使用Matlab實現(xiàn)JPEG壓縮

姓名:李偉? ? ? 學(xué)號:17101223393

【嵌牛導(dǎo)讀】:大家都應(yīng)該都知道圖像壓縮涉瘾,但是你們都知道壓縮的詳細(xì)過程嗎睛驳?今天和大家分享一下。

【嵌牛鼻子】:DCT 變換粱甫、圖像壓縮胜宇。

【嵌牛提問】:DCT變換的計算過程

【嵌牛正文】:

一耀怜、圖像壓縮原理

圖像分成 8*8 小塊 –> DCT 變換 –>用量化表對其量化 –>編碼生成壓縮數(shù)據(jù)

二、具體壓縮過程

1桐愉、將原始圖像分為 8 * 8 的小塊, 每個 block 里有 64 個像素封寞。

2、 將圖像中每個 8 * 8 的 block 進行 DCT 變換仅财。8 * 8 的圖象經(jīng)過 DCT 變換后,其低頻分量都集中在左上角,高頻分量分布在右下角。由于該低頻分量包含了圖象的主要信息(如亮度),而高頻與之相比,就不那么重要了,所以我們可以忽略高頻分量碗淌。

3盏求、 利用量化表抑制高頻變量抖锥。量化操作,就是將某一個值除以量化表中對應(yīng)的值。由 于量化表左上角的值較小,右上角的值較大,這樣就起到了保持低頻分量,抑制高 頻分量的目的碎罚。壓縮時候?qū)⒉噬珗D像的顏色空間由 RGB 轉(zhuǎn)化為 YUV 格式磅废。其中 Y 分量代表了亮度信息,UV 分量代表了色差信息。相比而言,Y 分量更重要一些荆烈。 我們可以對 Y 采用細(xì)量化,對 UV 采用粗量化,可進一步提高壓縮比拯勉。所以量化表 通常有兩張,一張是針對 Y 的標(biāo)準(zhǔn)亮度量化表;一張是針對 UV 的標(biāo)準(zhǔn)色彩量化表。

4憔购、 經(jīng)過量化之后右下角大部分?jǐn)?shù)據(jù)變成了 0,左上角為非零數(shù)據(jù)宫峦。這時使用 Z 字型(如 圖所示)的順序來重新排列數(shù)據(jù)生成一個整數(shù)數(shù)組,這樣 0 就位于數(shù)組都后端。找到數(shù)組最后一個非零元素,將其后的數(shù)據(jù)都舍棄,并加上結(jié)束標(biāo)志玫鸟。

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