DSP 在图像处理中的应用
DSP及其在图像处理中的应用
地量化为 ０或 ２ ５ 这样 的图像将在直方 图的两端产生两个尖峰 ５， 脉冲。另外 ， 对灰度直方图的应用是通过其来直接计算综合光密
度（Ｏ ， Ｉ Ｄ）该值可 以在一定程度上反 映图像 的质量 。Ｉ Ｄ的计算 Ｏ 过程表达如下 ：
４ ６
Ｉ＝ｆ ） ）， Ｏ 』Ｄ，（ｄ） Ｄ ｙ （ （ｄ ，
导一
Ｊ（ｄ ｋｋ Ｎ ）
（ ５ ）
从式（ ） 以看 出 ＭＧ ５可 Ｌ实际为 Ｉ Ｄ与面 积的比值 。 Ｏ
３ 灰 度算 法的 实现
灰度直方图统计算法 非常简单 ：先分配 一定 数 目的灰度 计
数器 ， 然后对图像所有像素进行 扫描 ， 同时启 动计数器开始 统计
幅图像 是否合理利用全部允许使用 的灰度级范 围，好 的数字
图像 应尽 可能地对其加 以利用 ， 否则等于增加了量化的间隔 。通
过对直方图两端所进行的检验 ，还可 以从 一个侧面判断一 幅图 像是否为合格的数字化图像 ，其依据是 如果 原始 图像具有超 出 数字化器所能表达的灰度范围 ，则这些 超出的部分将会被简单
图 １ Ｄ ６ ２评估板示意图 Ｍ４
（ ２ ）
式中 儿 ｂ分别为 图像 的高度 和宽度 ，对于数 字图像 由于被
量化为离散 的点 ， 因此上述积分可 以用求 和来近似 ； 于有 ２ ６ 对 ５ 个灰度级 的图像 ， 度为 ｋ的像 素数 ｍ 可用 函数 Ｎ（ ） 表示 ， 灰 ｋ来 则式（ ） ２ 可改写成 ： ２１ 灰 度变换概述 ． 图像 灰度 的变换 （ ｒｙ Ｓ ａ ｒｎｆｒ ｔ ｎＧ Ｔ 是 图像增 Ｇ ａ — ｃｌＴａ ｓ ｍａ ｏ ， Ｓ ） ｅ ｏ ｉ 强处理技术 中一种非 常基 本而又直 接的空域 图像处 理 的方 法 ， 同样是 图像 数字化 软件 与显示 软件 的一个 非常重 要 的组成 部
dsp的原理与应用
DSP的原理与应用什么是DSP数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种利用数字计算手段对传统模拟信号进行处理、分析、识别、合成等操作的技术。
相比于模拟信号处理技术，DSP具有更高的灵活性、更强的稳定性和更低的成本，因此被广泛应用于各种领域，如通信、音频处理、图像处理、雷达信号处理等。
在数字信号处理中，数字信号是以离散形式存在的，可以通过采样和量化将模拟信号转换为数字信号。
然后利用数字信号处理技术对数字信号进行滤波、变换、编码等处理，最后再将处理后的数字信号转换为模拟信号。
DSP的原理DSP的原理主要包括信号采样与量化、数字滤波、时域分析和频域分析。
以下将分别介绍这些原理及其应用。
1. 信号采样与量化在数字信号处理中，模拟信号首先需要进行采样，即在时间上离散化。
采样定理告诉我们，当采样频率满足一定的条件时，可以通过采样来准确地还原原始模拟信号。
采样定理的条件是采样频率要大于信号频率的两倍。
因此在实际应用中，为了避免采样带来的失真，通常会选择更高的采样频率。
采样之后，信号需要进行量化，即将连续的信号值离散化为有限个取值。
量化过程中，需要选取合适的量化级别，即将连续的信号分成有限个量化等级。
2. 数字滤波数字滤波是数字信号处理中最基本的操作之一，主要用于滤除信号中的噪声或不需要的频率成分。
数字滤波可以分为有限长冲激响应（FIR）滤波器和无限长冲激响应（IIR）滤波器两种。
FIR滤波器通过线性组合输入信号的多个采样点和滤波器的系数来计算滤波输出。
IIR滤波器则利用反馈，将输出值作为其中一个输入，形成滤波器的影响。
FIR滤波器的特点是稳定、易于实现，IIR滤波器则可以实现更窄的滤波带宽。
数字滤波在实际应用中广泛用于信号去噪、信号增强和通信系统中的调制解调等。
3. 时域分析时域分析是对信号在时间轴上的描述和分析。
常用的时域分析方法有自相关函数、互相关函数和卷积等。
数字相机像处理器DSP的工作原理
数字相机像处理器DSP的工作原理数字相机是一种现代化的相机设备，它通过内置的数字信号处理器（DSP）实现图像的处理和优化。
在数字相机中，DSP起到了至关重要的作用，它负责接收、处理和输出图像信号，为用户提供高质量的照片和视频。
一、数字相机的基本原理数字相机的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：图像采集、图像处理、图像存储和图像输出。
其中，DSP承担了图像处理的任务。
1. 图像采集数字相机通过光学镜头将光线聚焦到感光元件（如CCD或CMOS）上。
感光元件将光信号转化为电信号，并将其转发给DSP进行进一步的处理。
2. 图像处理DSP是数字相机的核心处理单元，它负责对从感光元件得到的原始数据进行各种算法和处理操作。
首先，DSP会对图像进行去噪处理，去除因光线和传感器本身引起的噪点。
然后，它会对图像进行颜色校正、白平衡和曝光控制等调整，以提高图像的质量和真实度。
此外，DSP还能够进行人脸识别、景深调节和图像稳定等高级图像处理功能。
3. 图像存储处理完毕的图像数据会被存储在相机的存储器中。
存储介质常见的有内置的闪存、SD卡或CF卡等。
DSP会负责将处理后的图像数据进行压缩和编码，以减小文件大小并提高存储效率。
4. 图像输出当用户需要查看或传输图像时，DSP会将存储的图像数据解码并进行需要的格式转换。
对于显示器输出，DSP会负责将图像信号发送给相机的LCD屏幕，使用户能够实时预览和操作图像。
此外，DSP还可以将图像通过USB或无线传输功能发送给电脑或其他设备进行后续的处理和分享。
二、DSP的工作原理DSP作为数字相机的核心处理器，其工作原理主要包括以下几个方面：1. 数据处理单元DSP内部包含多个数据处理单元，以便同时处理多个任务。
这些单元可以并行运行，提高了图像处理速度和效率。
2. 算法优化DSP内部嵌入了各种图像处理算法和优化，使其能够更快速的执行各种图像处理任务。
这些算法包括滤波、锐化、对比度调整、色彩增强等等。
硬件加速计算在图像处理中的应用
硬件加速计算在图像处理中的应用图像处理技术随着科技的飞速发展，已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
从手机拍照到医学影像，图像处理技术无处不在。
但是，在图像处理中，数据量庞大，需要消耗大量的时间和计算资源。
为了解决这一问题，硬件加速技术应运而生。
硬件加速计算是通过专用的计算器件或逻辑芯片来协助提高计算时的速度和效率的技术。
在图像处理中，硬件加速可以通过加速算法来提高处理速度和效率，同时减少计算的时间和成本。
在实际应用中，硬件加速计算可以通过各种方式来提高图像处理的速度和效率，如使用GPU、FPGA、DSP等。
下面将分别描述这些技术的应用。
一、GPU在图像处理中的应用GPU即图形处理器，是一种专用于图形处理的高速并行计算单元，通常与CPU协同工作来加速图形渲染。
GPU在图像处理中的应用非常广泛，主要是通过并行计算来协助CPU完成一些计算密集型的任务，如图像的滤波、分割和识别等。
例如，OpenCV是一种基于GPU的库，可以进行实时的图像处理和计算。
在OpenCV中，使用GPU可以大大提高计算速度，特别是对于一些需要处理大量数据的任务。
此外，GPU还可以用来进行图像的分割和识别。
二、FPGA在图像处理中的应用FPGA是一种可编程逻辑设备，可以通过可编程门阵列和可编程逻辑单元来协助CPU完成一些计算密集型的任务，如图像处理、加密和解密等。
FPGA在图像处理中的应用非常广泛，主要是通过可编程的逻辑单元来实现图像的滤波、分割和识别等操作。
在实际应用中，FPGA可以通过运行时重配置来提高计算速度和效率，同时还具有低功耗、灵活性和可扩展性的优势。
例如，Xilinx的Vivado和Altera的Quartus是两种常用的FPGA开发工具，可以用来实现图像处理、加密和解密等任务。
此外，FPGA还可以用来进行模糊处理、图像重构和三维重建等。
三、DSP在图像处理中的应用DSP是一种专门用于数字信号处理的处理器，主要通过高速浮点运算来协助CPU完成一些计算密集型的任务，如图像处理、音频处理和视频编解码等。
数字信号处理应用领域详细
数字信号处理应用领域详细数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门研究如何对信号进行数字化处理的学科，它广泛应用于通信、音频、图像、雷达和生物医学等领域。
下面将详细介绍数字信号处理的应用领域。
1.通信领域：在无线通信系统中，数字信号处理被广泛应用于信号的调制、解调、编解码、信道均衡、自适应滤波等方面。
它可以提高通信系统的抗干扰能力、提高信号传输的稳定性和可靠性，并扩大通信系统的容量。
2.音频信号处理：数字音频信号处理是将模拟音频信号转换为数字化音频并对其进行处理的过程。
在音乐产业、音频处理系统和语音识别等领域中，数字信号处理可以实现音频信号的增强、降噪、压缩和编码等功能，提高音频信号的质量和传输效率。
3.图像处理：数字图像处理是将模拟图像转换为数字化图像，并对其进行处理的过程。
数字信号处理可以应用于图像的增强、去噪、压缩、分割和识别等方面。
在电视、电影、摄影和医学图像等领域中，数字图像处理可以提高图像的质量、准确性和可视化效果。
4.雷达信号处理：雷达信号处理是将雷达接收到的模拟信号转换为数字信号并对其进行处理的过程。
数字信号处理可以应用于雷达信号的预处理、目标检测、跟踪和成像等方面。
它可以提高雷达系统的灵敏度、分辨率和目标识别的准确性。
5.生物医学信号处理：在生物医学领域中，数字信号处理可以应用于生物体信号的收集、分析和处理，如脑电图（EEG）、心电图（ECG）、肌电图（EMG）和医学图像等。
它可以帮助医生诊断疾病、监测疗效和研究生理机制。
6.航天与卫星通信：数字信号处理在航天和卫星通信中起着至关重要的作用。
它可以处理航天器和卫星传输的信号，实现数据的压缩、解调、解码和去除噪声等功能，确保信息的可靠传输。
7.视频编码：在视频通信、视频监控和视频广播等领域中，数字信号处理可以应用于视频的编码和解码，实现视频信号的压缩和传输。
它可以提高视频传输的效率和质量，降低网络带宽的需求。
数字信号处理技术的应用
数字信号处理技术的应用数字信号处理技术(Digital Signal Processing, DSP)是利用数字计算机对信号进行处理的一种技术，它主要是将信号进行采样、量化、编码、数字滤波、时域和频域变换等处理，从而达到对信号进行增强、去噪、压缩等目的。
数字信号处理技术广泛应用于通信、图像、音频、雷达、控制等领域。
本文将从应用角度介绍数字信号处理技术的几个重要应用。
一、音频信号处理音频信号处理是数字信号处理技术应用最广泛的领域之一，它涉及到音乐、语音、声效等诸多方面。
数字信号处理技术可以对音频信号进行增强、削弱、去噪、压缩等处理，从而使音频信号变得更加清晰、流畅、易于听取。
例如，当我们需要对一首歌曲进行混响效果时，可以通过数字信号处理技术来实现。
混响信号的原理是将原音信号和空气反射信号混合在一起，并调整其时间延迟和相位，从而达到延长声音的持续时间和创造出环境音的效果。
数字信号处理技术可以通过延时、频率移动、滤波、加混合等方式来实现混响效果。
二、图像处理数字信号处理技术在图像处理领域也发挥了重要作用。
数字图像处理是指利用计算机对图像进行处理，包括图像的获取、预处理、分析、存储和显示等各个方面。
在实际应用中，数字图像处理技术可以对图像进行增强、分割、识别等处理，从而达到对图像进行提取特征信息的目的。
例如，在医学影像中，数字信号处理技术可以对X光和磁共振影像进行处理，从而发现并诊断出疾病。
同时，数字信号处理技术还可以在安防监控、数字图书馆、虚拟现实、游戏等领域发挥作用。
三、通信信号处理通信信号处理是应用数字信号处理技术的另一个领域，它主要涉及到调制解调、信道均衡、信号检测以及码解码等方面。
数字信号处理技术在通信领域中的应用主要是通过信号处理技术对信号进行处理、压缩、编码等操作，从而实现数据传输的目的。
例如，在数字调制解调中，数字信号处理技术可以通过将数字信号转换为一种合适的调制方式，从而在通信过程中提高信号传输效率。
dsp原理与应用实例
dsp原理与应用实例
数字信号处理（DSP）是一种对数字信号进行滤波、变换、解调、编码等处理的技术。
它在通信、音频处理、图像处理、雷达信号处理等领域都有广泛的应用。
以下是一些DSP的应用实例：
1. 音频处理：DSP可用于音频编码、音频解码、音频滤波等。
例如，MP3格式的音频文件就是通过DSP技术对音频信号进
行压缩和编码得到的。
2. 视频处理：DSP可用于视频编码、视频解码、视频滤波等。
例如，MPEG系列的视频压缩标准就是通过DSP技术实现的。
3. 通信系统：DSP常用于调制解调、信号解码、信号滤波等。
例如，无线通信中的调制解调器就是通过DSP技术实现信号
的调制和解调。
4. 图像处理：DSP可用于图像压缩、图像增强、图像分析等。
例如，JPEG格式的图像文件就是通过DSP技术对图像信号进
行压缩和编码得到的。
5. 医疗设备：DSP可用于医学图像处理、生物信号处理等。
例如，医学影像设备中的图像处理模块就是通过DSP技术对
医学图像信号进行处理和分析的。
6. 雷达系统：DSP可用于雷达信号处理、目标检测等。
例如，
雷达系统中的信号处理单元就是通过DSP技术对雷达信号进行处理和分析的。
7. 汽车电子系统：DSP可用于车载音频处理、车载视频处理等。
例如，汽车中的音频系统和视频系统都可以利用DSP技术来提升音频和视频的质量。
这些都是DSP在不同领域的应用实例，它们都利用了DSP的数字信号处理能力来实现信号的处理和分析。
这些应用实例的出现，使得我们的生活更加便利和丰富。
医学影像图像处理中的数字信号处理方法
医学影像图像处理中的数字信号处理方法数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是将连续的信号转换为离散的数字信号，并对其进行各种处理和分析的技术。
在医学影像图像处理中，数字信号处理方法发挥着重要的作用。
本文将介绍医学影像图像处理中常用的数字信号处理方法。
1. 图像获取与预处理医学影像图像处理的第一步是图像获取与预处理，其中包括图像采集、去噪和增强等处理。
在图像采集过程中，数字信号处理技术可以用于图像的滤波、平滑和降噪。
常见的数字信号处理方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，通过这些滤波方法可以有效地消除图像中的噪声，提高图像的质量。
2. 图像分割与边缘检测图像分割是将图像中的前景与背景分开的过程，而边缘检测是寻找图像中物体边缘的过程。
在医学影像图像处理中，数字信号处理方法广泛应用于图像分割和边缘检测领域。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长和基于边缘的分割方法等，而边缘检测常使用的方法有Sobel算子、Canny算子等。
这些数字信号处理方法可以帮助医生准确地识别和定位疾病部位，对于有效的治疗和诊断具有重要意义。
3. 图像配准与重建图像配准是将多幅图像对齐到同一坐标系中的过程，而图像重建是从零散的投影数据中重建出完整的图像。
在医学影像图像处理中，图像配准和重建是必不可少的步骤。
数字信号处理方法可以用于寻找图像之间的对应关系、优化图像配准结果和恢复缺失的图像信息。
常见的数字信号处理方法包括互信息、最小二乘法和滤波反投影等，这些方法可以帮助医生获得高质量的配准和重建图像，提高影像诊断的准确性。
4. 图像特征提取与模式识别图像特征提取是将图像中的关键信息提取出来，用于图像分析和模式识别的过程。
而模式识别是将图像特征与已有的模式进行比对，找到匹配度最高的模式。
在医学影像图像处理中，数字信号处理方法可用于图像特征提取和模式识别。
常见的数字信号处理方法包括小波变换、主成分分析和支持向量机等。
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DSP 在图像处理中的应用（北京科技大学自动化学院北京100081）摘要：本文以TI TMS320C54X DSP 为例描述了DSP 作为优秀的数字信号处理平台所具备的特点,并在此基础上介绍了利用Altera 公司提供的数字信号处理开发工具DSP Builder 和现代DSP 技术，在Matlab/Simulink 环境中建立了JPEG 算法模型，并进行了仿真验证，最后将编译代码下载到硬件上进行了在线调试。
关键词：DSP Builder；TMS320C54X图像处理The Application of DSP in Image ProcessingCollege of Automation, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100081 Abstract：This paper presents the excellent characteristics of DSP chips using TI TMS320C54X DSP as an example.And it has been introduced in this paper that a JPEG algorithm model is created in the environment of Matlab/Simulinkwith the help of DSP Bulider, a digital signal processing development tool provided by Altera Corporation, and modern DSP technology. Then a simulation verification has been performed, and finally the code is compiled and downloaded to the hardware for thepurpose of on-line debugging.Key words ：DSP Builder TMS320C54X Image processin g.0 前言数字图像处理在当今工业及医疗领域的应用日益广泛,从而对图像处理系统的实时性和准确性提出了更高的要求。
DSP 芯片以其适应于高速数字信号处理的内部结构,在图像处理领域发挥了不可替代的作用。
1 DSP 芯片简介当前数字信号处理领域并存两大类处理器:通用处理器(GPP) 和专用处理器(DSP) ,通用处理器主要应用于PC 机中,而DSP 器件主要应用于便携式、嵌入式设备中。
消费类电子产品对器件成本和功耗要求苛刻,DSP 器件正是在这两方面较通用处理器有优势。
DSP 芯片采用能提供多条地址及数据总线的哈佛结构而摒弃了以往的冯·诺依曼结构。
由于片内存储器比片外存储器快,在通用处理器中广泛使用的高速缓存也被引入到DSP 芯片中来。
另外,为提高处理速度DSP 芯片还使用了流水线技术。
TMS320C54x 是TI 公司为实现低功耗、高性能而专门设计的定点DSP 芯片。
54x 系列DSP 采用改进的哈佛结构,该结构有8 条总线,使数据处理能力达到了最大限度。
通过程序、数据空间的分离可同时进行程序指令和数据的存取并提供了高度的并行性。
此外数据还可以在数据空间和程序空间进行传送。
这种并行性还持一系列功能强劲的算术逻辑及位操作运算。
所有这些运算都可以在单个机器周期内完成。
同时,54x 还有包括终端管理、重复操作及功能调用等在内的控制机制。
2 DSP Builder 介绍DSP Builder 开发工具是Altera 公司提供的数字信号处理平台, 它是一个系统级( 或算法级) 设计工具, 架构在多个软件工具之上，并把系统级和RTL 级两个设计领域的设计工具连接起来，最大程度地发挥了两种工具的优势。
DSP Builder 依赖于MathWorks 公司的数学分析工具Matlab /Simulink ，以Simulink 的Blockset 出现，可以在Simulink 中进行图形化设计和仿真，同时通过SignalCompiler 把Matlab/Simulink 的设计文件(.mdl) 转成相应的硬件描述语言VHDL 设计文件(.vhd)，以及用于控制综合与编译的TCL 脚本。
而对后者的处理可以由FPGA/CPLD 开发工具Quartus II 来完成。
设计人员能够同时进行多个HDL 模型或者QuartusII软件设计工程的设计，为每一个模块生成一个独立的仿真模型，并且能够在同一设计环境中，以标准Simulink/DSP Builder 模型来仿真HDL 模块。
此外，该工具可充分利用和重复使用现有设计，从而大大提高产品开发速度。
在仿真软件方面，除了可以利用Simulink 的仿真环境，DSP Builder 还提供了与Modelsim 的接口，充分利用Modelsim 仿真的优势。
以前DSP 开发者只能直接使用VHDL 或VerilogHDL语言进行FPGA 的DSP 系统设计，难度比较大。
现在利用基于FPGA 的DSP 开发工具DSP Builder 以及完整的软件开发平台, 可以使设计者遵循一条类似于软件设计流程的开发方法进行FPGA 的DSP 设计，设计效率大为提高。
基于DSP Builder 的系统级开发流程如图1所示。
3 DSP 系统设计3. 1 有关数据传输的处理一幅未经处理的CCD 图像大约有5M 左右,这已超出DSP 的寻址能力,而DSP 在绝大多数情况下不能以全速访问外部存储器,于是提出对中间缓冲区的要求,而缓冲区又不宜过大,解决的办法之一是将图像数据转换成数据流进行传送。
首先是将像素进行横向滤波,在处理某一像素的时间内,FIR 滤波器必须同时接收下一个处理的像素并将本次处理结果传送至下一单元,这一过程就是一个简单的流水线操作。
其中滤波器纵向宽度决定能够存储的行数。
对于TITMS320c54X 系列的DSP 片内存储器为16k～64k ,对于动辄几兆的图像数据显得杯水车薪,但它已基本满足非实时应用的要求,譬如对静态图像的处理。
另一方法是在系统中使用DMA 技术即当原始的CCD图像数据进入外部存储器后,以DMA 方式将数据由速度较慢的外部存储器传送至DSP 片内存储器。
由于DSP 没有和外部存储器之间的直接通道,因此首先应在算法上将数据分成小块,其次确保在向DMA 发出数据传输请求之后, 数据传输本身不再占用DSP 时间,从而使数据传输和数据处理同时进行,进而充分利用DSP 的计算资源。
另外,由于多数系统设计中数据处理时间会多于数据传输时间,这种方法会更有利于降低功耗。
3. 2 图像数据处理中的一些具体问题由于可用存储空间是有限的,所以DSP 系统对图像数据的处理必须建立在小数据块的基础之上。
此外,为充分利用有限的I/ O 资源,数据块应在处理过程开始时取入直到整个处理过程完毕才应写回存储器。
DSP 汇编语言中的MPY,ADD 等指令使我们可以对图像数据进行线性操作,而非线性的操作则需用查表的方法来实现,而不宜用一系列的条件分支语句,例如在TMS320c54XDSP 芯片上实现一个查表操作需6 个时钟周期,而仅实现一条条件分支语句就需3 个时钟周期。
当表的规模比较大时,对存储空间的合理分配显得尤为重要。
在DSP 上实现滑动窗口时应考虑如何处理相邻数据块间的重叠部分,解决这一问题的最直接的方法就是在对当前要处理的数据块调入的同时,重复调入重叠区域的数据待处理下一数据块时使用。
另一方法是调入数据后根据特定算法对其重新排列,再次调入数据时只调新数据。
当前的DSP 芯片还没有对二维阵列直接处理的指令,尽管在DSP 上实现循环并不复杂,但在循环中有了乘法计算后,会引入相当大的系统开销,其原因在于二维数据的组织方式。
这一点在用DSP 实现卷积运算时体现的很明显。
卷积是数字图像处理中图像增强和特征提取中应用十分广泛的运算。
其形式:H( x , y) = ΣM mΣMnf( x + m , y + n) g ( m , n)其中f 是N ×N 的图像数据矩阵。
但二维卷积运算要求很大的系统开销,并且难于实现实时处理。
为此,可以考虑使用DSP 阵列,这种阵列可以是一维的,也可以是二维的,视不同情况而定,阵列中需要一片起控制作用的DSP 芯片,利用并行算法,从而达到分配、共享有限的DSP 片内存储器的目的。
这一算法的主要步骤如下:a、向各DSP 器件分配图像数据;b、执行边界数据交换;c、卷积计算;d、汇总各DSP 的计算结果。
经实验证明,这种并行算法完全可以满足对图像的实时处理的要求。
4 JPEG 算法原理J PEG 专家组开发了两种基本的压缩算法，一种是以离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform) 为基础的有损压缩算法；另一种是以预测技术为基础的无损压缩算法。
使用有损压缩算法时，在压缩比为25:1 的情况下，压缩后还原得到的图像与原始图像相比较，非图像专家难于找出它们之间的区别，因此得到了广泛的应用。
例如，在VCD 和DVD-Video 电视图像压缩技术中，就使用JPEG 的有损压缩算法取消空间方向上的冗余数据。
JPEG 压缩是有损压缩，它利用了人眼视角系统的特性，使用量化和无损压缩编码相结合来去掉视角的冗余信息和数据本身的冗余信息。
JPEG 算法框图如图2所示。
压缩编码大致分成三个步骤：( 1 ) 使用正向离散余弦变换FDCT 把空间域表示的图变换成频率域表示的图。
( 2 ) 使用加权函数对DCT 系数进行量化，这个加权函数对于人的视觉系统是最佳的。
( 3 ) 使用霍夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。
译码( 或者叫解压缩) 过程与压缩编码过程相反。
5 JPEG 算法模型的实现在DSP Builder 下进行系统搭建。
DSP Builder 平台提供了加法器、乘法器以及数字信号处理涉及到的众多模块，对这些模块可以进行可视化的参数编辑。
本设计从Matlab 的Workspace 中导入需要压缩的图像，然后通过用DSP Builder 构建的JPEG 压缩算法压缩编解码，最后在Matlab 中显示重建的图像。
JPEG 静态图像压缩算法压缩的对象是YCbCr 格式的，所以在进行图像压缩前要进行预处理。
通过Matlab 中的Color Space Conversion 将RGB 格式的图像转换成YcbCr 格式。
待压缩的图像数据首先要进行DCT 变换，受FPGA硬件资源的限制，可以先进行一维行变换，将得到的数据按列存储到RAM 中，等到数据全部输入到RAM 中，再对RAM 中的数据进行一维的DCT 行变换。