图像压缩实验指导书
图像压缩实验报告

竭诚为您提供优质文档/双击可除图像压缩实验报告篇一:实验三图像压缩实验三图像压缩一、实验目的1.理解有损压缩和无损压缩的概念;2.理解图像压缩的主要原则和目的;3.了解几种常用的图像压缩编码方式。
4.利用mATLAb程序进行图像压缩。
二、实验仪器1计算机;2mATLAb等程序;3移动式存储器(软盘、u盘等)。
4记录用的笔、纸。
三、实验原理1.图像压缩原理图像压缩主要目的是为了节省存储空间,增加传输速度。
图像压缩的理想标准是信息丢失最少,压缩比例最大。
不损失图像质量的压缩称为无损压缩,无损压缩不可能达到很高的压缩比;损失图像质量的压缩称为有损压缩,高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。
压缩的实现方法是对图像重新进行编码,希望用更少的数据表示图像。
信息的冗余量有许多种,如空间冗余,时间冗余,结构冗余,知识冗余,视觉冗余等,数据压缩实质上是减少这些冗余量。
高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分,从而以最小的码元包含最大的图像信息。
编码压缩方法有许多种,从不同的角度出发有不同的分类方法,从信息论角度出发可分为两大类。
(1).冗余度压缩方法,也称无损压缩、信息保持编码或嫡编码。
具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同,没有失真,从数学上讲是一种可逆运算。
(2)信息量压缩方法,也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。
也就是说解码图像和原始图像是有差别的,允许有一定的失真。
应用在多媒体中的图像压缩编码方法,从压缩编码算法原理上可以分为以下3类:(1)无损压缩编码种类哈夫曼(huffman)编码,算术编码,行程(RLe)编码,Lempelzev编码。
(2)有损压缩编码种类预测编码,Dpcm,运动补偿;频率域方法:正交变换编码(如DcT),子带编码;空间域方法:统计分块编码;模型方法:分形编码,模型基编码;基于重要性:滤波,子采样,比特分配,向量量化;(3)混合编码。
有JbIg,h261,Jpeg,mpeg等技术标准。
JPEG图像压缩实验_百度文库.

JPEG 静态图像压缩实验指导书一、实验目的1. 了解多媒体通信中图像压缩技术2. 熟悉 JPEG 图像压缩编码过程3. 掌握二维 DCT 变换算法二、实验原理JPEG(Joint Photographic Experts Group 是一个由 ISO 和 ITU-T 两个组织机构联合组成的一个图像专家小组,负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准, 这个专家组开发的算法称为 JPEG 算法,并且成为国际上通用的标准。
JPEG 是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准, 既可用于灰度图像又可用于彩色图像。
JPEG 不仅适于静止图像的压缩,电视图像的帧内图像的压缩编码,也常采用此算法。
JPEG 标准定义了多种工作模式, 其中最基本的是基于 8×8块的 DCT 顺序编码,将一帧图像分为 8×8的块,然后按照从左至右、自上而下的顺序,对块进行 DCT 、量化和熵编码。
其编、解码框图如下:图 1 基于 DCT 的顺序编码框图DCT 解码器图 2 基于 DCT 的顺序解压缩框图JPEG 压缩编码算法的主要计算步骤:1 正向离散余弦变换 (FDCT。
2 量化 (quantization。
3 Z 字形编码 (zigzag scan。
4 使用差分脉冲编码调制 (differential pulse code modulation, DPCM 对直流系数(DC进行编码。
5 使用行程长度编码 (run-length encoding, RLE 对交流系数 (AC进行编码。
6 熵编码 (entropy coding。
三、实验内容按照上述压缩过程实现一幅图像的压缩,生成符合 JPEG 标准的图像文件 JPEG 图像编码流程如下:图 3 JPEG 图像编码流程1. DCT 变换对 8×8的图像数据块进行二维 DCT 的变换, 把能量集中在少数几个系数上,从而达到数据压缩的目的。
:DCT 变换公式 :DCT 反变换公式:其中:二维 DCT 变换可以分解为行和列的一维 DCT 变换的组合运算, 也可将 8×8的块分为更小的子块,直接对二维数据进行 2维快速余弦变换。
多媒体实验报告二图片的压缩处理

多媒体实验报告二图片的压缩处理多媒体实验报告计算机科学与技术学院2015-2016学年第1学期《多媒体技术》实验二:图像压缩算法实现专业:学号:姓名:教师:完成日期:15.10.171多媒体实验报告多媒体技术实验二实验报告(一)实验目的1(理解有损压缩和无损压缩的概念;2(理解图像压缩的主要原则和目的;3.了解几种常用的图像压缩编码方式;4.利用MATLAB程序进行图像压缩;(二)实验环境1(高档微机:MPC2(课前准备:标准实验纸张若干张3(操作系统:Windows 2000 或Windows XP 中文版4(编程工具:Matlab7.0(三)实验过程及结果实验原理:1.图像压缩原理图像压缩主要目的是为了节省存储空间,增加传输速度。
图像压缩的理想标准是信息丢失最少,压缩比例最大。
不损失图像质量的压缩称为无损压缩,无损压缩不可能达到很高的压缩比;损失图像质量的压缩称为有损压缩,高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。
压缩的实现方法是对图像重新进行编码,希望用更少的数据表示图像。
信息的冗余量有许多种,如空间冗余,时间冗余,结构冗余,知识冗余,视觉冗余等,数据压缩实质上是减少这些冗余量。
高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分,从而以最小的码元包含最大的图像信息。
编码压缩方法有许多种,从不同的角度出发有不同的分类方法,从信息论角度出发可分为两大类。
(1).冗余度压缩方法,也称无损压缩、信息保持编码或嫡编码。
具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同,没有失真,从数学上讲是一种可逆运算。
(2)信息量压缩方法,也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。
也就是说解码图像和原始图像是有差别的,允许有一定的失真。
应用在多媒体中的图像压缩编码方法,从压缩编码算法原理上可以分为以下3类:(1)无损压缩编码种类哈夫曼(Huffman)编码,算术编码,行程(RLE)编码,Lempel zev编码。
(2)有损压缩编码种类预测编码,DPCM,运动补偿;频率域方法:正交变换编码(如DCT),子带编码;空间域方法:统计分块编码;模型方法:分形编码,模型基编码;基于重要性:滤波,子采样,比特分配,向量量化;(3)混合编码。
数字图像处理技术-图像压缩

实验六图像压缩课程名称:数字图像处理技术实验日期:2016-11-17班级:姓名:学号:一、实验目的1.了解图像压缩的基本操作;2.掌握行程编码算法、哈夫曼编码算法;3. 掌握边缘检测的Matlab实现方法。
二、实验内容1. 在GUI中,实现灰度图像、彩色图像的行程编码的编码器算法;进一步实现行程编码的解码器算法,并比较原图像和解码图像是否有区别。
2. 在GUI中,实现图像的边缘检测, 比较'roberts','sobel',算子的检测效果。
三、实验代码function axes1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called imshow('1.jpg')% Hint: place code in OpeningFcn to populate axes1% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)figure;A=imread('1.jpg');image1=rgb2gray(A);subplot(2,2,1);imshow(image1);image2=image1(:);image2length=length(image2);for i=1:1:image2lengthif image2(i)>=127image2(i)=255;elseimage2(i)=0;endendimage3=reshape(image2,320,240);subplot(2,2,2);imshow(image3);X=image3(:);x=1:1:length(X);plot(x,X(x));j=1;image4(1)=1;for z=1:1:(length(X)-1)if X(z)==X(z+1)image4(j)=image4(j)+1;elsedata(j)=X(z);j=j+1;image4(j)=1;endenddata(j)=X(length(X));image4length=length(image4);y=1:1:image4length;plot(y,image4(y));CR=image2length/image4length;l=1;for m=1:image4lengthfor n=1:1:image4(m);rec_image(l)=data(m);l=l+1;endendu=1:1:length(rec_image);plot(u,rec_image(u));rec2_image=reshape(rec_image,320,240);subplot(2,2,3);imshow(rec2_image);% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;clear all;I1=imread('1.jpg');I2=im2bw(I1,0.5);I3=I2(:)';I3len=length(I3);j=1;n=1;for z=1:(I3len-1)if I3(z)==I3(z+1)n=n+1;elsepixel(j)=I3(z);numpixel(j)=n;j=j+1;n=1;endendpixel(j)=I3(z+1);numpixel(j)=n;pixel_len=length(pixel);CR=I3len/pixel_len;disp('压缩比:')disp(CR);disp('原图像数据的长度:')disp(I3len);disp('压缩后图像数据的长度:')disp(pixel_len);% --- Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;A=imread('095.jpg');image1=rgb2gray(A);figure;imshow(image1);image2=image1(:);image2length=length(image2);for i=1:1:image2lengthif image2(i)>=127image2(i)=255;elseimage2(i)=0;endendimage3=reshape(image2,1360,1020);figure;imshow(image3);X=image3(:);x=1:1:length(X);figure;plot(x,X(x));j=1;image4(1)=1;for z=1:1:(length(X)-1)if X(z)==X(z+1)image4(j)=image4(j)+1;elsedata(j)=X(z);j=j+1;image4(j)=1;endenddata(j)=X(length(X));image4length=length(image4);y=1:1:image4length ;figure;plot(y,image4(y));CR=image2length/image4length;l=1;for m=1:image4lengthfor n=1:1:image4(m);rec_image(l)=data(m);l=l+1;endendu=1:1:length(rec_image);figure;plot(u,rec_image(u));rec2_image=reshape(rec_image,1360,1020);figure;imshow(rec2_image);% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;A=imread('1.jpg');image1=rgb2gray(A);figure;imshow(image1);image2=image1(:);image2length=length(image2);for i=1:1:image2lengthif image2(i)>=127image2(i)=255;image2(i)=0;endendimage3=reshape(image2,320,240);figure;imshow(image3);X=image3(:);x=1:1:length(X);figure;plot(x,X(x));j=1;image4(1)=1;for z=1:1:(length(X)-1)if X(z)==X(z+1)image4(j)=image4(j)+1;elsedata(j)=X(z);j=j+1;image4(j)=1;endenddata(j)=X(length(X));image4length=length(image4);y=1:1:image4length ;figure;plot(y,image4(y));CR=image2length/image4length;l=1;for m=1:image4lengthfor n=1:1:image4(m);rec_image(l)=data(m);l=l+1;endendu=1:1:length(rec_image);figure;plot(u,rec_image(u));rec2_image=reshape(rec_image,320,240);figure;imshow(rec2_image);% --- Executes on button press in pushbutton4.% --- Executes on button press in pushbutton5.function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)f=imread('1.jpg');u=rgb2gray(f);F=double(f);U=double(u);[H,W]=size(u);uSobel=u;for i=2:H-1for j=2:W-1Gx=(U(i+1,j-1)+2*U(i+1,j)+F(i+1,j+1))-(U(i-1,j-1)+2*U(i-1,j)+F(i-1,j+ 1));Gy=(U(i-1,j+1)+2*U(i,j+1)+F(i+1,j+1))-(U(i-1,j-1)+2*U(i,j-1)+F(i+1,j-1));uSobel(i,j)=sqrt(Gx^2+Gy^2);endendsubplot(2,2,1);imshow(f);title('原图像');subplot(2,2,4);imshow(im2uint8(uSobel));title('Sobel图像');% --- Executes on button press in pushbutton6.function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)figure;I=imread('1.jpg');I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(I1);h1=[1 0;0 -1];B1=imfilter(I1,h1);h2=[0 1;-1 0];B2=imfilter(I1,h2);B3=B1+B2;subplot(2,2,4);imshow(B3);title('Roberts图像');四、实验结果截图五、实验体会借鉴老师的代码写,甚是有趣。
数字图像处理 图像压缩

实验报告实验名称实验二图像压缩课程名称数字图像处理A姓名成绩班级学号日期地点(1)掌握离散余弦变换DCT的实现方法,了解DCT的幅度分布特性,从而加深对DCT 变换的认识;(2)掌握图像DCT变换编码的实现方法,从而加深对变换编码压缩图像原理的理解;(3)使用DCT变换编码编写程序实现图像压缩;2.实验环境(软件条件)Windws2000/XPMATLAB 7.03.实验方法根据如图2.1所示的典型变换编码系统,采用DCT变换对256×256大小、256级灰度的数字图像lena.bmp(如图2.2所示)进行如下处理:图2.1 典型变换编码系统图2.2 实验图像lena.bmp(1)对图像进行8×8分块处理并作DCT变换,观察图像8×8子块的DCT系数的分布,并分析其特点;(2)对DCT系数进行量化及反量化处理,求反量化系数的逆DCT变换,重新显示重建图像、误差图像和误差图像的直方图;(3)将量化步长分别增大为初始值的2倍、4倍、8倍后再进行DCT变换编码,显示不同量化步长条件下的重建图像、误差图像以及误差图像的直方图。
分析重建图像质量和量化步长的关系。
结果图原图像经dct 变化的图像对经DCT 变化后的图像进行量化反量化的图像050100150200250200040006000原图像经dct 变化的图像对经DCT 变化后的图像进行量化反量化的图像05010015020025020004000原图像经dct 变化的图像对经DCT 变化后的图像进行量化反量化的图像05010015020025020004000原图像经dct 变化的图像对经DCT 变化后的图像进行量化反量化的图像050100150200250200040005.实验结论结果图离散余弦变换的变换核为余弦函数。
余弦变换除了具有一般的正交变换性质外,它的变换矩阵的基向量能较好的描述图像信号和人类语音信号的相关特征,因此被应用与图像压缩编码的语音信号处理等领域。
实验四图像压缩编码

系:信息与机电工程系专业:电子信息工程年级:2013级姓名:学号:136710093 实验课程:数字图像处理实验室号:_ 实验设备号:实验时间:2015.6.16指导教师签字:成绩:实验四图像压缩编码一、实验目的1.了解有关数字图像压缩的基本概念2.理解有损压缩和无损压缩的概念;3.理解图像压缩的主要原则和目的;4.了解几种常用的图像压缩编码方式。
5.进一步熟悉DCT的概念和原理;6.掌握对灰度和彩色图像作离散余弦变换和反变换的方法;7.掌握利用MATLAB软件进行图像压缩。
二、实验原理1、图像压缩原理图像压缩主要目的是为了节省存储空间,增加传输速度。
图像压缩的理想标准是信息丢失最少,压缩比例最大。
不损失图像质量的压缩称为无损压缩,无损压缩不可能达到很高的压缩比;损失图像质量的压缩称为有损压缩,高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。
压缩的实现方法是对图像重新进行编码,希望用更少的数据表示图像。
信息的冗余量有许多种,如空间冗余,时间冗余,结构冗余,知识冗余,视觉冗余等,数据压缩实质上是减少这些冗余量。
高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分,从而以最小的码元包含最大的图像信息。
编码压缩方法有许多种,从不同的角度出发有不同的分类方法,从信息论角度出发可分为两大类。
(1).冗余度压缩方法,也称无损压缩、信息保持编码或嫡编码。
具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同,没有失真,从数学上讲是一种可逆运算。
(2)信息量压缩方法,也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。
也就是说解码图像和原始图像是有差别的,允许有一定的失真。
应用在多媒体中的图像压缩编码方法,从压缩编码算法原理上可以分为以下3类:(1)无损压缩编码种类哈夫曼(Huffman)编码,算术编码,行程(RLE)编码,Lempel zev编码。
(2)有损压缩编码种类预测编码,DPCM,运动补偿;频率域方法:正交变换编码(如DCT),子带编码;空间域方法:统计分块编码;模型方法:分形编码,模型基编码;基于重要性:滤波,子采样,比特分配,向量量化;(3)混合编码。
图像压缩综合实验

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《网络通信实验与设计》实验报告
end end accof=jacenc(acseq); disp(['DC coefficient after Huffman coding has ' int2str(length(dccof)) ... ' bits']); disp(['AC coefficient after Huffman coding has ' int2str(length(accof)) ... ' bits']); disp(['Compression Rate ' num2str((length(dccof)+length(accof))/(mb*nb*64)) ' Bits / pixel ']) disp(['Compression Ratio ' num2str(8/((length(dccof)+length(accof))/(mb*nb*64))) ' : 1']) 实验结果截图: 原图像: Q=10 的量化编码图像: 阈值编码图像:
实 验 结 果 整 理 及 分 析
结果分析: 由结果截图可看出,编码后的图像相对于原图像都稍显模糊,且阈值编码与量 化编码所得图像也有不同之处,阈值编码时有些点出编码时取为 0,而量化编码 时却不取为 0。 压缩后图像稍有失真。压缩比为:8.9124 : 1 结 论 及 心 得 体 会
本次实验达到了实验目的,进一步熟悉了 DCT 的概念和原理;掌握了对灰度和 彩色图像作离散余弦变换和反变换的方法;可以选择适当的量化间隔、阈值和区 域进行编码;实现了 JPEG 压缩编码。 非常感谢老师的指导。
数字图像处理实验指导书

数字图像处理实验指导书臧兰云电子工程学院实验一图像基本运算一、实验目的:1、了解数字图像处理基础2、掌握数字图像处理的基本运算方法3、学习利用matlab进行数字图像处理的基本方法二、实验内容:1、根据图像采样原理,试对lena图像分别进行4和16倍减采样,查看其减采样效果。
2、对一幅图像加入椒盐噪声,并通过减法运算提取出噪声。
3、两幅二值图像进行逻辑与、或、非运算。
4、实现把一幅图像旋转45°,并分别采用把转出显示区域的图像截去和扩大显示区域范围以显示图像的全部两种方式。
5、选取一幅大小为256*256像素的图像,分别将图比例放大1.5倍,比例缩小0.7倍,非比例放大到420*384像素,非比例缩小到150*180像素。
三、思考与总结:1、将一幅图像如果进行4倍、16倍和64倍增采样会出现什么情况?是否有其他方法可以实现图像的采样?2、图像的选转会导致图像的失真吗?若有,有什么办法可以解决这个问题?3、由非比例缩放得到的图片能够恢复到原图片吗?为什么?实验二图像变换及增强一、实验目的:1、掌握图像变换的应用2、掌握数字图像处理的空间域及频域的增强方法二、实验内容:1、构造一幅图像并对其旋转一定的角度,求原始图像及旋转后图像的频谱图。
2、对一幅灰度图像进行均衡化,灰度等级为8级。
3、对一幅灰度图像采用多种方法实现平滑、锐化滤波。
4、对一幅图像进行幂次变换。
三、思考与总结:1、图像变换在图像处理中的应用?2、什么是傅里叶变换的旋转性?3、以上实验分别可以应用到那些实际问题中? 实验三图像压缩编码一、实验目的:1、掌握图像压缩编码的概念2、比较图像压缩编码的各种方法二、实验内容:1、计算一幅灰度图像的熵。
2、选择一种方法对图像进行压缩,并计算压缩比。
三、思考与总结:1、注释程序功能2、以上实验可以应用到那些实际问题中?实验四图像分割及彩色图像处理一、实验目的:1、掌握图像分割的基本原理2、掌握彩色图像处理方法二、实验内容:1、用全局阈值法对图像进行分割2、实现sobel算子及Roberts等算子的边缘提取算法3、生成一幅大小为256*256的RGB图像。
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数字图像处理上机实验指导书童立靖北方工业大学计算机学院实验四图像压缩一、实验目的、要求与环境目的:通过实验,了解数字图象压缩的一般方法,掌握图像压缩的编程方法,了解图象压缩效果的评价方法。
1.2要求:对自选的图象进行离散余弦变换,将其进行图象压缩处理,自行设计量化矩阵,与编码方法,并计算压缩比,提交实验报告。
进度较快的同学,可以设计三种不同的量化矩阵或编码方法,完成三种不同程度的压缩,对比解压缩后的图像质量,并进行分析。
(给分较高)环境:Windows XP操作系统Microsoft Visual C++ (SP6)自带8位灰度图像文件::3二、实验步骤1.准备相关图像文件。
2.在XP操作系统上,打开Microsoft Visual C++ (SP6),编写相关程序,完成对离散余弦变换系数的量化矩阵设计与编码方法。
4.对程序进行相关调试,修改程序,去除其中的BUG。
5. 利用自己准备的图像的文件,和编写的程序,将给定的图象进行压缩处理。
6.截屏,保留实验结果。
7. 计算压缩比, 进行实验结果分析。
8. 撰写并提交实验报告。
三、注意事项1.实验任务:Windows下完成图像压缩的程序编写。
2.去多模式教学网上下载程序框架:。
3.图像高度、宽度须是8的倍数。
BMP 格式,8位灰度图像。
4.对于一幅彩色图像,可以在photoshop中,图像=》模式=》灰度=》扔掉文件=》存储为=》保存=》选择8位深度=》确定。
5.实验完成时间:先在课下完成程序编写,然后课上完成验机。
第15周的周一、第15周的周五,二次实验课。
6.请记录实验报告中相应的贴图:可以用屏幕拷贝,然后再用Photoshop中的工具中修剪一下。
7.请每位同学用自己的图像文件进行实验:若2位同学使用的图像文件一样,两位均依抄袭计0分。
8.请每位同学自己编写程序:若2位同学编写的程序发现抄袭,两位均计0分。
9.来后请签到。
10.做完后请验机:验机在课内完成,由于同学较多,请大家尽可能提前验机,以免最后大家等待的时间较长。
11.课后完成实验报告。
12.实验报告:若发现2位同学的实验报告抄袭,两位均计0分。
13.实验报告模板:去多模式教学网上下载《42实验报告模板-图像压缩.doc》,然后填入自己的上机相关内容14.实验报告,每位同学在第16周周一,由课代表按学号排序上交,逾期不收(因为一周内课程成绩必须要上报到教务处)。
四、框架程序1.量化表为:double QuantTbl[8][8]={以分3步完成:1. 把double *pFuvArray(height*width)中的DCT系数存入磁盘文件,再把文件读入内存中double *pFuvArray(height*width)。
验证程序正确性。
2.修改量化表数值为非0,进行量化与反量化的过程。
3.修改量化表数值为部分为0,存储时舍弃量化表中为0位置的频谱数据,进行压缩编码存储。
文件类的使用:向文件写入数据示例:CFile QuantFile("",CFile::modeCreate|CFile::modeReadWrite );( pQuantResult , n);();从文件读取数据示例:5CFile QuantFile("",CFile::modeReadWrite );(pQuantResult , n);();sprintf(oneline,"%d, %d, %10d, %10lf, %10lf\r\n",u,v,p,r,Q);5.各编写函数的功能BOOL CBMPEdit::DCTQuantify(){i nt height = int width = pQuantResult = new __int8[height*width];//add your code here//对DCT 系数进行量化//对DCT的系数pFuvArray[]进行量化//即对pFuvArray[]中的数据除以量化表QuantTbl[][],//需要考虑量化表8*8的位置对应,以及量化表中为0数据的量化处理//量化结果放入量化结果缓冲区pQuantResult[]r eturn TRUE;}BOOL CBMPEdit::DCTWrite(){//add your code here//把量化后的系数写入文件。
//可有所选择//把量化后的数据pQuantResult[]写入文件//对于量化表QuantTbl[][]中为0的数据的对应位置,无需存储。
//向文件写入数据示例://CFile QuantFile("",CFile::modeCreate|CFile::modeReadWrite );//( pQuantResult , n);//();r eturn TRUE;}BOOL CBMPEdit::IDCTRead(){//add your code here//把写入系数的文件读入内存//把文件中的数据读入量化结果缓冲区pQuantResult[]//对于量化表QuantTbl[][]中为0数据所对应的位置,补入0。
//从文件读取数据示例://CFile QuantFile("",CFile::modeReadWrite );//(pQuantResult , n);//();r eturn TRUE;}BOOL CBMPEdit::IDCTQuantify(){//add your code here//对量化后的系数进行反量化处理//对文件读入的数据pQuantResult[]进行反量化//即对pQuantResult[]中的数据乘以量化表QuantTbl[][]//需要考虑量化表8*8的位置对应。
//反量化结果放入pFuvArray[]中r eturn TRUE;}可根据需要自行调整设计。
6.关键数据结构的说明*pImageData:图像原始数据缓冲区指针。
*pData:图像显示缓冲区指针。
*pDCTResultD:图像DCT变换后用于显示的数据缓冲区指针。
*pIDCTResult:对DCT变换结果进行IDCT变换的结果数据缓冲区指针。
HGLOBAL m_hgImageData; //图像数据句柄HGLOBAL m_DCTResultD; //DCT变换结果显示缓冲区句柄7HGLOBAL m_IDCTResult; //IDCT反变换结果缓冲区句柄HGLOBAL m_Error; //IDCT反变换结果-原图句柄double *pFuvArray; //DCT变换结果缓冲区double *pImage8; //8*8变换图像缓冲区double *pFuv8; //8*8变换频谱缓冲区__int8 *pQuantResult; //DCT 量化结果7.菜单DCT变换的接口void CMy02testView::OnDCTTransform(){// TODO: Add your command handler code hereC My02testDoc* pDoc = GetDocument();p Doc->();p Doc->();p Doc->();p Doc->(m_pMemDC,CPoint(0,0));I nvalidate(FALSE);}8.菜单DCT反变换的接口void CMy02testView::OnIDCTTransform(){// TODO: Add your command handler code hereC My02testDoc* pDoc = GetDocument();p Doc->();p Doc->();p Doc->();p Doc->(m_pMemDC,CPoint(0,0));I nvalidate(FALSE);}9.菜单残差的接口void CMy02testView::OnError(){// TODO: Add your command handler code hereC My02testDoc* pDoc = GetDocument();p Doc->();p Doc->(m_pMemDC,CPoint(0,0));I nvalidate(FALSE);}10.相关函数说明主要功能函数:BOOL CBMPEdit::LoadBmpFile(const CString&sBmpFileName)主要功能:读入BMP文件。
在此函数中,读入原来图像的数据,并把图像原始数据存入数据缓冲区。
主要功能函数:BOOL CBMPEdit::PlayBmp(CDC *pDC, const CPoint&StartPoint)主要功能:把图像数据写入CDC,供显示用。
在此函数中,把读入的原始图像数据区里的数据写到pDC->GetSafeHdc(),即CDC里。
主要功能函数:BOOL CBMPEdit::DCTTransform()主要功能:DCT变换。
在此函数中,取出图像数据缓冲区的数据,并对其进行DCT变换。
主要功能函数:BOOL CBMPEdit::IDCTTransform()主要功能:IDCT变换。
在此函数中,取出图像DCT变换结果缓冲区的数据,并对其进行IDCT变换。
主要功能函数:BOOL CBMPEdit::PlayBmpDCT(CDC *pDC, const CPoint &StartPoint)主要功能:把图像数据写入CDC,供显示用。
在此函数中,把图像DCT变换结果数据区里的数据写到pDC->GetSafeHdc(),即CDC里。
主要功能函数:BOOL CBMPEdit::PlayBmpIDCT(CDC *pDC, const CPoint &StartPoint)主要功能:把图像数据写入CDC,供显示用。
在此函数中,把图像IDCT变换结果数据区里的数据写到pDC->GetSafeHdc(),即CDC里。
9。