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基于DCT的JPEG图像编解码 Name: id: Name: id: 1 课题背景 2 JPEG静止图像解压缩的基本原理 2.1 DCT变换 2.2 量化 2.3 熵编码 3 matlab仿真实现 1 课题背景 随着信息技术的发展，图像信息被广泛应用于多媒体通信和计算机系统中，但是图像数据的一个显著特点就是信息量大。具有庞大的数据量，如果不经过压缩，不仅超出了计算机的存储和处理能力，而且在现有的通信信道的传输速率下，是无法完成大量多媒体信息实时传输的，因此，为了更有效的存储、处理和传输这些图像数据，必须对其进行压缩，因此有必要对图像压缩编码进行研究。由于组成图像的各像素之间，无论是在水平方向还是在垂直方向上都存在着一定的相关性，因此只要应用某种图像压缩编码方法减少这种相关性，就可以达到压缩数据的目的。 2 JPEG静止图像解压缩的基本原理 JPEG提出的JPEG标准是为连续色调图像的压缩提供的公共标准。连续色调图像并不局限于单色调(黑白)图像，该标准可适用于各种多媒体存储和通信应用所使用的灰度图像、摄影图像及静止视频压缩文件。 JPEG 标准还提出 : ①必须将图像质量控制在可视保真度高的范围内，同时编码器可被参数化，允许设置压缩或质量水平。 ②压缩标准可以应用于任何一类连续色调数字图像，并不应受到维数、颜色、画面尺寸、内容和色调的限制。 ③压缩标准必须从完全无损到有损范围内可选，以适应不同的存储CPU和显示要求。 图像压缩编码方法从压缩编码算法原理上可以分为无损压缩编码、有损压缩编码、混合编码方法。而文中介绍的JPEG标准就是一种混合编码方法，既有损的压缩编码又有有损的压缩编码。有损压缩方法是以DCT变换为基础的压缩方法，其压缩率比较 高，是JPEG 标准的基础。无损压缩方法又称预测压缩方法，是以二维DPCM为基础的压缩方式，解码后能完全精确地恢复原图像采样值，其压缩比低于有损压缩方法。 从图1中注意到图中的编码器负责降低输入图像的编码、像素间和心理视觉冗余。在编码处理的第一阶段，离散余弦变换器将输入图像变换成一种(通常不可见的) 格式，以便减少像素间的冗余。在第二阶段，量化器根据预定义的保真度准则来减少映射变换器输出的精确性，以便试图去除心理视觉冗余数据。这种操作是不可逆的，当进行无损压缩时，则必须将其忽略。在第三个即最后一个处理阶段，熵编码器根据所用的码字对量化器输出和离散余弦变换输出创建码字(减少编码冗余)。 F(u,v) [F(u,v)]Q 输入图像 压缩后图像 f(x,y) 8*8像素块 图1(a) JPEG编码框图 DCT变换 量化器 熵编码器 量化表 Q(u,v) Huffman表 F’(u,v) f’(x,y) 压缩后图像 解压缩后图像 f(x,y) 8*8像素块 图1(b) JPEG解码框图 图1 基于DCT的JPEG编/解码原理框图 熵编码器 量化器 DCT 反变换 量化表 Q(u,v) Huffman表 2.1 DCT变换 DCT变换利用了傅里叶变换的对称性，变换后的结果只包含余弦项。虽然变换的种类很多，比如DCT、DFT(Discrete Fourier