МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА»
ІКТА
Кафедра ЗІ
/
ЗВІТ
До лабораторної роботи №4
з курсу: «Системи запису та відтворення інформації»
на тему: «Дослідження методів компресії зображень в MATLAB.»
Львів – 2014
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.
/
Текст програми
info = imfinfo('C:\Users\Andriy\Desktop\1\board1.tiff')
Y = imread('C:\Users\Andriy\Desktop\1\board1.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 =52.1;
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);
РЕЗУЛЬТАТ ВИКОНАННЯ РОБОТИ
/
Покрокові результати стиснення та відтворення 1-го (верхнього лівого) блоку 8х8 пікселів зображення:
ВИСНОВОК
Виконуючи дану лабораторну роботу, я навчилася розробляти власні методи стиснення зображень за допомогою алгоритмів стиснення на основі JPEG-подібного кодера, а також оцінила їх ефективність.
В даному методі компресії з втратами відновлене зображення не повністю відповідає первинному, але містить основну частину інформації.
При виконанні покрокового стиснення я наочно побачила як виконуються всі етапи стиснення та відновлення зображення.