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:
ЗІ
Кафедра:
Захист інформації
Інформація про роботу
Рік:
2024
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 УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ „ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА”
ІКТА
Кафедра Захист інформації
З В І Т
До лабораторної роботи №4
з курсу:
„ Системи запису та відтворення інформації ”
на тему:
„ ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ КОМПРЕСІЇ ЗОБРАЖЕНЬ В MATLAB”
Варіант-13
Мета роботи : набути вміння розробляти власні методи стиснення зображень та оцінювати їх ефективність.
Завдання:
1. Ознайомитись з теоретичним матеріалом.
2. Завантажити файл вказаний в завданні відповідно до свого варіанту.
3. Вивести основну інформацію про файл: кількість пікселів по горизонталі і вертикалі, тип зображення – кольорове/монохромне, кількість біт на піксел, загальний розмір зображення в бітах.
4. Написати JPEG-подібний кодер, згідно етапів розглянутих в теоретичній частині, який би стискав зображення з заданим степенем стиску G.
5. Вивести на екран оригінальне та декомпресоване зображення для порівняння їх якості.
6. Розрахувати реальну степінь стиснення зображення.
7. Навести покрокові результати всіх етапів стиснення та відтворення довільного блоку 8х8 пікселів зображення.
Варіант – 13
Назва файлу -chess.tiff .
Степінь стиску – 14.
Лістинг програми:
info = imfinfo('C:\chess.tiff')
Y = imread('C:\chess.tiff');
zob=Y(1:8,1:8)
[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
Y_DCT1=Y_DCT(1:8,1:8)
% Будуємо таблицю квантування для заданого G
G =18;
for ii = 1 : 8
for jj = 1 : 8
Q_Table(ii, jj) = 1 + (ii + jj - 1) * G;
end;
end;
Q_Table
% 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);
if(ii*jj==1)
Y_Q1=Y_Q(1:8,1:8)
end
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);
if(ii==1)
Y_C
end
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
21:10:34
%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;
if(ii*jj==1)
Y_R1=Y_R(1:8,1:8)
end
end;
end;
% Відновлене зображення
Rec = uint8(blkproc(Y_R, [8, 8], 'idct2') + 128);
Rec(1:8,1:8)
% 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);
Результати роботи програми
/
Оригінальне і декомпресоване зображення
info =
Filename: 'C:\chess.tiff'
FileModDate: '15-май-2006 16:44:10'
FileSize: 54908
Format: 'tif'
FormatVersion: []
Width: 256
Height: 256
BitDepth: 8
ColorType: 'grayscale'
FormatSignature: [73 73 42 0]
ByteOrder: 'little-endian'
NewSubFileType: 0
BitsPerSample: 8
Compression: 'PackBits'
PhotometricInterpretation: 'BlackIsZero'
StripOffsets: [8 5409 12214 20033 27641 35346 42379 48900]
SamplesPerPixel: 1
RowsPerStrip: 32
StripByteCounts: [5401 6805 7819 7608 7705 7033 6521 5753]
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: 54654
Покрокові результати стиснення та відтворення 1-го (верхнього лівого) блоку 8х8 пікселів зображення:
Початкове зображення:
/
Після зсуву рівня:
/
Після ДКП:
/
Таблиця квантування:
/
Після квантування:
/
Після ZigZag-сканування:
/
Після кодування DC- та AC-коефіцієнтів:
-29 0 0
Відновлення:
Після деквантування:
/
Після оберненого ДКП і зсуву рівня:
/
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.
16.01.2014 04:01-
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
0%
Оголошення від адміністратора