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实验二_图像压缩

实验二图像压缩

一、IGS量化

IGS利用眼睛对边缘固有的敏感性,通过一个伪随机数加到每个像素上将这些边缘拆散。这个伪随机数是在对结果进行量化之前,根据表示相邻像素灰度级的原编码的低位生成的。由于低位完全是随机的,所以这样做等于增加了通常与伪轮廓相关的人工边缘随机性的灰度级。

实验要求:分别使用均匀量化和IGS量化将图像Fig8.04(a)量化为16个灰度级,比较均匀量化和IGS量化的结果。

二、Truncated Huffman编码

当要对大量符号进行编码是,构造最佳二值Huffman编码不是一件简单的工作。对于有J个信源符号的一般情况,必须进行J-2次的信源简化和J-2次编码分配。因此,若对具有256个灰度级的图像构造最佳Huffman编码则需要254次信源简化和254次编码分配。考虑到这项工作在计算上的复杂性,牺牲编码效率以换取编码结构的简单性有时是有必要的。

Truncated Huffman编码对基本Huffman编码策略进行简单修改:

(1)对最可能出现的M个符号进行Huffman编码(M为小于J的正整数)(2)对其他的码都用在一个合适的定长码前加一个前缀码表示

实验要求:对Lena图像进行Truncated Huffman编码。要求截断数量M分别为1到255,重复进行Truncated Huffman编码,计算编码的平均码长,分析M的值对编码的影响。

三、DCPM预测器做预测编码

DPCM预测器

0 无预测

1 A

2 B

3 C

4 A+B-C

5 A+(B-C)/2

6 B+(A-C)/2

7 (A+B)/2

C B

A Y

注意:第一行固定采用

Y-A预测,第一列固定采用Y-B预测,第一行且第一列点无预测