数字图像处理图像编码
数字图像处理实验报告 (图像编码)
实验三图像编码一、实验内容:用Matlab语言、C语言或C++语言编制图像处理软件，对某幅图像进行时域和频域的编码压缩。
二、实验目的和意义:1. 掌握哈夫曼编码、香农-范诺编码、行程编码2．了解图像压缩国际标准三、实验原理与主要框架:3.1实验所用编程环境:Visual C++6.0（简称VC）3.2实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:(如图3.1)图3.1 位图的文件结构具体组成图:单色DIB 有2个表项16色DIB 有16个表项或更少 256色DIB 有256个表项或更少 真彩色DIB 没有调色板每个表项长度为4字节（32位） 像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍biSize biWidth biHeight biPlanes biBitCount biCompression biSizeImagebiXPelsPerMeter biYPelsPerMeter biClrUsedbiClrImportantbfType=”BM ” bfSizebfReserved1 bfReserved2 bfOffBits BITMAPFILEHEADER位图文件头 （只用于BMP 文件）BITMAPINFOHEADER位图信息头Palette 调色板DIB Pixels DIB 图像数据3.3 数字图像基本概念数字图像是连续图像(,)f x y 的一种近似表示，通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示：(0,0)(0,1)...(0,1)(1,0)(1,1)...(1,1).........(1,0)(1,1)...(1,1)f f f M f f f M f N f N f N M -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦每一个采样单元叫做一个像素(pixel )，上式(2.1)中，M 、N 分别为数字图像在横(行)、纵(列)方向上的像素总数。
数字图像处理数字图像的压缩编码
debbie. bmp BMP是一种与设备无关的位图格式。 256×256，65KB 一般采用非压缩模 式
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400×400，10.9KB，
原图像数据468KB
5.1.1 图像压缩编码的必要性
2000年5月植被指数遥感图.bmp，原图像数据976×720＝2MB
9
5.1.1 图像压缩编码的必要性
Buaa.jpg，0.98MB ,原图像数据1900×1560＝8.5MB
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5.1.3 图像压缩编码的分类
3．按压缩方法进行分类
静图：静止图像（要求质量高） 动图：活动的序列图像（相对质量要求低，压缩 倍数要高）
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5.1.3 图像压缩编码的分类
4．按失真与否进行分类
无失真压缩：经压缩后再恢复图像与原图像无任何 区别， 一般压缩倍数 < 2
有限失真压缩：单帧（静）4～20倍。图像序列 （x、y、t）50～200倍
像素相关性大：压缩潜力大
评价受人的影响大（军标）
4
5.1 概述
图像的特点
数据量大，为其存储、传输带来困难，需压缩
例：电话线传输速率一般为56kbit/s（波特率）
一幅彩色图像640×480×24bit = 7Mbit大小 1．传输一幅图像：时间约2分钟左右 如压缩20倍，传一幅图6s左右，可以接受，实用 2．实时传送：640×480×24bit×25帧/s=175Mbit/s，
小，这种信息就被称为视觉心理冗余。
33K
15K
28
5.1.2 图像压缩编码的可能性
图像无损压缩的原理
RGB RGB RGB RGB
RGB
RGB RGB
RGB
RGB RGB
图像编码的基本原理
图像编码的基本原理图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的有效存储和传输。
在图像编码的过程中，需要考虑到图像的信息量、保真度、压缩比等多个因素，因此，图像编码的基本原理显得尤为重要。
首先，图像编码的基本原理包括两个主要方面，压缩和编码。
压缩是指通过一定的算法和技术，减少图像数据的存储空间和传输带宽，而编码则是将压缩后的图像数据转换成数字信号，以便于存储和传输。
在实际的图像编码过程中，通常会采用有损压缩和无损压缩两种方式，以满足不同应用场景的需求。
有损压缩是指在压缩图像数据的同时，会损失一定的信息量，但可以获得更高的压缩比。
常见的有损压缩算法包括JPEG、MPEG等，它们通过对图像进行离散余弦变换、量化、熵编码等步骤，实现对图像数据的有损压缩。
而无损压缩则是在不损失图像信息的前提下，实现对图像数据的压缩。
无损压缩算法主要包括LZW、Huffman编码等，它们通过对图像数据的统计特性进行编码，实现对图像数据的无损压缩。
除了压缩和编码外，图像编码的基本原理还包括了对图像信息的分析和处理。
在图像编码的过程中，需要对图像进行预处理、采样、量化等操作，以便于后续的压缩和编码。
同时，还需要考虑到图像的特性和人眼的视觉感知特点，以实现对图像信息的高效编码和保真传输。
总的来说，图像编码的基本原理涉及到压缩、编码和图像信息处理等多个方面，它是数字图像处理中的重要环节，直接影响到图像的存储、传输和显示质量。
因此，对图像编码的基本原理进行深入理解和研究，对于提高图像处理技术和应用具有重要意义。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解图像编码的基本原理，为相关领域的研究和应用提供参考。
图形编码知识点总结
图形编码知识点总结一、概念图形编码是一种用来表示和传输图像信息的技术。
它是数字图像处理技术的一部分，用来把图像信息转换成数字信号，以便能够存储和传输。
图形编码技术是基于数字信号处理的基础上，通过压缩技术和编码方式，将图像信息转化成数字信号并保存在计算机或其他数字媒体上。
二、图像编码的分类1、无损编码无损编码是指在保持图像质量不变的情况下，将图像数据进行压缩，并进行编码以便于传输和存储。
常见的无损编码算法有无损压缩算法、赫夫曼编码和算术编码等。
无损编码的优点是能够保持图像质量不变，但缺点是无损编码算法产生的文件体积大，传输和存储成本高。
2、有损编码有损编码是指在一定情况下，将图像数据进行压缩并编码，在达到一定压缩比的同时，牺牲一定图像质量的编码方式。
有损编码通过舍弃图像数据中的一些细节信息，将图像数据压缩至较小的存储空间。
有损编码的优点是可以取得较大的压缩比，降低存储和传输成本，但缺点是会对图像质量造成一定程度的影响。
三、图像编码的基本原理1、信号采样信号采样是图像编码的第一步，它是将连续的图像信号转化为离散的数据点。
通过对图像进行采样，可以获得图像在空间和时间上的离散表示。
2、量化量化是将采样得到的离散数据映射为有限数量的离散数值。
量化的目标是将连续的图像信号转化为离散的数字信号集合，以方便图像编码和传输。
3、编码编码是将量化后的离散数据进行数字化处理，通过一定的编码方式将图像数据压缩并进行编码以便传输和存储。
编码方式常见有熵编码、差分编码、矢量量化和小波变换等。
四、常见的图像编码技术1、JPEGJPEG是一种常见的有损图像压缩标准，它采用的是DCT变换和量化技术，能够取得较大的压缩比。
JPEG压缩技术在图像编码中应用广泛，被用于数字摄影、网络传输和数字视频等领域。
2、PNGPNG是一种无损图像压缩标准，它将图像数据进行无损压缩和编码，以便于图像的存储和传输。
PNG压缩技术在需要无损图像保真度的场合得到广泛应用。
数字图像处理~图像编码
Eb = -log2(0.3) = 1.737
Ec = -log2(0.2) = 2.322
总信息量也即表达整个字符串需要的位数为：
E = Ea * 5 + Eb * 3 + Ec * 2 = 14.855 位
举例说明:
如果用二进制等长编码,需要多少位?
数据压缩技术的理论基础是信息论。
2.信息量和信息熵
A
B
数据压缩的基本途径
数据压缩的理论极限
信息论中信源编码理论解决的主要问题：
信息量等于数据量与冗余量之差
I = D - du
数据是用来记录和传送信息的，或者说数据
是信息的载体。
数据所携带的信息。
信息量与数据量的关系：
du—冗余量
I— 信息量
D— 数据量
叁
实时传输：在10M带宽网上实时传输的话，需要压缩到原来数据量的?
肆
存储： 1张CD可存640M，如果不进行压缩，1张CD则仅可以存放?秒的数据
伍
可见，单纯依靠增加存储器容量和改善信道带宽无法满足需求，必须进行压缩
1 图像编码概述
数字化后的图像信息数据量非常大，图像压缩利用图像数据存在冗余信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像。
01.
02.
03.
04.
问题：
把某地区天气预报的内容看作一个信源，它有6种可能的天气：晴天（概率为0.30）、阴天（概率为0.20）、多云（概率为0.15）、雨天（概率为0.13）、大雾（概率为0.12）和下雪（概率为0.10），如何用霍夫曼编码对其进行编码？平均码长分别是多少？
哈夫曼编码
30
10
图像编码有哪些国际标准
图像编码有哪些国际标准图像编码是数字图像处理中的一个重要环节，它涉及到图像的压缩、存储和传输等方面。
在国际上，有一些图像编码的标准被广泛应用，它们为图像编码提供了统一的规范，促进了图像处理技术的发展。
接下来，我们将介绍一些常见的图像编码国际标准。
首先，JPEG（Joint Photographic Experts Group）是图像编码中最为常见的国际标准之一。
JPEG标准采用了一种有损压缩的方法，能够在一定程度上减小图像文件的大小，同时保持图像质量。
这使得JPEG成为了广泛应用于数字摄影和网络传输的图像编码标准。
其次，PNG（Portable Network Graphics）是另一种常见的图像编码国际标准。
与JPEG不同，PNG采用了无损压缩的方法，能够保持图像的原始质量。
此外，PNG还支持透明度和索引色等特性，使得它在网页设计和图像编辑领域有着广泛的应用。
除了JPEG和PNG，还有一些其他的图像编码国际标准，如GIF（Graphics Interchange Format）、TIFF（Tagged Image File Format）等。
它们各自具有特定的优势和适用范围，为不同领域的图像处理提供了多样化的选择。
此外，随着图像处理技术的不断发展，一些新的图像编码国际标准也在不断涌现。
比如，HEVC（High Efficiency Video Coding）是一种针对视频编码的国际标准，它能够在保持高清画质的同时显著减小视频文件的大小，为高清视频传输和存储提供了更好的支持。
总的来说，图像编码国际标准在数字图像处理中起着至关重要的作用，它们为图像的压缩、存储和传输提供了统一的规范，推动了图像处理技术的不断进步。
随着技术的不断发展，我们相信会有更多更好的图像编码国际标准涌现，为数字图像处理领域带来更多的创新和发展。
图像编码的原理与流程详解
图像编码是一种将图像数据转换为更紧凑表示的过程，它在数字图像处理和传输中起着至关重要的作用。
本文将详细解析图像编码的原理和流程，从数据压缩到图像还原，逐步揭示其工作机制。
一、图像编码的基本原理图像编码的基本原理是基于人眼的视觉特性和图像的空间相关性。
人眼对图像的敏感度不均匀，对细节和变化较大的区域更敏感。
因此，图像编码可以通过降低对细节和变化较小的区域的精度来实现压缩。
此外，图像中的相邻像素之间存在一定的相关性，这种相关性可以通过差分编码来利用。
二、图像编码的流程图像编码一般包括以下几个主要的步骤：预处理、变换、量化、编码和解码。
1. 预处理预处理是对原始图像进行一些基本操作，以准备好数据进行后续处理。
常见的预处理操作包括图像去噪、颜色空间转换和亮度调整等。
2. 变换变换是将图像从空间域转换到频域的过程。
常用的变换方法包括离散余弦变换（DCT）和小波变换。
变换的目的是将图像的能量集中在少数重要的频率成分上，减小冗余信息。
3. 量化量化是将变换后的频域系数映射到有限数量的离散级别，以减小数据表示的精度。
量化通常使用固定或自适应的量化表，对不同频率的系数施加不同的量化步长。
4. 编码编码是将量化后的系数进行压缩表示的过程。
常用的编码方法有霍夫曼编码、算术编码和熵编码等。
这些编码方法利用了频率统计和冗余信息的特性，实现了高效的数据压缩。
5. 解码解码是编码的逆过程，将压缩表示的图像数据恢复为原始的图像信息。
解码过程包括解码器的反量化和反变换操作，以及任何必要的后处理步骤。
三、图像编码的应用和发展图像编码技术在图像和视频传输、存储和处理中得到了广泛的应用。
随着网络宽带的提升和存储设备的发展，人们对图像质量和数据压缩比的要求越来越高，图像编码技术也在不断进步。
目前，主流的图像编码标准有JPEG、JPEG 2000和HEVC等。
JPEG 是最常用的静态图像编码标准，它利用了DCT、量化和霍夫曼编码等技术，实现了相对较高的压缩比。
图像编码常用方法介绍(七)
图像编码是将图像数据进行压缩存储的过程，它在数字图像处理领域占据着重要的地位。
通过合理选择和减少冗余的编码方式，可以有效地降低图像的存储空间和传输带宽。
本文将介绍图像编码常用的方法，包括无损编码和有损编码两大类。
一、无损编码无损编码是指在压缩图像数据时能够完全还原原始信息的编码方法。
常用的无损编码方法有：1. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种变长编码方法，它根据每个符号出现的概率进行编码，出现频率高的符号用短码表示，出现频率低的符号用长码表示。
通过构建霍夫曼树，可以实现对图像数据的高效压缩。
2. 预测编码预测编码是一种根据已知像素值预测待编码像素值的方法。
常用的预测编码方法有差值编码和差分编码。
差值编码将像素值与周围像素值的差作为编码值，差分编码则是将像素值与前一个像素值的差进行编码。
这种编码方式能够显著减少冗余信息，提高图像编码效率。
二、有损编码有损编码是指在压缩图像数据时会丢失一部分信息的编码方法。
常用的有损编码方法有：1. 离散余弦变换（DCT）DCT是将图像数据转换到频域的一种方法，通过将图像分块并进行DCT变换，可以将图像数据转换为频域系数。
DCT编码后的图像在高频部分的系数较小，可通过舍弃掉一部分高频系数来减少数据量，从而实现压缩。
2. 小波变换小波变换可以将图像数据分解成多个频域的子带，其中包含了不同尺度和方向的信息。
通过对低频系数进行较少的保留和高频系数的舍弃，可以实现对图像数据的压缩。
3. 基于向量量化的编码基于向量量化的编码是一种将相似的图像块归类到同一类别并用较少的索引值表示的编码方式。
通过对图像块进行聚类和索引编码，可以有效地降低图像数据的存储空间。
总结起来，图像编码常用的方法包括无损编码和有损编码两大类。
无损编码通过霍夫曼编码和预测编码等方法实现对图像数据的高效压缩；有损编码通过DCT、小波变换和基于向量量化的编码等方法在压缩图像数据的同时，会有一定的信息损失。
根据实际需求和应用场景，选取适合的编码方法可以达到较好的图像压缩效果。
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数字图像处理上机实习报告（DIP4----DIP7）学生姓名：杜坤班级：071123学号：20121003699指导老师：傅华明DIP-4 图像编码一．题目要求对图实施费诺-香农编码和解码，计算图像熵，平均码长和冗余度。
二．算法设计1.测试脚本的程序框图2.编码程序框图读入图像的直方图，将图像的灰度值按照概率大小排序，按照香农编码的规则编码。
香农编码将概率由大到小，由上到下排成一排，然后分为两组。
是将大的一组概率赋值为0，概率小的一组赋值为1，这是赋值的原则。
然后依次的重复，直到每组只有一种输入元素为止。
3.解码程序框图三．实现代码1.脚本文件clear allload matp = impr(a); %统计概率code = FanoCodeInit(p); %Fano编码初始化code = FanoEncoder(code);%Fano编码outstream = FanoCodeStream(a,code); %输出data = FanoDecoder(outstream,code);%解码data = reshape(data,8,8); %恢复8*8的形状data = data'; %转置I = abs(p.*log2(p));disp('图像的熵为：');H = sum(I(:)) %计算熵disp('图像的平局码长为：')B = FanoCodeLength(code); %求平均长度disp('编码冗余度为：');r = B/H - 1 %求冗余disp('编码效率为：')e = H/B %求编码效率if isequal(a,data)msgbox('解码后的数据和输入的数据完全吻合');end2.统计灰度的概率function [p]= impr(f)%概率统计[m,n] = size(f);graymax = max(f(:)); %找出灰度最大值，划定统计范围p = zeros(1,graymax + 1);for i = 1:mfor j = 1:nx = f(i,j) + 1;p(x) = p(x) + 1;endendp = p/(m*n);End3.码字的初始化function [code] = FanoCodeInit(p)%FanoShano码字初始化[m,n] = size(p);for i = 1:ncode(i).gray = i - 1;code(i).p = p(i);code(i).str = '';end%冒泡法排序for i = 1:nfor j = 1:n-iif code(j).p > code(j+1).ptemp = code(j);code(j) = code(j+1);code(j+1) = temp;endendendend4.编码function [pin] = FanoEncoder(pin)%FanoShano编码[m,n] = size(pin);flag = 1;while (flag)start = 1;stop = 1;temp = pin(1);for i = 1:n-1if isequal(temp.str,pin(i+1).str)stop = stop + 1;elseif stop == startstart = i + 1;stop = start;temp = pin(i+1);elsebreak;endendif stop ~= startpin = FanoCodeCat(pin,start,stop);elseif i == n-1flag = 0; %退出while(flag)的循环endendendend5.输出码流function [outstream] = FanoCodeStream(data,code) [m,n] = size(data);len = length(code);outstream = '';for i = 1:mfor j = 1:nfor k = 1:lenif code(k).gray == data(i,j);outstream = [outstream,code(k).str];break;endendendendend6.解码function [data] = FanoDecoder(instream,code)len = length(instream);str = '';gray = 0;flag = 0;data = 0;for i = 1:len[gray,flag] = LookUp(code,[str,instream(i)]); if flagdlen = length(data);data(dlen+1) = gray;str = '';elsestr = [str,instream(i)];endenddlen = length(data);data = data(2:dlen);end7.搜索码字function [data,flag] = LookUp(code,str)len = length(code);flag = 0;data = 0;for i = 1:lenif isequal(str,code(i).str)data = code(i).gray;flag = 1;break;endendend8.获得平均码长function [len_ave] = FanoCodeLength(code)len = length(code);len_ave = 0;for i = 1:lenlen_ave = len_ave + code(i).p*length(code(i).str);endend四．结果分析经过检验之后可以看出，将图像数据进行编码，然后再解码得到的数据和原图像数据完全一致，说明此程序成功编码解码，达到了题目的要求。
算法改进：在编码的时候可以直接将灰度值作为码字的下标，提高编码的效率。
DIP-5 图像分割一．题目要求对下图施加高斯噪声，采用LoG 算子对含噪声的图象实施边缘分割，找出该图象的最佳边缘。
二．算法设计在对图像处理的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分常称为目标或对象，它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同，即在一幅图像中把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。
图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。
像的分割有很多种类，边缘分割也有很多种类，LoG 算子是其中一类。
由于在成像时，一个给定像素所对应的场景点，它的周围点对该点的贡献的光强大小呈正态分布，所以平滑函数应能反映不同远近的周围点对给定像素具有不同的平滑作用，因此，平滑函数采用正态分布的高斯函数，即式中，s 是方差。
用h(x ，y)对图像f(x ，y)的平滑可表示为g(x ，y)＝h(x ，y)*f(x ，y)如果令r 是离原点的径向距离，即r2＝x2＋y2，转换，然后对图像g(x ，y)采用拉普拉斯算子进行边缘检测，可得),(*),(),(*e )],(*),([),(224222222y x f y x h y x f r y x f y x h y x g r ∇=⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=∇=∇-σσσ2222e),(σy x y x h +-=上式中的h2∇称为高斯—拉普拉斯滤波(Laplacian of Gaussian，LoG)算子，也称为“墨西哥草帽”。
它是一个轴对称函数，各向同性，它的一个轴截面如图所示。
由图可见，这个函数在r＝±s处有过零点，在|r|<s时为正，在|r|>s时为负；可以证明这个算子定义域内的平均值为零，因此将它与图像卷积并不会改变图像的整体动态范围。
但由于它相当光滑，因此将它与图像卷积会模糊图像，并且其模糊程度是正比于s的。
∇的平滑性质能减少噪声的影响，所以当边缘模糊或噪声较大时，正因为h2∇检测过零点能提供较可靠的边缘位置。
在该算子中，s的选择很重要，利用h2s小时边缘位置精度高，但边缘细节变化多；s大时平滑作用大，但细节损失大，边缘点定位精度低。
应根据噪声水平和边缘点定位精度要求适当选取s。
LoG 算子用到的卷积模板一般较大，不过这些模板可以分解为一维卷积来快速计算。
通过判断零交叉点及其两侧像素符号的变化来确定边缘点。
边缘点两侧的二阶微分是异号的，且正号对应边像点的暗侧，负号对应边像点的亮侧，两侧的符号指示着边缘的起伏走向。
三．实现代码1.主函数clc;i = imread('D:\matlab2011\work\p5-03.tif');subplot(121);imshow(i);title('原图像');b=log_edge(i);subplot(122);imshow(b);title('原图像');2.LoG算子提取边缘点函数%下面的代码可以实现LoG算子提取边缘点的功能function e=log_edge(a)%该函数实现LoG算子提取边缘点%输入为图像a，输出为边缘图像e[m,n]=size(a);e=repmat(logical(uint8(0)),m,n);sigma=2;%产生同样大小的边缘图像e，初始化为0rr=2:m-1;cc=2:n-1;fsize=ceil(sigma*3)*2+1;%选择点数为奇数的滤波器的尺寸fsize>6*sigma；op=fspecial('log',fsize,sigma);%产生LoG滤波器op=op-sum(op(:))/prod(size(op));%将LoG滤波器的均值变为0b=filter2(op,a);%利用LoG算子对图像滤波thresh=.75*mean2(abs(b(rr,cc)));%设置过零检测的门限%寻找滤波后的过零点：+ -和- +表示水平方向从左到右和从右到左过零%[+ -]'和[- +]'表示垂直方向从上到下和从下到上过零%这里我们选择边缘点为值为负的点[rx,cx]=find(b(rr,cc)<0&b(rr,cc+1)>0&abs(b(rr,cc)-b(rr,cc+1))>thresh); %[- +]的情况e((rx+1)+cx*m)=1;[rx,cx]=find(b(rr,cc-1)>0&b(rr,cc)<0&abs(b(rr,cc-1)-b(rr,cc))>thresh); %[+ -]的情况e((rx+1)+cx*m)=1;[rx,cx]=find(b(rr,cc)<0&b(rr+1,cc)>0&abs(b(rr,cc)-b(rr+1,cc))>thresh) ; %[- +]'的情况e((rx+1)+cx*m)=1;[rx,cx]=find(b(rr-1,cc)>0&b(rr,cc)<0&abs(b(rr-1,cc)-b(rr,cc))>thresh); %[+ -]'的情况e((rx+1)+cx*m)=1;%某些情况下LoG滤波结果可能正好为0，下面考虑这种情况：[rz,cz]=find(b(rr,cc)==0);if~isempty(rz)%寻找滤波后的过零%+0-和-0+表示水平方向从左到右和从右到左过零%[+0-]'和[-0+]'表示垂直方向从上到下和从下到上过零%边缘正好位于滤波值为零点上zero=(rz+1)+cz*m; %零点的线性坐标zz=find(b(zero-1)<0&b(zero+1)>0&abs(b(zero-1)-b(zero+1))>2*thresh); %[-0+]'情况e(zero(zz))=1;zz=find(b(zero-1)>0&b(zero+1)<0&abs(b(zero-1)-b(zero+1))>2*thresh); %[+0-]'情况e(zero(zz))=1;zz=find(b(zero-m)<0&b(zero+m)>0&abs(b(zero-m)-b(zero+m))>2*thresh); %[-0+]情况e(zero(zz))=1;zz=find(b(zero-m)>0&b(zero+m)<0&abs(b(zero-m)-b(zero+m))>2*thresh); %[+0-]情况e(zero(zz))=1;end四．结果分析用LoG算子进行边缘检测的结果如图。