内容发布更新时间 : 2024/5/23 2:21:00星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
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变为矩阵形式 i_Rdct_s(2,1:8)=i_Rdcts_c(9:16); i_Rdct_s(3,1:8)=i_Rdcts_c(17:24); i_Rdct_s(4,1:8)=i_Rdcts_c(25:32); i_Rdct_s(5,1:8)=i_Rdcts_c(33:40); i_Rdct_s(6,1:8)=i_Rdcts_c(41:48); i_Rdct_s(7,1:8)=i_Rdcts_c(49:56); i_Rdct_s(8,1:8)=i_Rdcts_c(57:64); 通过按位取值的方法进行反Zig_Zag扫描，并将扫描获得的向量转为8*8矩阵，其中：i_zag为： i_zig=[1,2,6,7,15,16,28,29,3,5,8,14,17,27,30,43,4,9,13,18,26,31,42,44,10,12,19,25,32,41,45,54,11,20,24,33,40,46,53,55,21,23,34,39,47,52,56,61,22,35,38,48,51,57,60,62,36,37,49,50,58,59,63,64]; i_Rdct_s
为： 10.反量化、反DCT变换 i_Rdct=round(i_Rdct_s.*S); %%反量化并取整 i_R_8_8=round(idct2(i_Rdct)); %%
逆DCT变换 其中i_R_8_8为： 11.解码图像显示 for i_r=1:1:37;
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for i_c=1:1:50; end end 用这样一个嵌套for循环将所有8*8子块进行基于DCT变换的JPEG编码解码处理，i_R(i_r*8-7:i_r*8,i_c*8-7:i_c*8)=i_R_8_8; 在循环最后通过该语句将每一个8*8子块放到i_R矩阵中，然后i_R加128得到解码后R色像素矩阵i_RR。 分别对G、B像素矩阵做同样算法处理，得到解码后的像素矩阵i_GG、i_BB。 i_A(:,:,1)=i_RR; i_A(:,:,2)=i_GG; i_A(:,:,3)=i_BB;%%将解码后三元色矩阵放入三维矩阵 u_i_A=uint8(i_A);将矩阵元素设为无符号整型 imshow(u_i_A)；成功！！！ 压缩前后图像对比： 因为没有直接查询Huffman编码表，增加了0的个数和编码长度的编码，压缩比会稍微降低，该方法所获得的压缩率，即压缩了近5倍。 附录： %% %%作者:chengbo %%功能：JPEG图像压缩 %%说明：该程序只是JPEG图像压缩算法的简单验证，为了便于处理，
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所压缩图像像素为400*296，是8*8的整数倍，使用标准哈夫曼编码表编码和解码，没有进行颜色修正，所以没有进行YUV转换，直接进行RGB编码压缩，R/G/B三原色均使用JPEG标准亮度量化矩阵进行量化 clear all; clc; A=imread(‘messi_’); %读取BMP图像矩阵 R=int16(A(:,:,1))-128; %读取RGB矩阵，于DCT时输入为正负输入， G=int16(A(:,:,2))-128; %使得数据分布范围-127——127 B=int16(A(:,:,3))-128; S=[16 11 10 16 24 40 51 61; %JPEG标准亮度量化矩阵 12 12 14 19 26 58 60 55; 14 13 16 24 40 57 69 56; 14 17 22 29 51 87 80 62; 18 22 37 56 68 109 103 77; 24 35 55 64 81 104 113 92; 49 64 78 87 103 121 120 101; 72 92 95 98 112 100 103 99]; zig=[0,1,8,16,9,2,3,10,17,24,32,25,18,11,4,5,... %zig_zag扫描向量
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12,19,26,33,40,48,41,34,27,20,13,6,7,14,21,28,...
35,42,49,56,57,50,43,36,29,22,15,23,30,37,44,51,...
58,59,52,45,38,31,39,46,53,60,61,54,47,55,62,63];
i_zig=[1,2,6,7,15,16,28,29,3,5,8,14,17,27,30,43,... %反zig_zag扫描向量 4,9,13,18,26,31,42,44,10,12,19,25,32,41,45,54,...
11,20,24,33,40,46,53,55,21,23,34,39,47,52,56,61,...
22,35,38,48,51,57,60,62,36,37,49,50,58,59
,63,64]; zig=zig+1; r_dc=0; r_n=0; r_AC=zeros; r_all_bit=0; for i_r=1:1:37; %@0*296可以分为50*37个8*8子块 for i_c=1:1:50; r_ac_cnt=0;
R_8_8=R(i_r*8-7:i_r*8,i_c*8-7:i_c*8);%取出一个8*8块 R_DCT=dct2(R_8_8); %对这一个8*8矩阵进行DCT变化
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R_dct_s=round(R_DCT./S); %量化
取整 Rdcts_c=reshape(R_dct_s’,1,64); Rdcts_c_z=Rdcts_c(zig); %zig_zag扫描 r_dc_diff=Rdcts_c_z(1)-r_dc; %
求DC差值 %r_dc=Rdcts_c_z(1); for i=2:1:64; ?编码中间值，奇数为0的个数，偶数为AC数值 if Rdcts_c_z(i)==0&&r_n elseif Rdcts_c_z(i)==0&&r_n
r_AC(1,2*r_ac_cnt)=Rdcts_c_z(i);
r_n=0; elseif Rdcts_c_z(i)~=0&&r_n r_AC(1,2*r_ac_cnt)=Rdcts_c_z(i); r_n=0; elseif Rdcts_c_z(i)~=0&&r_n==15 r_ac_cnt=r_ac_cnt+1;
r_AC(1,2*r_ac_cnt-1)=r_n;
r_AC(1,2*r_ac_cnt)=Rdcts_c_z(i); r_n=0; elseif Rdcts_c_z(i)==0&&r_n==15 r_ac_cnt=r_ac_cnt+1;
r_AC(1,2*r_ac_cnt-1)=r_n;
r_AC(1,2*r_ac_cnt)=Rdcts_c_z(i);
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