散余弦变换DCT的实现方法，了解DCT的幅度分布特性，从而加深对DCT 变换的认识；（2）掌握图像DCT变换编码的实现方法，从而加深对变换编码压缩图像原理的理解；（3）使用DCT变换编码编写程序实现图像压缩；2.实验环境（软件条件）Windws2000/XPMATLAB 7.03.实验方法根据如图2.1所示的典型变换编码系统，采用DCT变换对256×256大小、256级灰度的数字图像lena.bmp（如图2.2所示）进行如下处理：图2.1 典型变换编码系统图2.2 实验图像lena.bmp（1）对图像进行8×8分块处理并作DCT变换，观察图像8×8子块的DCT系数的分布，并分析其特点；（2）对DCT系数进行量化及反量化处理，求反量化系数的逆DCT变换，重新显示重建图像、误差图像和误差图像的直方图；（3）将量化步长分别增大为初始值的2倍、4倍、8倍后再进行DCT变换编码，显示不同量化步长条件下的重建图像、误差图像以及误差图像的直方图。
分析重建图像质量和量化步长的关系。
结果图原图像经dct 变化的图像对经DCT 变化后的图像进行量化反量化的图像050100150200250200040006000原图像经dct 变化的图像对经DCT 变化后的图像进行量化反量化的图像05010015020025020004000原图像经dct 变化的图像对经DCT 变化后的图像进行量化反量化的图像05010015020025020004000原图像经dct 变化的图像对经DCT 变化后的图像进行量化反量化的图像050100150200250200040005.实验结论结果图离散余弦变换的变换核为余弦函数。
余弦变换除了具有一般的正交变换性质外，它的变换矩阵的基向量能较好的描述图像信号和人类语音信号的相关特征，因此被应用与图像压缩编码的语音信号处理等领域。
数字图像处理实验报告图像压缩
竭诚为您提供优质文档/双击可除数字图像处理实验报告图像压缩篇一：数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告课程：班级：学号：姓名：指导老师：日期：实验一内容一mATLAb数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在mATLAb中能够处理哪些格式图像。
2．熟练掌握在mATLAb中如何读取图像。
3．掌握如何利用mATLAb来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何在mATLAb中按照指定要求存储一幅图像的方法。
5．图像间如何转化。
二、实验内容及步骤1．利用imread()函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中；解：读取图像，存入数组I 中：I=imread(flower.tif);2．利用whos命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；解：查询数组I的信息：3．利用imshow()函数来显示这幅图像；解：因为imshow()方法不能直接显示tif图像矩阵，因此要先转换成Rgb模式，再调用imshow()显示。
代码如下：>>I1=I(:,:,1);>>I2=I(:,:,2);>>I3=I(:,:,3);>>Rgb=cat(3,I1,I2,I3);>>imshow(Rgb);显示的图像为：4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；解：代码如下：>>imfinfo(flower.tif)结果截图：5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q),q取0-100。
解：代码：>>imwrite(Rgb,flower.jpg,quality,80);结果截图：6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告引言数字图像处理是一门研究如何对图像进行数字化处理的学科，它的应用广泛，涵盖了图像的获取、增强、压缩、分割等多个方面。
本次实验旨在探索数字图像处理的基本原理和常用技术，并通过实践操作加深对数字图像处理的理解。
实验目的1.学习掌握数字图像处理的基本原理；2.熟悉常用的数字图像处理工具和方法；3.实践应用数字图像处理技术解决实际问题。
实验环境在本次实验中，我们使用了以下环境和工具：- 操作系统：Windows 10 - 编程语言：Python - 图像处理库：OpenCV实验步骤步骤一：图像获取与显示首先，我们需要获取一张待处理的图像，并对其进行显示。
在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现图像的读取和显示。
以下是示例代码：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像cv2.imshow('Image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()步骤二：图像增强图像增强是数字图像处理中常用的技术之一，旨在改善图像的质量和可视化效果。
常见的图像增强技术包括灰度转换、直方图均衡化、滤波器等。
以下是示例代码：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 灰度转换gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GR AY)# 直方图均衡化equalized_image = cv2.equalizeHist(gray_image)# 高斯滤波器blurred_image = cv2.GaussianBlur(equalized_image, (5, 5), 0)# 边缘增强enhanced_image = cv2.Canny(blurred_image, 100, 20 0)# 显示图像cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()步骤三：图像压缩图像压缩是数字图像处理中的重要话题，旨在减少图像的存储空间和传输带宽。
数字图像处理实验5 图像压缩
实验5 图像压缩一．实验目的：1．掌握图像压缩的原理——编码冗余，压缩比C R的计算等。
2．了解并掌握霍夫曼编码的原理、实现步骤。
3．掌握JPEG标准——通用的图像压缩/解压缩编码标准。
二．实验内容：1．利用已给出的MATLAB自编函数库matlab_function文件夹，实现压缩比的计算。
2．对信号源符进行霍夫曼编码，以消除信源的冗余数据。
3．练习JPEG标准的压缩/解压缩技术。
三．实验原理：1．图像压缩比C R的计算函数imratio(f1, f2)，计算图像压缩比C R，该函数来自MATLAB自编函数库matlab_function文件夹，语法如下：imratio(imread(‘filename’), ‘filename.jpg’)//第二个参数‘filename.jpg’仅是文件名，实际上是一个结构，内含压缩//后的各种压缩信息，并不代表图像本身>>f = imread(‘E:\医学图像处理实验讲义\实验五\car_lady.jpg’)>>imfinfo E:\医学图像处理实验讲义\实验五\car_lady.jpg//查看图像文件的详细信息>>imwrite(f, ‘car_lady25.jpg’, ‘quality’, 25)//将压缩后的图像存到MATLAB默认路径中>>imfinfo car_lady25.jpg//可依据图像信息计算出压缩率>>f25 = imread(‘car_lady25.jpg’)>>Cr = imratio (f25, ‘car_lady25.jpg’)2．霍夫曼编码符号概率a1 0.1875a2 0.5a3 0.125a4 0.1875函数huffman(p)进行霍夫曼编码，语法：huffman(p) //p为向量符号>>p = [0.1875 0.5 0.125 0.1875]>>c = huffman(p)使用函数mat2huff(‘filename’)对图像进行编码，验证霍夫曼编码压缩的性能。
数字图像处理实验报告图像压缩
数字图像处理实验报告图像压缩竭诚为您提供优质文档/双击可除数字图像处理实验报告图像压缩篇一：数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告课程：班级：学号：姓名：指导老师：日期：实验一内容一mATLAb数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在mATLAb中能够处理哪些格式图像。
2．熟练掌握在mATLAb中如何读取图像。
3．掌握如何利用mATLAb来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何在mATLAb中按照指定要求存储一幅图像的方法。
5．图像间如何转化。
二、实验内容及步骤1．利用imread()函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中；解：读取图像，存入数组I 中：I=imread(flower.tif);2．利用whos命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；解：查询数组I的信息：3．利用imshow()函数来显示这幅图像；解：因为imshow()方法不能直接显示tif图像矩阵，因此要先转换成Rgb模式，再调用imshow()显示。
代码如下：>>I1=I(:,:,1);>>I2=I(:,:,2);>>I3=I(:,:,3);>>Rgb=cat(3,I1,I2,I3);>>imshow(Rgb);显示的图像为：4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；解：代码如下：>>imfinfo(flower.tif)结果截图：5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q),q取0-100。
解：代码：>>imwrite(Rgb,flower.jpg,quality,80);结果截图：6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp 图像，设为flower.bmp。
数字图像处理 实验报告(完整版).doc
数字图像处理实验一 MATLAB数字图像处理初步一、显示图像1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.tif，存入一个数组中；2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；3．利用imshow()函数来显示这幅图像；实验结果如下图：源代码：>>I=imread('lily.tif')>> whos I>> imshow(I)二、压缩图像4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为lily.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。
6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily.bmp。
7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg；8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小；9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。
其中9的实验结果如下图：源代码：4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif')>> imfinfo 'lily.tif'；>> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20);>> imwrite(I,'lily.bmp');7~9 >>I=imread('Sunset.jpg');>>J=imread('Winter.jpg')>>imfinfo 'Sunset.jpg'>> imfinfo 'Winter.jpg'>>figure(1),imshow('Sunset.jpg')>>figure(2),imshow('Winter.jpg')三、二值化图像10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。
数字图像处理课后参考答案
数字图像处理课后参考答案数字图像处理第⼀章1.1解释术语（2）数字图像：为了便于⽤计算机对图像进⾏处理，通过将⼆维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将⼆维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级（层次）也即均匀量化，以此来⽤⼆维数字阵列并表⽰其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。
（3）图像处理：是指对图像信息进⾏加⼯以满⾜⼈的视觉或应⽤需求的⾏为。
1.7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理⽅法等。
彩⾊图像、多光谱图像和⾼光谱图像的处理技术沿⽤了前述的基本图像处理技术，也发展除了⼀些特有的图像处理技术和⽅法。
1.8基本思路是，或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想⽅法显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显⽰或更适合于⼈或及其的处理与分析。
1.9基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从⽽使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来⾯⽬，从⽽获得与景物真实⾯貌相像的图像。
1.10基本思路是，，在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，尽可能的减少图像的存储量，以满⾜图像存储和实时传输的应⽤需求。
1.11基本思路是，通过数学⽅法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进⼀步处理过程，或在进⼀步的图像处理中获得更好的处理效果。
1.12基本⽬的是，找出便于区分和描述⼀幅图像中背景和⽬标的⽅法，以⽅便图像中感兴趣的⽬标的提取和描述。
第⼆章2.1解释下列术语（18）空间分辨率：定义为单位距离内可分辨的最少⿊⽩线对的数⽬，⽤于表⽰图像中可分辨的最⼩细节，主要取决于采样间隔值的⼤⼩。
（19）灰度分辨率：是指在灰度级别中可分辨的最⼩变化，通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。
（20）像素的4邻域：对于图像中位于（x,y）的像素p来说，与其⽔平相邻和垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素，他们的坐标分别为（x-1,y）（x,y-1）（x,y+1）（x+1,y）。
DIP作业指导书
篇一：dip指导书《数字图像处理》实验指导书实验一、数字图像获取实验二、图像的傅立叶变换实验三、图像增强实验四、图像压缩实验五、图像融合实验一、数字图像获取一、实验目的1掌握使用扫描仪等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法； 2修改图像的存储格式。
二、实验原理用扫描仪获取图像也是图像的数字化过程的方法之一。
扫描仪按种类可以分为手持扫描仪，台式扫描仪和滚筒式扫描仪（鼓形扫描仪）。
扫描仪的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。
各类扫描仪都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi，dpi是英文dot per inch 的缩写，意思是每英寸的像素点数。
扫描仪工作时，首先由光源将光线照在欲输入的图稿上，产生表示图像特征的反射光（反射稿）或透射光（透射稿）。
光学系统采集这些光线，将其聚焦在ccd上，由ccd将光信号转换为电信号，然后由电路部分对这些信号进行a/d转换及处理，产生对应的数字信号输送给计算机。
当机械传动机构在控制电路的控制下，带动装有光学系统和ccd的扫描头与图稿进行相对运动，将图稿全部扫描一遍，一幅完整的图像就输入到计算机中去了。
图1.1扫描仪的工作原理扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的rgb 三条彩色光带分别照到各自的ccd上，ccd将rgb光带转变为模拟电子信号，此信号又被a/d 变换器转变为数字电子信号。
至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。
数字图像处理图像压缩
x6
0.04
(01011)
Huffman变长编码方法能得到一组最优的变长码，
其过程是：
（1）把信源X中的消息按出现的概率从大到小的顺
序排列。
第 七
（2）把最后两个出现概率最小的消息合并成一个
章 消息，从而使信源的消息数减少一个，并同时再次
图 将信源中的消息概率从大到小排列一次。
像 压
（3）重复上述步骤，直到信息源最后为两个信息
M
H Pk log 2 Pk 比特
k 1
熵表示每个像素的平均信息量为多少比特，是
编码所需比特数的下限。
7.3.1.1 一些基本概念
2) 平均码字长度
第
七
章 图 像 压
设ßk为数字图像第k个码字Ck的长度。其相应出
现的概率为Pk ，则该数字图像所赋予的码字平均长
度为：
m
N k Pk 比特
七 章
反映图像中像素之间的相互关系。
图 像
因为任何给定像素的值可以根据与这个像素相 邻的像素进行预测，所以单个像素携带的信息相对
压 较少。
缩
例如：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 -11 8 7 -3
7.2.1 数据冗余
第 七
•
什么是心理视觉冗余？
章
图 像
心理视冗余压缩是不可恢复的，量化的
缩 结果导致了数据有损压缩。
7.2.2 保真度准则—评价压缩算法的 准则
第 • 保真度准则
七 章 图像压缩可能会导致信息损失，如去除心理视 图 觉冗余数据。 像 压 需要评价信息损失的测度以描述解码图像相对 缩 于原始图像的偏离程度，这些测度称为保真度准则。
数字图像处理中的图像压缩技术研究
数字图像处理中的图像压缩技术研究随着数字图像处理技术的不断发展，图像压缩已经成为了一个非常重要的研究方向。
图像压缩的目的在于将图像数据进行压缩，以便在存储和传输时占用更少的空间和带宽。
目前广泛应用的压缩技术包括有损压缩和无损压缩两种，本文将对图像压缩的常见技术进行分析和讨论。
一、有损压缩有损压缩即在压缩图像的过程中，会有部分信息被舍弃，这样也就会有部分的图像质量损失。
有损压缩主要包括以下两种技术：1. 基于变换的压缩变换压缩是一种基于数学变换的压缩方法，主要通过数学公式将原图像转化为一组频域系数，并对频域系数进行编码。
其中最常用的是离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）。
离散余弦变换将图像分成若干个8x8的小块，将每个小块纵向（其实可以横向也可以）滤波后再横向滤波，得到一些常数和一些正负值，取常数和正值组成高频的正系数，取负值组成高频的负系数，这样就可以利用熵编码技术对系数进行压缩编码，最后得到的压缩文件需要一定的解码过程才可以得到原图像。
离散小波变换利用小波分析的思想将原始图像分成多层，每一层分解为一组高频和低频系数。
在低频系数上进行进一步分解，可得到更低频的系数和更高频的系数，如此反复，直到达到总层数或最小分辨率为止。
基于变换的压缩方法具有压缩率高、图像质量好等优点，被广泛应用于数字图像压缩领域。
2. 基于预测的压缩基于预测的压缩是另一种常见的有损压缩技术，其思想是通过对原始像素的预测值和预测误差的编码进行压缩。
其中，最常用的预测方法是差分预测和运动估计预测。
差分预测方法是指以图像中一个像素点前面的像素点为预测值，然后将预测值与实际值之差作为压缩编码的依据。
运动估计预测方法则是以图像序列中的前一帧图像为预测值，根据两帧图像间的运动差异，得到运动矢量，并通过熵编码对其进行压缩。
二、无损压缩与有损压缩相比，无损压缩技术在压缩图像时不丢失任何像素信息，因此压缩后的图像仍与原图像完全一致。
无损压缩又可以分为以下两种技术：1. 基于预测的压缩在无损压缩中，基于预测的压缩技术同样被广泛应用于数字图像压缩领域。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告第一章总论数字图像处理是计算机图形学、数字信号处理等学科交叉的一门学科。
它是基于数字计算机对图像信号进行数字处理的一种方法。
数字图像处理技术已广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、图像识别、安防监控等领域，在当今社会中具有不可替代的重要作用。
本次实验主要介绍了数字图像处理的基本方法，包括图像采集、图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等几个方面。
在实验过程中，我们采用了一些常用的数字图像处理方法，并通过 Matlab 图像处理工具箱进行实现和验证。
第二章实验过程2.1 图像采集在数字图像处理中，图像采集是一个重要的步骤。
采集到的图像质量直接影响到后续处理结果的准确性。
本次实验使用的图像是一张 TIF 格式的彩色图像，通过 Matlab 读取图像文件并显示，代码如下：```Matlabim = imread('test.tif');imshow(im);```执行代码后，可以得到如下图所示的图像：2.2 图像增强图像增强是指利用某些方法使图像具有更好的视觉效果或者变得更适合某种应用。
本次实验我们主要采用直方图均衡化、灰度变换等方法进行图像增强。
2.2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，它可以增加图像的对比度和亮度，使图像更加清晰。
代码实现如下：```Matlabim_eq = histeq(im);imshow(im_eq);```执行代码后，会得到直方图均衡化后的图像，如下图所示：可以看出，经过直方图均衡化处理后，图像的对比度和亮度得到了明显提高。
2.2.2 灰度变换灰度变换是一种用于调整图像灰度级别的方法。
通过变换某些像素的灰度级别，可以增强图像的视觉效果。
本次实验我们采用对数变换和幂函数变换两种方法进行灰度变换。
实验五、图像压缩
桂林理工大学实验报告班级软件15-1班学号3152012011124 姓名周奎良同组实验者实验名称实验五图像压缩日期2018年11月20 日一、实验目的1．理解有损压缩和无损压缩的概念；2．理解图像压缩的主要原则和目的；3．了解几种常用的图像压缩编码方式。
4．利用MATLAB程序进行图像压缩。
二、实验环境1计算机；2 MA TLAB、Photoshop等程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。
4记录用的笔、纸。
三、实验内容1.图像压缩原理图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。
图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。
不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。
压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。
信息的冗余量有许多种，如空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。
高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分，从而以最小的码元包含最大的图像信息。
编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，从信息论角度出发可分为两大类。
（1）冗余度压缩方法，也称无损压缩、信息保持编码或熵编码。
具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。
（2）信息量压缩方法，也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。
也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。
应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类：（1）无损压缩编码种类哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码等。
（2）有损压缩编码种类预测编码，DPCM，运动补偿；频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码；空间域方法：统计分块编码；模型方法：分形编码，模型基编码；基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；（3）混合编码。
医学图像处理实验五
实验5MATLAB图像压缩处理一、实验目的1掌握图像压缩的基本原理和相关概念，熟练运用MATLAB编程实现对图像压缩相关参数如图像压缩比的计算；2 掌握图像离散余弦变换编码的基本步骤，运用MATLAB编程实现对医学图像的DCT变换编码（压缩）和解码（解压缩）；3 通过实践进一步加深对有损压缩和无损压缩实质的理解。
二、实验内容在用户磁盘分区（如G：\）建立名为“Medical Image Compression”的文件夹，将待处理医学图像“skull.tif”拷入其中，并更改MATLAB的当前工作路径为图像所在的目录；1显示图像的大小、计算图像的信息熵（平均信息量）【操作】读入图像“skull.tif”到变量f，利用dir()函数显示原图像文件的大小；计算f的归一化直方图p，利用find()函数找出其中不为零元素的索引后利用下式计算f的信息熵H：【思考题1】原图像占用了多少字节的存储空间？平均每个像素占用了多少字节？经过计算，原图像的信息熵为多少比特？这个数字说明了什么？2对图像进行8×8子图的离散余弦变换【操作】将f直接转换为double类型，利用dctmtx()和blkproc()函数对图像进行8×8子图的离散余弦变换得到F；利用mat2gray()函数将F变换为范围0～1的double类变量Fd，计算Fd的信息熵Hd；【思考题2】Hd与H相比是增大了还是减小了？从信息熵的角度出发，为什么说变换编码能够得到较好的压缩效果？3量化DCT变换后的结果【操作】按照图1所示的量化表，利用量化公式和blkproc()函数对F进行8×8子图量化得到Fq（round函数用于实现数值的四舍五入）；利用find()函数计算Fq中数值为0的元素所占的百分比；图1 标准8×8量化表Q【思考题3】Fq中数值为0的元素所占的百分比是多少？这对于接下来的行程编码提供了什么益处？------------------------------------------以下内容选做------------------------------------------- 4对量化后的系数进行行程编码【操作】将Fq变换为int8类型；按照图2所示的扫描路径对Fq的所有8×8子图进行行程编码（可利用提供的行程编码程序rle.m）得到m×2的矩阵R；R每一行的第二个元素代表行程编码中出现的数值，第一个元素代表该数值连续出现的个数；计算行程编码后图像所占的字节大小及压缩比；至此，对图像f的压缩完成。
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实验5 图像压缩
一．实验目的：
1．掌握图像压缩的原理——编码冗余，压缩比C R的计算等。
2．了解并掌握霍夫曼编码的原理、实现步骤。
3．掌握JPEG标准——通用的图像压缩/解压缩编码标准。
二．实验内容：
1．利用已给出的MATLAB自编函数库matlab_function文件夹，实现压缩比的计算。
2．对信号源符进行霍夫曼编码，以消除信源的冗余数据。
3．练习JPEG标准的压缩/解压缩技术。
三．实验原理：
1．图像压缩比C R的计算
函数imratio(f1, f2)，计算图像压缩比C R，该函数来自MATLAB自编函数库matlab_function文件夹，语法如下：
imratio(imread(‘filename’), ‘filename.jpg’)
//第二个参数‘filename.jpg’仅是文件名，实际上是一个结构，内含压缩
//后的各种压缩信息，并不代表图像本身
>>f = imread(‘E:\医学图像处理实验讲义\实验五\car_lady.jpg’)
>>imfinfo E:\医学图像处理实验讲义\实验五\car_lady.jpg
//查看图像文件的详细信息
>>imwrite(f, ‘car_lady25.jpg’, ‘quality’, 25)
//将压缩后的图像存到MATLAB默认路径中
>>imfinfo car_lady25.jpg
//可依据图像信息计算出压缩率
>>f25 = imread(‘car_lady25.jpg’)
>>Cr = imratio (f25, ‘car_lady25.jpg’)
2．霍夫曼编码
符号概率
a1 0.1875
a2 0.5
a3 0.125
a4 0.1875
函数huffman(p)进行霍夫曼编码，语法：
huffman(p) //p为向量符号
>>p = [0.1875 0.5 0.125 0.1875]
>>c = huffman(p)
使用函数mat2huff(‘filename’)对图像进行编码，验证霍夫曼编码压缩的性能。
对大小为512×512的8比特单色图像Tracy.tif进行压缩，并计算压缩前后的压缩比Cr：
>> f = imread('E:\医学图像处理实验讲义\实验五\Tracy.tif')’)
>> c = mat2huff(f)
>> Cr = imratio(f, c)
3．JPEG标准的压缩/解压缩技术
函数im2jpeg(‘filename’, n)对图像filename进行jpeg标准的压缩，参数n 将下图的标准化数组×参数n，以改变压缩率，默认为1。
函数jpeg2im(‘filename’)将已经jpeg压缩的图像进行解压缩。
>> f = imread(‘E:\医学图像处理实验讲义\实验五\Tracy.tif’)
>>imshow (f)
>> c1 = im2jpeg(f)
>> f1 = jpeg2im(c1)
>>figure, imshow(f1)
>> Cr1 = imratio(f, c1)
>>c4 = im2jpeg(f, 4)
>>f4 = jpeg2im(c4)
>>figure, imshow(f4)
>>Cr4 = imratio(f, c4)
四．实验报告：
1．对图像bubbles.jpg进行参数为25的函数imwrite()保存在默认路径中，计算原图像与压缩保存后的压缩比Cr。
2．对下列符号信源进行霍夫曼编码（排序、从右到左分配码字0和1），与程序得出的编码结果进行验证：
符号概率
a1 0.1875
a2 0.5
a3 0.125
a4 0.1875
对图像Tracy.tif进行霍夫曼编码，求其压缩比。
3．对图像lena.bmp进行JPEG标准压缩、解压缩，对比前后图像的分辨率效果，并求出n=1，n=4时的压缩比Cr1 = ? Cr4 = ?。