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基于MATLAB的JPEG彩色图像编码与解码完整源码程序

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简介:
本项目提供了一个完整的MATLAB实现方案,用于JPEG格式彩色图像的编码和解码过程。它包括了所有必要的函数及详细的注释说明,旨在帮助用户深入理解JPEG压缩标准的技术细节,并应用于实际工程开发中。 函数 [OneColorCode] = JPEGEncode(I, quantizationFactor, quantizationTable) I = double(I); % 扩展范围 I = I - 128; % 平移电平,减去128 [row,column] = size(I); % 获取图像大小 blockCount = row * column / 64;% 计算8*8分块的数量 % 对ImageSub进行DCT变换,并将结果存储在CoefI中 CoefI = blkproc(I, [8 8], @dct2); % 使用JPEG建议的量化矩阵对系数进行量化处理 quantizationMatrix = quantizationFactor .* quantizationTable; % 将每个块根据量化表进行量化并四舍五入取整数 I = blkproc(CoefI, [8 8], @(x) round(x ./ P1), P1, quantizationMatrix); % 对DC系数执行DPCM编码 for i = row - 7 : -8 : 1 for j = column - 7 : -8 : 1 if j == 1 && i ~= 1 % 不是第一个DC系数时,进行重写处理

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客服
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  • MATLABJPEG
    优质
    本项目提供了一个完整的MATLAB实现方案,用于JPEG格式彩色图像的编码和解码过程。它包括了所有必要的函数及详细的注释说明,旨在帮助用户深入理解JPEG压缩标准的技术细节,并应用于实际工程开发中。 函数 [OneColorCode] = JPEGEncode(I, quantizationFactor, quantizationTable) I = double(I); % 扩展范围 I = I - 128; % 平移电平,减去128 [row,column] = size(I); % 获取图像大小 blockCount = row * column / 64;% 计算8*8分块的数量 % 对ImageSub进行DCT变换,并将结果存储在CoefI中 CoefI = blkproc(I, [8 8], @dct2); % 使用JPEG建议的量化矩阵对系数进行量化处理 quantizationMatrix = quantizationFactor .* quantizationTable; % 将每个块根据量化表进行量化并四舍五入取整数 I = blkproc(CoefI, [8 8], @(x) round(x ./ P1), P1, quantizationMatrix); % 对DC系数执行DPCM编码 for i = row - 7 : -8 : 1 for j = column - 7 : -8 : 1 if j == 1 && i ~= 1 % 不是第一个DC系数时,进行重写处理
  • MATLABJPEG
    优质
    本研究利用MATLAB开发了JPEG图像的编码与解码系统,实现了高效的图片压缩和还原功能,为数字图像处理提供了实用工具。 这段文字描述了一个基于MATLAB的JPEG图像编码解码资源,每部分都有详细的注释,并可以直接运行使用。这是一个非常有用的工具。
  • MATLABJPEG - JPEG:在Matlab中实现JPEG功能
    优质
    本项目提供了一套完整的MATLAB程序,用于实现JPEG图像的压缩编码和解码过程。通过该工具,用户可以深入理解JPEG标准的工作原理,并进行相关实验研究。 在Matlab环境中使用JPEG图像编解码代码进行练习可以包括颜色转换、大小调整、DCT变换、量化、扫描顺序以及编码方法如游程码和霍夫曼码(尚未完成)。此外,该程序还包含了高斯滤波器与中值滤波器的实现。其主要目的是通过处理数字图像来熟悉JPEG编码和解码的过程。 系统需求如下: - 操作系统:Windows 10 - 软件环境:Matlab R2014 所需文件包括两个jpg图片(Indoor.jpg 和 outdoor.jpg)以及两个m脚本段落件(door2.m 和outdoor2.m)。运行程序的步骤是将所有相关文件下载并解压到本地目录中,启动matlab 2014软件后打开所需的m脚本,并执行代码以查看结果。同时可以在同一目录下检查生成的新图像。 具体说明如下: - Indoor2.m:包含源代码 - Indoor.jpg: 源jpg图片 - Indoor_1024gray.jpg:将原图转换为灰度模式后的版本 - Indoor_1024convert.jpg:经过大小调整到1024x1024的图像文件 - Indoor_1024DF.jpg:DCT变换后得到的新图片 - doors_1024ReverseDF.jpg: 进行了逆向DCT转换后的结果图
  • MATLABJPEG分块压缩量化
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    本代码实现于MATLAB环境下,针对JPEG标准进行彩色图像的分块压缩与量化编码。通过此程序可有效降低图像数据量,并保持良好的视觉效果。 这段文字描述了一个基于JPRG的彩色图像分块、量化、Z字型扫描以及编码压缩的MATLAB代码示例,适用于初学者学习使用。
  • MATLABJPEG分块压缩量化
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的JPEG彩色图像压缩编码方案,重点在于对图像进行分块处理、DCT变换及量化操作。代码适用于学习和研究数字信号处理中的图像压缩技术。 本段落介绍了一种基于JPRG的彩色图像分块、量化、Z字形扫描以及编码压缩的MATLAB代码,适合初学者学习使用。
  • DCTJPEG
    优质
    本项目研究并实现了基于离散余弦变换(DCT)的JPEG图像压缩编码技术,详细介绍和模拟了其核心编码程序流程。 本图像编码程序采用JPEG的基本模式,并实现了基于DCT变换的JPEG编码功能。其主要组成部分如下: 主程序:func_DCT1.m; 该程序能够完成图像的编码与解码过程。 离散余弦变换函数:func_DCT1.m AC系数编码程序:ACHuffmanEncoding.m DC系数编码程序:DCHuffmanEncoding.m 解码主程序:decoding.m;其中包含对AC、DC系数分别进行解码的子程序: AC解码程序:ACdecoding.m; DC解码程序:DCdecoding.m 此外,还包括峰值信噪比计算函数PSNR.m和Z字形扫描函数zigzag.m。
  • JPEGMATLAB-NCTU-IP-2020
    优质
    本项目为国立交通大学毕业设计作品,旨在实现JPEG图像在MATLAB环境下的高效编码与解码过程,提供源代码分享。 在MATLAB中的JPEG图像编解码课程由王赛培教授讲授。 该课程包括三项作业、两次考试以及一次最终演讲。以下是关于这些任务的一些详情: 1. 最终陈述:同学们需要分组讨论课堂上未涉及的话题,我的小组负责的是图像水印主题。“Final Presentation”文件夹内有演示文稿PPT和最终报告。 成绩评分:口述(92/100)+ 报告(88/100) 2. 第一次作业:该任务要求对六张给定的图片应用图像增强技术,如平滑、锐化及对比度调整等。不允许使用任何程序包进行此项工作,并选择MATLAB作为编程语言。 成绩评分:95/100 3. 第二次作业:这项任务需要实现几种不同的分割算法并对第一项作业中的四张图片做进一步实验,同时还要完成Canny边缘检测、霍夫变换或分水岭算法中的一种。我已经使用MATLAB完成了Canny Edge Detection的实现工作,但由于时间限制尚未完成分水岭算法。 成绩评分:95/100 4. 第三次作业:该任务具体要求未提及。 以上是课程的主要内容和成绩情况概述。
  • JPEG 压缩:JPEG 压缩简易 MATLAB - MATLAB 开发
    优质
    这段MATLAB开发资源提供了JPEG图像编码和解码的基础实现,以及使用MATLAB进行图像压缩的简化代码。适合初学者学习和实验。 这段文字介绍了JPEG压缩标准的简单实现方法,并且每个步骤都附有易于理解的算法说明。
  • JPEG-LS
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    JPEG-LS编解码源程序提供了一种高效的无损和近无损图像压缩解决方案,适用于各种需要高质量图像数据传输与存储的应用场景。 JPEG-LS(ISO/IEC 14495-1)是一种无损图像压缩标准,由Loew 和 Goyal在1998年提出。它旨在提供与JPEG相似的压缩效率,但不引入视觉上的失真,因为它是无损的。这种算法在图像处理领域具有重要的应用价值,尤其是在需要保持原始数据完整性的场景下,如医疗成像、遥感和科学图像。 JPEG-LS的核心在于它的编码策略,主要分为预测和熵编码两部分: 1. **预测**:JPEG-LS使用邻近像素进行线性预测。有多种预测模式可供选择,包括最近邻(NN)、线性(A)、双线性(B)和自适应预测(AP)。计算出来的误差是接下来要编码的数据。 2. **熵编码**:通过一种称为“Near-lossless”(近无损)的方法对预测误差进行编码。这种方法结合了改进的运行长度编码(RLE) 和可变字长编码(VLC)。如果连续出现相同的误差值,RLE将记录这些重复次数;否则使用VLC为每个误差值生成码字。在解压缩过程中,首先解析熵编码以恢复预测错误,然后通过反向操作选定的预测模式来计算原始像素值。 JPEG-LS 的压缩和解压过程通常包括以下关键模块: - **初始化**:设置最大允许的预测误差、运行长度等参数。 - **输入/输出**: 读取或写入图像数据流。 - **熵编码与解码**:解析RLE 和 VLC 编码,恢复预测误差值。 - **位流管理**:处理缓冲区以确保正确的字节和比特操作。 - **错误处理**:检查并修复可能的解压缩错误。 理解这些源代码有助于深入掌握JPEG-LS的工作原理,并可用于开发或优化自己的编解码器。这对于提高图像处理软件性能及质量至关重要,同时也为学习图像处理与压缩理论的学生提供了一个有价值的实践项目。