Подякувати Студентському архіву довільною сумою
Admin
26.02.2023 12:38
Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!
Дослідження методів компресії зображень в MATLAB.
Інформація про навчальний заклад
ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
ІКТА
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Не вказано
Інформація про роботу
Рік:
2013
Тип роботи:
Звіт до лабораторної роботи
Предмет:
Системи запису та відтворення інформації
Група:
ЗІ-31
Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА»
ІКТА
кафедра ЗІ
З В І Т
до лабораторної роботи №4
з курсу: «Системи запису та відтворення інформації»
на тему: «Дослідження методів компресії зображень в MATLAB.»
МЕТА РОБОТИ
Набути вміння розробляти власні методи стиснення зображень та оцінювати їх ефективність.
ЗАВДАННЯ
Ознайомитись з теоретичним матеріалом.
Завантажити файл вказаний в завданні відповідно до свого варіанту.
Вивести основну інформацію про файл: кількість пікселів по горизонталі і вертикалі, тип зображення – кольорове/монохромне, кількість біт на піксел, загальний розмір зображення в бітах.
Написати JPEG-подібний кодер, згідно етапів розглянутих в теоретичній частині, який би стискав зображення з заданим степенем стиску G.
Вивести на екран оригінальне та декомпресоване зображення для порівняння їх якості.
Розрахувати реальну степінь стиснення зображення.
Навести покрокові результати всіх етапів стиснення та відтворення довільного блоку 8х8 пікселів зображення.
Варіант
Назва файлу
Степінь стиску G
1
belmont1.tiff'
8
ТЕКСТ ПРОГРАМИ
info = imfinfo('D:\belmont1.tiff')
Y = imread('D:\belmont1.tiff');
[N,M] = size(Y); % Розмір матриці Y
%Кількість блоків 8*8 по вертикалі та горизонталі відповідно
N_Block = fix(N/8); % До меншого цілого
M_Block = fix(M/8); % До меншого цілого
% Доповнимо некратні 8-ми рядки чи стовпці нулями
if (N - N_Block*8) ~= 0
Dod = 8 - ((N - N_Block*8));
Y = [Y; zeros(Dod, M)];
N_Block = N_Block + 1;
end;
if (M - M_Block*8) ~= 0
Dod = 8 - ((M - M_Block*8));
Y = [Y zeros(N_Block*8, Dod)];
M_Block = M_Block + 1;
end;
Y = double(Y);
% Зсув рівня
Y1 = Y - 128;
Y_DCT = blkproc(Y1, [8,8], 'dct2'); % Розбиття зображення на блоки 8*8 і обчислення 2D-ДКП буде матриця Y_DCT такого ж розміру, що і Y1
% Будуємо таблицю квантування для заданого G
G =8;
for ii = 1 : 8
for jj = 1 : 8
Q_Table(ii, jj) = 1 + (ii + jj - 1) * G;
end;
end;
% Квантування коефіцієнтів ДКП
% Кожен блок коеф. 8х8 по елементно ділимо на матрицю Q_Table і заокруглюємо
for ii = 1 : N_Block
for jj = 1 : M_Block
Y_Q( (8*ii-7) : (8*ii), (8*jj-7) : (8*jj) ) = round( Y_DCT( (8*ii-7) : (8*ii), (8*jj-7) : (8*jj) ) ./ Q_Table);
end;
end;
%ZigZag-сканування: 8х8 -> 1x64 (розтягуємо в 1 рядок)
%Результат - матриця Y_Scan розміром (N_Block*M_Block)рядків x 64 елементи
Y_Scan = zeros(N_Block * M_Block, 64);
count = 1;
for j = 1 : N_Block
for i = 1 : M_Block
% Читаємо черговий блок 8х8 коефіцієнтів
x = Y_Q(8*j-7 : 8*j, 8*i-7 : 8*i);
%ZigZag перестановка
ZigZag = [ x(1,1) x(1,2) x(2,1) x(3,1) x(2,2) x(1,3) x(1,4) x(2,3) x(3,2) x(4,1) x(5,1) x(4,2) x(3,3) x(2,4) x(1,5) x(1,6) x(2,5) x(3,4) x(4,3) x(5,2) x(6,1) x(7,1) x(6,2) x(5,3) x(4,4) x(3,5) x(2,6) x(1,7) x(1,8) x(2,7) x(3,6) x(4,5) x(5,4) x(6,3) x(7,2) x(8,1) x(8,2) x(7,3) x(6,4) x(5,5) x(4,6) x(3,7) x(2,8) x(3,8) x(4,7) x(5,6) x(6,5) x(7,4) x(8,3) x(8,4) x(7,5) x(6,6) x(5,7) x(4,8) x(5,8) x(6,7) x(7,6) x(8,5) x(8,6) x(7,7) x(6,8) x(7,8) x(8,7) x(8,8) ];
% Заносимо результат в матрицю Y_Scan
Y_Scan(count, :) = ZigZag;
count = count + 1;
end;
end;
% Кодування DC- та AC-коефіцієнтів, результат в вектор Y_C
delta = 0; midle = [];
for ii = 1 : N_Block * M_Block
% Читаємо АС-коефіцієнти поточного блоку
vect = Y_Scan(ii, 2:64);
n = 0; res = [];
for jj = 1 : 63
if vect(jj) == 0 % Якщо коефіцієнт рівний 0
n = n + 1; % Збільшуємо лічильник нулів n на 1
else
res = [res n vect(jj)]; % Інакше записуємо пару [n, AC(jj)]
n = 0; % Починаємо підрахунок нулів спочатку
end;
end;
res = [res 0 0]; % Додаємо символ завершення блоку
Y_C = [midle (Y_Scan(ii, 1) - delta) res]; % Дописуємо до res різницеве значення DC-коеф. та записуємо у вихідний масив Y_C
delta = Y_Scan(ii, 1);
midle = Y_C;
end;
% Підраховуємо орієнтовану к-сть біт необх. для кодув. матриці Y_C % Кодом Хафмена
% Лічильник к-сті біт стисненого зображення
Bit_Count = 0;
for ii = 1 : length(Y_C)
% Читаємо поточний елемент матриці Y_C
elem = Y_C(ii);
% Визначаємо к-сть біт потрібних для його представлення кодом Хафмена
switch elem
case 0, kod = 1; %Code word = 1
case 1, kod = 4; %Code word = 0100
case -1, kod = 4; %Code word = 0101
case 2, kod = 4; %Code word = 0110
case -2, kod = 4; %Code word = 0111
case 3, kod = 5; %Code word = 00100
case -3, kod = 5; %Code word = 00101
case 4, kod = 5; %Code word = 00110
case -4, kod = 5; %Code word = 00111
case 5, kod = 7; %Code word = 0001000
case -5, kod = 7; %Code word = 0001001
case 6, kod = 7; %Code word = 0001010
case -6, kod = 7; %Code word = 0001011
case 7, kod = 7; %Code word = 0001100
case -7, kod = 7; %Code word = 0001101
case 8, kod = 7; %Code word = 0001110
case -8, kod = 7; %Code word = 0001111
otherwise kod = 13; %Code word = 00001 + elem(8 bits)
end;
Bit_Count = Bit_Count + kod;
end;
% Степінь стиску зображення
% К-сть біт для представлення оригінального зображення
m = N * M * 8;
% Обчислення степеня стиснення
Compression_Ratio = m / (Bit_Count)
%===============================================
% Відновлення зображення: кожен блок 8х8 матриці квантованих коефіцієнтів Y_Q по елементно помнож. на табл. квантування Q_Table і здійснити обернене ДКП. До результату додати 128 (відновлення зсунутого рівня) і вивести зображення на екран
for ii = 1 : N_Block
for jj = 1 : M_Block
Y_R(8*ii-7 : 8*ii, 8*jj-7 : 8*jj) = Y_Q(8*ii-7 : 8*ii, 8*jj-7 : 8*jj) .*Q_Table;
end;
end;
% Відновлене зображення
Rec = uint8(blkproc(Y_R, [8, 8], 'idct2') + 128);
% Вивід оригінального та декомпресованого зображень
z = sprintf('Compression Ratio = %f', Compression_Ratio);
subplot(1, 2, 1);
imshow(uint8(Y(1 : N, 1 : M))); title('Original', 'FontSize', 14);
subplot(1, 2, 2);
imshow(Rec(1 : N, 1 : M)); title(z, 'FontSize', 14);
РЕЗУЛЬТАТ ВИКОНАННЯ РОБОТИ
Filename: 'D:\belmont1.tiff'
FileModDate: '26-ноя-2012 22:01:07'
FileSize: 66072
Format: 'tif'
FormatVersion: []
Width: 320
Height: 240
BitDepth: 8
ColorType: 'grayscale'
FormatSignature: [73 73 42 0]
ByteOrder: 'little-endian'
NewSubFileType: 0
BitsPerSample: 8
Compression: 'PackBits'
PhotometricInterpretation: 'BlackIsZero'
StripOffsets: [10x1 double]
SamplesPerPixel: 1
RowsPerStrip: 25
StripByteCounts: [10x1 double]
XResolution: 72
YResolution: 72
ResolutionUnit: 'Inch'
Colormap: []
PlanarConfiguration: 'Chunky'
TileWidth: []
TileLength: []
TileOffsets: []
TileByteCounts: []
Orientation: 1
FillOrder: 1
GrayResponseUnit: 0.0100
MaxSampleValue: 255
MinSampleValue: 0
Thresholding: 1
Offset: 65802
Таблиця квантування:
9 17 25 33 41 49 57 65
17 25 33 41 49 57 65 73
25 33 41 49 57 65 73 81
33 41 49 57 65 73 81 89
41 49 57 65 73 81 89 97
49 57 65 73 81 89 97 105
57 65 73 81 89 97 105 113
65 73 81 89 97 105 113 121
Оригінальне та декомпресоване зображення:
/
Степінь стиснення: Compression_Ratio = 6.3030
Покрокові результати стиснення та відтворення 1-го (верхнього лівого) блоку 8х8 пікселів зображення:
Початкове зображення:
180 180 180 180 180 180 180 180
180 180 180 180 180 180 180 201
196 180 180 180 180 180 196 201
196 180 180 180 180 180 196 196
190 180 180 196 180 180 196 201
190 190 190 190 190 196 196 201
190 190 190 180 190 190 201 201
190 190 190 190 201 201 196 201
Після зсуву рівня:
52 52 52 52 52 52 52 52
52 52 52 52 52 52 52 73
68 52 52 52 52 52 68 73
68 52 52 52 52 52 68 68
62 52 52 68 52 52 68 73
62 62 62 62 62 68 68 73
62 62 62 52 62 62 73 73
62 62 62 62 73 73 68 73
Після ДКП:
478,375000000000 -24,4145335166650 26,0279644494947 -4,40178550973177 10,3750000000000 4,11393930885855 0,448683202088079 2,92708743514499
-36,4960184967137 6,66064082379380 4,54691101493884 -4,49132756884615 5,33296785545769 2,79226708015718 0,625954353088686 -1,91131012193454
-1,60236607340943 1,87098292378353 -14,0130095501071 3,27538631377613 -7,46830117826545 -14,1367638564495 3,96338834764832 1,19985978054553
-4,90036551461260 3,64672136049791 -8,96954327172496 -3,83755943149102 -4,14521387389359 0,275737053140165 -1,17460106766383 -5,06680963535925
-4,87500000000000 3,79920923294846 -7,02277593621052 3,38775467626528 2,62500000000000 5,45273816056888 -2,90892903828581 -1,94788962982962
-3,30637175382878 4,65995538586686 6,03286418077508 6,48804765436954 -7,31188221112347 2,77169543966837 -2,01682834524070 8,26804170405755
7,56397203635672 2,17232251590905 -3,78661165235168 5,62634528287308 -1,37139619028161 1,40231885241250 1,01300955010707 -1,00859657414924
-1,87948331629021 -0,698999520705168 3,09286533491269 -2,41358742371682 2,61735254083040 6,41552668064623 -4,23645186693109 0,405223168028852
Після квантування:
53 -1 1 0 0 0 0 0
-2 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
Після ZigZag-сканування:
53 -1 -2 0 0 1 0 0
63 -1 -3 -1 0 0 0 0
72 -2 -2 -1 0 0 0 0
84 -1 -2 -1 0 0 0 0
92 -1 -1 -1 0 0 0 0
97 0 -1 -1 0 0 0 0
100 0 0 0 0 0 0 0
101 -1 0 0 0 0 0 0
Після кодування DC- та AC-коефіцієнтів:
53 0 -1 0 -2 2 1 0
Відновлення:
Після деквантування:
477 -17 25 0 0 0 0 0
-34 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
Після оберненого ДКП і зсуву рівня:
183 181 178 177 178 182 186 189
184 182 179 178 179 183 187 190
185 183 181 180 181 184 188 191
188 186 183 182 183 186 191 193
190 188 185 184 185 189 193 196
192 190 188 186 187 191 195 198
194 192 189 188 189 193 197 200
195 193 190 189 190 193 198 201
ВИСНОВОК
Виконуючи дану лабораторну роботу, я навчився розробляти власні методи стиснення зображень за допомогою алгоритмів стиснення на основі JPEG-подібного кодера, а також оцінив їх ефективність.
В даному методі компресії з втратами відновлене зображення не повністю відповідає первинному, але містить основну частину інформації. Втрати відбуваються на етапах субдискретизації (для кольорових зображень) та нерівномірного квантування.
В загальному степінь стиску в форматі JPEG становить від 16:1 до 25:1 без помітної втрати якості. На практиці я переконався, що для однакового степеня стиснення якість залишається кращою для зображень, в яких кількість рядків (висота) є ближчою до кількості стовпців (ширина), тобто квадратних зображень.
При виконанні покрокового стиснення я наочно побачив як виконуються всі етапи стиснення та відновлення зображення.
19.03.2013 17:03-
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
0%
Оголошення від адміністратора