实验四dct变换huffman编码图像压缩
实验四图像压缩
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一、实验目的
1.掌握DCT变换的原理
2.了解DCT变化在图像压缩中的应用
3.掌握图像压缩的基本原理及方法
4.了解霍夫曼编码原理
5.熟悉图像压缩的MATLAB编程
二、实验原理
DCT是目前比较好的图像变换，它有很多优点。DCT是正交变换，它可以将8x8图像空间表达式转换为频率域，只需要用少量的数据点表示图像；DCT产生的系数很容易被量化，因此能获得好的块压缩；DCT算法的性能很好，它有快速算法，如采用快速傅立叶变换可以进行高效的运算，因此它在硬件和软件中都容易实现；而且DCT算法是对称的，所以利用逆DCT算法可以用来解压缩图像。
由于DCT主要应用在数据和图像的压缩，因此希望原信号的能量在变换后能尽量集中在少数系数上，且这些大能量的系数能处在相对集中的位置，这将有利于进一步的量化和编码。但是如果对整段的数据或整幅图像来做DCT，那就很难保证大能量的系数能处在相对集中的位置。因此，在实际应用中，一般都是将数据分成一段一段来做，一般分成8x8或16x16的方块来做。
二维DCT正交变换的公式为：
二维DCT逆变换公式：
其中
三、实验要求
利用DCT变换对图像进行压缩，对比不同压缩比下的结果，对比不同压缩比下图像大小的变化。压缩过程如下图所示：
四、实验过程与结果
实验程序如下：（先给出主程序，然后给出各功能子函数的程序）
主程序：
clear
load('')%调入170*170大小的一幅彩色lena图像
l=imresize(lena,[256 256]);%将图像变换为8的整数倍大小
X=rgb2gray(l);
Y1=double(X);%读入图像数据lianghua=[16 11 10 16 24 40 51 61;%量化矩阵，量化的程度序决定压缩比
12 12 14 19 26 58 60 55;
14 13 16 24 40 57 69 56;
14 17 22 29 51 87 80 62;
18 22 37 56 68 109 103 77;
DCT变换
量化huffman编码
24 35 55 64 81 104 113 92;
49 64 78 87 103 121 120 101;
72 92 95 98 112 100 103 99];
ilianghua=lianghua;
%----------------------------------------------------------
%图像压缩
%----------------------------------------------------------
t=dctmtx(8);
J=blkproc(Y1,[8 8],'P1*x*P2',t,t'); %分成8*8块进行DCT变换
M=blkproc(J,[8
8],'round(x./P1)',lianghua); %量化
u=abs(min(min(M1));
M=(M1./u)+1;
data=uint8(M);%Huffman编码要求为无符号整形数组
M2=M-double(data);
[zipped,info]=huffencode(data);
%调用Huffman编码程序进行压缩unzipped=huffdecode(zipped,info,data) ; %调用Huffman解码程序进行解压缩
k=1;
for i=1:256
for j=1:256 unzippedray(i,j)=unzipped(k);
k=k+1;
end
end
unzippedray= unzippedray';%对解压缩后得到的一维数组进行变换，得到无损的量化后
%二维数组，其值与data数组值是一致的，体现了Huffman编码是一种无损编码unzippedray=(double(unzippedray)-1+M2 ).*u;
T=blkproc(unzippedray,[8
8],'x.*P1',ilianghua); %反量化
I=blkproc(T,[8
8],'P1*x*P2',t',t); %8*8DCT反变换
%----------------------------------------------------------
%调用Huffman编码程序进行解码
%显示原始图像和经编码后的图像，显示压缩比，并计算均方根误差得erms=0，表示是Huffman是无失真编码
figure
subplot(221);imshow(Y1,[]);axis square;xlabel('原256*256灰度图像'); subplot(222);imshow(I,[]);axis square;xlabel('Huffman解压缩后图像'); subplot(223);imshow((Y1-I),[]);axis
square;xlabel('量化后损失的图像部分');
[h,k]=hist((Y1-I),256);%生成直方图数据
subplot(224);bar(k,h,'k');title('误差图像直方图');
%subplot(224);imshow(I,[]);axis square;xlabel('压缩图像');
%erms=compare(data(:),unzipped(:))
cr=
whos data unzipped zipped
%huffencode函数对输入矩阵vector进行Huffman编码，返回%编码后的向量（压缩后数据）及相关信息
Huffman编码子程序：
function
[zipped,info]=huffencode(vector)
%输入和输出都是unit8格式
%info返回解码需要的机构信息
%是添加的比特数
%是Huffman码字
%是原始图像行数
%是原始图像行数
%是原始图像数据长度
%是最长码长
if ~isa(vector,'uint8')
error('input argument must be a uint8 vector');
end
[m,n]=size(vector);
vector=vector(:)';
f=frequency(vector); %计算各符号出现的概率
symbols=find(f~=0);
f=f(symbols);
[f,sortindex]=sort(f);
%将符号按照出现的概率大小排序
symbols=symbols(sortindex);
len=length(symbols);
symbols_index=num2cell(1:len); codeword_tmp=cell(len,1);
while length(f)>1 %生产Huffman树，得到码字编码表
index1=symbols_index{1};
index2=symbols_index{2};
codeword_tmp(index1)=addnode(codeword _tmp(index1),uint8(0));
codeword_tmp(index2)=addnode(codeword _tmp(index2),uint8(1));
f=[sum(f(1:2)) f(3:end)];
symbols_index=[{[index1,index2]} symbols_index(3:end)];
[f,sortindex]=sort(f);
symbols_index=symbols_index(sortindex );
end
codeword=cell(256,1);
codeword(symbols)=codeword_tmp;
len=0;
for index=1:length(vector) %得到整个图像所有比特数
len=len+length(codeword{double(vector (index))+1});
end
string=repmat(uint8(0),1,len);
pointer=1;
for index=1:length(vector) %对输入图像进行编码
code=codeword{double(vector(index))+1 };
len=length(code);
string(pointer+(0:len-1))=code;
pointer=pointer+len;
end
len=length(string);
pad=8-mod(len,8); %非8整数倍时，最后补pad个0
if pad>0
string=[string
uint8(zeros(1,pad))];
end
codeword=codeword(symbols);
codelen=zeros(size(codeword)); weights=2.^(0:23);
maxcodelen=0;
for index=1:length(codeword)
len=length(codeword{index});
if len>maxcodelen
maxcodelen=len;
end
if len>0
code=sum(weights(codeword{index}==1)) ;
code=bitset(code,len+1);
codeword{index}=code;
codelen(index)=len;
end
end
codeword=[codeword{:}];
%计算压缩后的向量
cols=length(string)/8;
string=reshape(string,8,cols);
weights=2.^(0:7);
zipped=uint8(weights*double(string)); %码表存储到一个稀疏矩阵
huffcodes=sparse(1,1);
for index=1:nnz(codeword)
huffcodes(codeword(index),1)=symbols( index);
end
%填写解码时所需的结构信息
=pad;
=huffcodes;
=cols./length(vector);
=length(vector);
=maxcodelen;
=m;
=n;
%huffdecode函数对输入矩阵vector进行Huffman编码，
%返回解压后的图像数据
end
Huffman解码子程序：
function
vector=huffdecode(zipped,info,image)
if~isa(zipped,'uint8')
error('input argument must be a uint8 vector');end
%产生0，1序列，每位占一个字节
len=length(zipped);
string=repmat(uint8(0),1,len.*8); bitindex=1:8;
for index=1:len
string(bitindex+8.*(index-1))=uint8(b itget(zipped(index),bitindex));
end
string=logical(string(:)');
len=length(string);
%开始解码
weights=2.^(0:51);
vector=repmat(uint8(0),1,; vectorindex=1;
codeindex=1;
code=0;
for index=1:len
code=bitset(code,codeindex,string(ind ex));
codeindex=codeindex+1;
byte=decode(bitset(code,codeindex),in fo);
if byte>0
vector(vectorindex)=byte-1;
codeindex=1;
code=0;
vectorindex=vectorindex+1;
end
end
%vector=reshape(vector,,;
%函数addnode添加节点
end
addnode子程序：
function
codeword_new=addnode(codeword_old,ite m)
codeword_new=cell(size(codeword_old)) ;
for index=1:length(codeword_old)
codeword_new{index}=[item codeword_old{index}];
end
%函数frequency计算各符号出现的概率end
频率计数frequency子程序：function f=frequency(vector)
if~isa(vector,'uint8')
error('input argument must be a uint8 vector');
end
f=repmat(0,1,256);
len=length(vector);
for index=0:255
f(index+1)=sum(vector==uint8(index)); end
f=f./len;
%函数decode返回码字对应的符号
end
byte子程序：
function byte=decode(code,info)
byte=(code);
end
实验结果如下：
其中Cr为压缩比的倒数。即Cr=压缩后位数除以压缩前位数。
cr =
Name Size Bytes Class Attributes
data 256x256 65536 uint8 unzipped 1x65536 65536 uint8 zipped 1x8421 8421 uint8
由于Huffman 编码是无损编码，因此对同一图像，压缩效果的好坏取决于量化的程度。下面使用不同的量化矩阵对原图像进行量化，并进行压缩，观察效果。 分别使用下列模板替代原程序中的lianghua 矩阵。由于这里使用1、0模板，所以'round(x./P1)'没有意义，因此主程序中量化部分需做一点改动，变成M1=blkproc(J,[88],'x.*P1',lianghua)其余部分不变，得到对应图像maski （i=2、3、5、n ）：
Mask2= [1 1 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 0 0 0 0 0 0 0]; Mask3= [1 1 0 0 0 0 0 0 1 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]; Mask4= [1 1 1 0 0 0 0 0 1 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];
Mask5= [1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 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]; Maskn=
[1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0];cr =
Name Size Bytes Class
Attributes
data 256x256 65536 uint8 unzipped 1x65539 65539 uint8 zipped 1x8480 8480 uint8
cr =
Name Size Bytes Class
Attributes
data 256x256 65536 uint8 unzipped 1x65538 65538 uint8 zipped 1x8486 8486 uint8
cr =
Name Size Bytes Class Attributes
data 256x256 65536 uint8 unzipped 1x65538 65538 uint8 zipped 1x8489 8489 uint8
cr =
Name Size Bytes Class
Attributes
data 256x256 65536 uint8 unzipped 1x65539 65539 uint8 zipped 1x8493 8493 uint8
cr = Name Size Bytes Class Attributes
data 256x256 65536 uint8 unzipped 1x65538 65538 uint8 zipped 1x8493 8493 uint8
五、 实验总结
从上面五幅图像与第一幅用标准量化模板量化所得的图像的对比中，我们可以看出，Cr 的值越小，压缩比也就越大，在量化时对矩阵系数的精简作用就越明显，丢失的细节也越来越多。因此图像变得越来越模糊。
另外，当系数模板从maskn到mask2时，Cr分别是、、、、，压缩后图像大小分别是8493、 8493、8489、8486 、8480。可见，在Cr变小、压缩比变大的情况下，压缩后图像在变小，图像质量渐渐变差。然而当模板矩阵达到一定大小时，如mask4之后，再继续增大模板系数范围n时，压缩后图像大小却不再改变，这是因为DCT变换后图像的绝大多数有用系数集中在矩阵的左上角，其余部分系数对图像影响很小，这也验证了DCT变换有利于图像压缩的原理所在。
总结，通过上述实验，我们可以知道，适当的选取量化模板，可以实现用较少的系数尽可能多的保存原图像效果，这就是图像压缩的原理。并且，对同一类型量化矩阵，压缩比越大，压缩后图像大小就越小，图像效果就越模糊，因此压缩时选择合适的量化矩阵十分重要。
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法综述 概述： 近年来, 随着数字化信息时代的到来和多媒体计算机技术的发展, 使得人 们所面对的各种数据量剧增, 数据压缩技术的研究受到人们越来越多的重视。 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于 图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 图像压缩编码原理： 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。 图像数据的冗余度又可以分为空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余 和视觉冗余几个方面。 空间冗余：在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 结构冗余和知识冗余：图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构 冗余。 视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像 的变化并不都能察觉出来。 人眼的视觉特性： 亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别 不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚 刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就 察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。 空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像 信号变化的剧烈程度有关。 图像压缩编码的分类： 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 无损压缩：又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真； 有损压缩：又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基
图像压缩实验报告
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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
数据结构 哈夫曼编码实验报告
实验报告 实验课名称：数据结构实验 实验名称：文件压缩问题 班级：20132012 学号：姓名：时间：2015-6-9 一、问题描述 哈夫曼编码是一种常用的数据压缩技术，对数据文件进行哈夫曼编码可大大缩短文件的传输长度，提高信道利用率及传输效率。要求采用哈夫曼编码原理，统计文本文件中字符出现的词频，以词频作为权值，对文件进行哈夫曼编码以达到压缩文件的目的，再用哈夫曼编码进行译码解压缩。 二、数据结构设计 首先定义一个结构体： struct head { unsigned char b; //记录字符 long count; //权重 int parent,lch,rch; //定义双亲，左孩子，右孩子 char bits[256]; //存放哈夫曼编码的数组 } header[512],tmp; //头部一要定设置至少512个,因为结 点最多可达256,所有结点数最多可 达511 三、算法设计 输入要压缩的文件读文件并计算字符频率根据字符的频率，利用Huffman 编码思想创建Huffman树由创建的Huffman树来决定字符对应的编码，进行文件的压缩解码压缩即根据Huffman树进行译码 设计流程图如图1.1所示。
图1.1 设计流程图 (1)压缩文件 输入一个待压缩的文本文件名称(可带路径)如:D:\lu\lu.txt 统计文本文件中各字符的个数作为权值,生成哈夫曼树；将文本文件利用哈夫曼树进行编码,生成压缩文件。压缩文件名称=文本文件名.COD 如:D:\lu\lu.COD 压缩文件内容=哈夫曼树的核心内容+编码序列 for(int i=0;i<256;i++) { header[i].count=0; //初始化权重 header[i].b=(unsigned char)i; //初始化字符 } ifstream infile(infilename,ios::in|ios::binary); while(infile.peek()!=EOF) { infile.read((char *)&temp,sizeof(unsigned char)); //读入一个字符 header[temp].count++; //统计对应结点字符权重 flength++; //统计文件长度 } infile.close(); //关闭文件 for(i=0;i<256-1;i++) //对结点进行冒泡排序,权重大的放在上面，编码时效率高 for(int j=0;j<256-1-i;j++) if(header[j].count 实验十五码型变换实验 一、实验目的 1、了解几种常用的数字基带信号。 2、掌握常用数字基带传输码型的编码规则。 3、掌握常用CPLD实现码型变换的方法。 二、实验内容 1、观察NRZ码、RZ码、AMI码、HDB3码、CMI码、BPH码的波形。 2、观察全0码或全1码时各码型的波形。 3、观察HDB3码、AMI码的正负极性波形。 4、观察RZ码、AMI码、HDB3码、CMI码、BPH码经过码型反变换后的输出波形。 5、自行设计码型变换电路，下载并观察波形。 三、实验器材 1、信号源模块一块 2、⑥号模块一块 3、⑦号模块一块 4、20M双踪示波器一台 5、连接线若干 四、实验原理 （一）基本原理 在数字通信中，有些场合可以不经过载波调制和解调过程而让基带信号直接进行传输。例如，在市区内利用电传机直接进行电报通信，或者利用中继方式在长距离上直接传输PCM 信号等。这种不使用载波调制装置而直接传送基带信号的系统，我们称它为基带传输系统，它的基本结构如图15-1所示。 干扰 图15-1 基带传输系统的基本结构 该结构由信道信号形成器、信道、接收滤波器以及抽样判决器组成。这里信道信号形成器用来产生适合于信道传输的基带信号，信道可以是允许基带信号通过的媒质（例如能够通过从直流至高频的有线线路等）；接收滤波器用来接收信号和尽可能排除信道噪声和其他干扰；抽样判决器则是在噪声背景下用来判定与再生基带信号。 若一个变换器把数字基带信号变换成适合于基带信号传输的基带信号，则称此变换器为数字基带调制器；相反，把信道基带信号变换成原始数字基带信号的变换器，称之为基带解调器。 基带信号是代码的一种电表示形式。在实际的基带传输系统中，并不是所有的基带电波形都能在信道中传输。例如，含有丰富直流和低频成分的基带信号就不适宜在信道中传输，因为它有可能造成信号严重畸变。单极性基带波形就是一个典型例子。再例如，一般基带传输系统都从接收到的基带信号流中提取定时信号，而收定时信号又依赖于代码的码型，如果代码出现长时间的连“0”符号，则基带信号可能会长时间出现0电位，而使收定时恢复系统难以保证收定时信号的准确性。归纳起来，对传输用的基带信号的主要要求有两点：（1）对各种代码的要求，期望将原始信息符号编制成适合于传输用的码型；（2）对所选码型的电波形要求，期望电波形适宜于在信道中传输。 （二）编码规则 1、NRZ码 NRZ码的全称是单极性不归零码，在这种二元码中用高电平和低电平（这里为零电平）分别表示二进制信息“1”和“0”，在整个码元期间电平保持不变。例如： 2、RZ码 RZ码的全称是单极性归零码，与NRZ码不同的是，发送“1”时在整个码元期间高电平只持续一段时间，在码元的其余时间内则返回到零电平。例如： 图像压缩编码实验报告 一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念，了解几种常用的图像压缩编码方式； 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换（DCT）变换的原理及含义； 3.掌握编程实现离散余弦变换（DCT）变换及JPEG编码的方法； 4.对重建图像的质量进行评价。 二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理 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。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 JBIG，H.261，JPEG，MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致分 压缩技术实验编码 实验一统计编码 实验目的 1.熟悉统计编码的原理 2.掌握r元Huffman编码的方法； 3.了解Huffman编码效率及冗余度的计算; 二、实验原理 霍夫曼编码，又称最佳编码，根据字符出现概率来构造平均长度最短的变长编码。 Huffman编码步骤： (1)把信源符号x i(i=1,2,…按出现概率的值由大到小的顺序排列； (2)对两个概率最 小的符号分别分配以“ 0和“ 1,'然 后把这两个概率相加作为一个新的辅助符号的概率； (3)将这个新的辅助符号与其他符号一起重新按概率大小顺序排列； ⑷跳到第2步，直到出现概率相加为1为止； (5)用线将符号连接起来，从而得到一个码树，树的N个端点对应N个信源符号； (6)从最后一个概率为1的节点开始，沿着到达信源的每个符号，将一路遇到的二进制码“ 0或“ 1顺序排列起来，就是端点所对应的信源符号的码字。 以上是二元霍夫曼编码。如果是r元霍夫曼编码，则应该如何做呢？ 在HUFFMAN 编码方案中，为出现概率较小的信源输出分配较长的码字，而对那些出现可能性较大的信源输出分配较短的码字。为此，首先将r 个最小可能的信源输出合并成为一个新的输出，该输出的概率就是上述的r 个输出的概率之和。重复进行该过程直到只剩下一个输出为止。信源符号的个数q 与r 必须满足如下的关系式： q = (r-1) n + r n 为整数如果不满足上述关系式，可通过添加概率为零的信源符号来满足。这样就生成了一个树，从该树的根节点出发并将0、1 分别分配给任何r 个来自于相同节点的 分支，生成编码。可以证明用这种方法产生的编码在前向树类 实验四码型变换实验 一、实验目的 1．了解几种常见的数字基带信号。 2．掌握常用数字基带传输码型的编码规则。 3．掌握用FPGA实现码型变换的方法。 二、实验内容 1．观察NRZ码、RZ码、BRZ码、BNRZ码、AMI码、CMI码、HDB3码、BPH码的波形。 2．观察全0码或全1码时各码型波形。 3．观察HDB3码、AMI码、BNRZ码正、负极性波形。 4．观察NRZ码、RZ码、BRZ码、BNRZ码、AMI码、CMI码、HDB3码、BPH码经过码型反变换后的输出波形。 5．自行设计码型变换电路，下载并观察输出波形。 三、实验器材 1．信号源模块 2．码型变换模块 3．20M双踪示波器一台 4．频率计（可选）一台 5．PC机（可选）一台 6．连接线若干 四、实验原理 1．编码规则 ①NRZ码 NRZ码的全称是单极性不归零码，在这种二元码中用高电平和低电平（这里为零电平）分别表示二进制信息“1”和“0”，在整个码元期间电平保持不变。例如： 1 0 1 0 0 1 1 0 ＋E ②RZ码 RZ码的全称是单极性归零码，与NRZ码不同的是，发送“1”时在整个码元期间高电平只持续一段时间，在码元的其余时间内则返回到零电平。例如： 1 0 1 0 0 1 1 0 ＋E BNRZ码的全称是双极性不归零码，在这种二元码中用正电平和负电平分别表示“1”和“0”。与单极性不归零码相同的是整个码元期间电平保持不变，因而在这种码型中不存在零电平。例如： 1 0 1 0 0 1 1 0 ＋E -E ④BRZ码 BRZ码的全称是双极性归零码，与BNRZ码不同的是，发送“1”和“0”时，在整个码元期间高电平或低电平只持续一段时间，在码元的其余时间内则返回到零电平。例如： 1 0 1 0 0 1 1 0 ＋E -E ⑤AMI码 AMI码的全称是传号交替反转码，其编码规则如下：信息码中的“0”仍变换为传输码的“0”；信息码中的“1”交替变换为传输码的“+1、－1、＋1、－1、…”。例如： 代码： 100 1 1000 1 1 1… AMI码： +100 -1 +1000 -1 +1 -1… AMI码的主要特点是无直流成分，接收端收到的码元极性与发送端完全相反也能正确判断。译码时只需把AMI码经过全波整流就可以变为单极性码。由于其具有上述优点，因此得到了广泛应用。但该码有一个重要缺点，即当用它来获取定时信息时，由于它可能出现长的连0串，因而会造成提取定时信号的困难。 ⑥HDB3码 HDB3码的全称是三阶高密度双极性码，其编码规则如下：将4个连“0”信息码用取代节“000V”或“B00V”代替，当两个相邻“V”码中间有奇数个信息“1”码时取代节为“000V”码；有偶数个信息“1”码（包括0个）时取代节为“B00V”，其它的信息“0”码仍为“0”码，这样，信息码的“1”码变为带有符号的“1”码即“+1”或“－1”。例如： 代码： 1000 0 1000 0 1 1 000 0 1 1 HDB3码： -1000 -V +1000 +V -1 +1 -B00 -V +1 -1 HDB3码中“1”、“B”的符号符合交替反转原则，而“V”的符号破坏这种符号交替反转原则，但相邻“V”码的符号又是交替反转的。HDB3码的特点是明显的，它除了保持AMI码的优点外，还增加了使连0串减少到至多3个的优点，而不管信息源的统计特性如何。这对于定时信号的恢复是十分有利的。HDB3码是ITU-T推荐使用的码之一。本实验电路只能对码长为24位的周期性NRZ码序列进行编码。 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： 数据结构实验报告 ――实验五简单哈夫曼编/译码的设计与实现本实验的目的是通过对简单哈夫曼编/译码系统的设计与实现来熟练掌握树型结 构在实际问题中的应用。此实验可以作为综合实验，阶段性实验时可以选择其中的几 个功能来设计和实现。 一、【问题描述】 利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码，此实验即设计这样的一个简单编/码系统。系统应该具有如下的几个功能： 1、接收原始数据。 从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件nodedata.dat中。 2、编码。 利用已建好的哈夫曼树（如不在存，则从文件nodedata.dat中读入），对文件中的正文进行编码，然后将结果存入文件code.dat中。 3、译码。利用已建好的哈夫曼树将文件code.dat中的代码进行译码，结果存入文件textfile.dat中。 4、打印编码规则。 即字符与编码的一一对应关系。 二、【数据结构设计】 1、构造哈夫曼树时使用静态链表作为哈夫曼树的存储。 在构造哈夫曼树时，设计一个结构体数组HuffNode保存哈夫曼树中各结点的信息，根据二叉树的性质可知，具有n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点，所以数组HuffNode的大小设置为2n-1，描述结点的数据类型为： typedef struct { int weight;//结点权值 int parent; int lchild; int rchild; char inf; }HNodeType; 2、求哈夫曼编码时使用一维结构数组HuffCode作为哈夫曼编码信息的存储。 求哈夫曼编码，实质上就是在已建立的哈夫曼树中，从叶子结点开始，沿结点的双亲链域回退到根结点，没回退一步，就走过了哈夫曼树的一个分支，从而得到一位哈夫曼码值，由于一个字符的哈夫曼编码是从根结点到相应叶子结点所经过的路径上各分支所组成的0、1序列，因此先得到的分支代码为所求编码的低位码，后得到的分支代码位所求编码的高位码，所以设计如下数据类型： #define MAXBIT 10 typedef struct 重庆交通大学信息科学与工程学院综合性设计性实验报告 专业：通信工程专业11级 学号：631106040222 姓名：徐国健 实验所属课程：移动通信原理与应用 实验室(中心)：信息技术软件实验室 指导教师：李益才 2014年5月 一、题目 二值图像的游程编码及解码 二、仿真要求 对一幅图像进行编码压缩，然后解码恢复图像。 三、仿真方案详细设计 实验过程分为四步：分别是读入一副图象，将它转换成为二进制灰度图像，然后对其进行游程编码和压缩，最后恢复图象（只能恢复为二值图像）。 1、二值转换 所谓二值图像,就是指图像上的所有像素点的灰度值只用两种可能，不为“0”就为“1”，也就是整个图像呈现出明显的黑白效果。 2、游程编码原理 游程编码是一种无损压缩编码，对于二值图有效。游程编码的基本原理是：用一个符号值或串长代替具有相同值的连续符号，使符号长度少于原始数据的长度。据进行编码时，沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号，用字串代替这些连续符号，可大幅度减少数据量。游程编码分为定长行程编码和不定长行程编码两种类型。游程编码是连续精确的编码，在传输过程中，如果其中一位符号发生错误，即可影响整个编码序列，使行程编码无法还原回原始数据。 3、游程编码算法 一般游程编码有两种算法，一种是使用1的起始位置和1的游程长度，另一种是只使用游程长度，如果第一个编码值为0，则表示游程长度编码是从0像素的长度开始。这次实验采 用的是前一种算法。两种方法各有优缺点：前一种存储比第二种困难，因此编程也比较复杂。而后一种需要知道第一个像素值，故压缩编码算法中需给出所读出的图的第一个像素值。 压缩流程图： 解压流程图： 中南大学数据结构课程 姓名：刘阳 班级：信息0703 学号：0903070312 实验时间： 08.11.14 指导老师：赵颖 一、实验内容 根据输入的n 个带权结点，构造出哈夫曼树，并且把构造结果输出到屏幕。 二、实验说明 哈夫曼数，也称最优二叉树，是指对于一组带有确定权值的叶结点，构造的具有最小带权路径长度的二叉树。 设二叉树具有n 个带权值的叶结点，那么从根结点到各个叶结点的路径长度与相应结点权值的乘积之和叫做二叉树的带权路径长度WPL ，记作： WPL=k n k k L W *∑=1。在给定一组具有确定权值的叶结点，可以构造出不同的带权二 叉树。根据哈夫曼树的定义，一棵二叉树要使其WPL 值最小，必须使权值越大的叶结点越靠近根结点，而权值越小的叶结点越远离根结点。 在数据通讯中，经常需要将传送的文字转换成由二进制字符0，1组成的二进制串，我们称之为编码。例如，假设要传送的电文为ABACCDA ，电文中只含有A ，B ，C ，D 四种字符，若这四种字符采用下表所示的编码，则电文的代码为000010000100100111 000，长度为21。 在传送电文时，我们总是希望传送时间尽可能短，这就要求电文代码尽可能短。如果在编码时考虑字符出现的频率，让出现频率高的字符采用尽可能短的编码，出现频率低的字符采用稍长的编码，构造一种不等长编码，则电文的代码就可能更短。并且在建立不等长编码时，必须使任何一个字符的编码都不是另一个字符编码的前缀，以避免反译成原文时，编码出现多义性。 在哈夫曼编码树中，树的带权路径长度的含义是各个字符的码长与其出现次数的乘积之和，也就是电文的代码总长，所以采用哈夫曼树构造的编码是一种能使电文代码总长最短的不等长编码。 采用哈夫曼树进行编码，也不会产生上述二义性问题。因为，在哈夫曼树中，每个字符结点都是叶结点，它们不可能在根结点到其它字符结点的路径上，所以一个字符的哈夫曼编码不可能是另一个字符的哈夫曼编码的前缀，从而保证了译码的非二义性。 实验二码型变换实验 【实验目的】使学生了解双极性不归零码、单极性归零码、双极性归零码以及曼彻斯特码的编码原理；能够通过MATLAB产生相应的编码；比较四种编码之间的区别。 【实验器材】装有MATLAB软件的计算机一台 【实验原理】 1. 使用MATLAB 函数wave_gen 来产生代表二进制序列的波形,函数wave_gen 的格式 是： wave_gen(二进制码元,‘码型’,Rb) 此处二进制码元指的是打算编码的序列；码型可以通过help wave_gen命令进行查看； Rb 是二进制码元速率,单位为比特/秒（bps）。 2．命令help wave_gen可以查看码型的种类。 'unipolar_nrz' 'unipolar_rz' 'polar_nrz' 'polar_rz' 'bipolar_nrz' 'bipolar_rz' 'manchester' 'triangle' 'nyquist' 'duobinary' 'mod_duobinary' 其中'unipolar_nrz'为单极性不归零码；'unipolar_rz'为单极性归零码；'polar_nrz'和 'polar_rz'分别为双极性不归零码和双极性归零码；'manchester'为曼彻斯特编码； 3．waveplot(x)为波形产生函数，显示编码后的波形； 【实验内容与步骤】 1、路径设置成指向comm2文件夹； 2、产生如下的二进制序列： >> b = [1 0 1 0 1 1]; 使用Rb=1000bps 的单极性不归零码产生代表b的波形且显示波形x，填写图2-1： >> x = wave_gen(b,‘unipolar_nrz’,1000); >> waveplot(x) （2）用如下码型重复步骤（1）（提示：可以键入“help wave_gen”来获取帮助）， 并做出相应的记录： a 双极性不归零码 b 单极性归零码 c 双极性归零码 d 曼彻斯特码(manchester) 【实验现象记录】 1)输入命令：x = wave_gen(b,‘unipolar_nrz’,1000);waveplot(x); 产生的单极性不归零码 的波形，并记录； 2)输入命令：x = wave_gen(b,‘unipolar_rz’,1000); waveplot(x); 产生的单极性归零码的 波形，并记录； 3)输入命令：x = wave_gen(b,‘polar_n rz’,1000);waveplot(x); 产生的双极性不归零码的 波形，并记录； 4)输入命令：x = wave_gen(b,‘polar_rz’,1000);waveplot(x); 产生的双极性归零码的波 形，并记录； 5)输入命令：x = wave_gen(b,‘unipolar_nrz’,1000);waveplot(x); 产生的曼彻斯特编码的 波形，并记录。 【现象分析】 通过实验，对比单极性归零信号、单极性不归零信号、双极性归零信号、双极性不归零信号 小波变换在图像压缩中的应用 学院精密仪器与光电子工程学院 专业光学工程 年级2014级 学号1014202009 姓名孙学斌 一、图像压缩编码 数字图像 图像是自然界景物的客观反映。自然界的图像无论在亮度、色彩，还是空间分布上都是以模拟函数的形式出现的，无法采用数字计算机进行处理、传输和存储。 在数字图像领域，将图像看成是由许多大小相同、形状一致的像素(Picture Element简称Pixel组成)用二维矩阵表示。图像的数字化包括取样和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标离散化的过程为取样，而进一步将图像的幅度值整数化的过程称为量化。 图像编码技术 数据压缩就是以较少的数据量表示信源以原始形式所代表的信息，其目的在于节省存储空间、传输时间、信号频带或发送能量等。其组成系统如图所示。 过程应尽量保证去除冗余量而不会减少或较少减少信息量，即压缩后的数据要能够完全或在一定的容差内近似恢复。完全恢复被压缩信源信息的方法称为无损压缩或无失真压缩，近似恢复的方法称为有损压缩或有失真压缩。 图像压缩编码的必要性与可行性 1．图像压缩编码的必要性 采用数字技术会使信号处理技术性能大为提高，但其数据量的增加也是十分惊人的。图像数据更是多媒体、网络通信等技术重点研究的压缩对象。不加压缩的图像数据是计算机的处理速度、通信信道的容量等所无法承受的。 如果将上述的图像信号压缩几倍、十几倍、甚至上百倍，将十分有利于图像的存储和传输。可见，在现有硬件设施条件下，对图像信号本身进行压缩是解决上述矛盾的主要出路。 2．图像压缩编码的可能性 图像数据量大，同时冗余数据也是客观存在的。在有些图像中可压缩的可能性很大。一般图像中存在着以下数据冗余因素。 (1)编码冗余 编码冗余也称信息熵冗余。去除信源编码中的冗余量可以在对信息无损的前提下减少代表信息的数据量。对图像进行编码时，要建立表达图像信息的一系列符号码本。如果码本不能使每个像素所需的平均比特数最小，则说明存在编码冗余，就存在压缩的可能性。 (2)空间冗余 实验项目3、图像压缩与编码 一、实验目的 （1）理解图像压缩编码的基本原理； （2）掌握用程序代码实现DCT变换编码； （3）掌握用程序代码实现游程编码。 二、实验原理及知识点 1、图像压缩编码 图像信号经过数字化后，数据量相当大，很难直接进行保存。为了提高信道利用率和在有限的信道容量下传输更多的图像信息，必须对图像进行压缩编码。 图像压缩技术标准一般可分为如下几种：JPEG压缩（JPEG Compression）、JPEG 2000 、H.26X标准（H.26X standards）以及MPEG标准（MPEG standards）。数字压缩技术的性能指标包括：压缩比、平均码字长度、编码效率、冗余度。 从信息论角度分，可以将图像的压缩编码方法分为无失真压缩编码和有限失真编码。前者主要包括Huffman编码、算术编码和游程编码；后者主要包括预测编码、变换编码和矢量量化编码以及运动检测和运动补偿技术。 图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像，以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量，在信息论中称为信源编码。图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术，压缩过程就是编码过程，解压缩过程就是解码过程。 2、游程编码 某些图像特别是计算机生成的图像往往包含许多颜色相同的块，在这些块中，许多连续的扫描行或者同一扫描行上有许多连续的像素都具有相同的颜色值。在这些情况下就不需要存储每一个像素的颜色值，而是仅仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目，将这种编码方法称为游程（或行程）编码，连续的具有相同颜色值的所有像素构成一个行程。 在对图像数据进行编码时，沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号，用字串代替这些连续符号，可大幅度减少数据量。游程编码记录方式有两种：①逐行记录每个游程的终点列号：②逐行记录每个游程的长度 3、DCT变换编码 变换编码是在变换域进行图像压缩的一种技术。图1显示了一个典型的变换编码系统。 压缩 图像输入图 像N×N 图1 变换编码系统 在变换编码系统中，如果正变换采用DCT变换就称为DCT变换（离散余弦变换）编码系统。DCT用于把一幅图像映射为一组变换系数，然后对系数进行量化和编码。对于大多数的正常图像来说，多数系数具有较小的数值且可以被粗略地量化（或者完全抛弃），而产生的图像失真较小。 哈夫曼编码译码器实验报告(免费) ————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 问题解析与解题方法 问题分析： 设计一个哈夫曼编码、译码系统。对一个ASCII编码的文本文件中的字符进行哈夫曼编码，生成编码文件；反过来，可将编码文件译码还原为一个文本文件。 （1）从文件中读入任意一篇英文短文（文件为ASCII编码，扩展名为txt）； （2）统计并输出不同字符在文章中出现的频率（空格、换行、标点等也按字符处理）；（3）根据字符频率构造哈夫曼树，并给出每个字符的哈夫曼编码； （4）将文本文件利用哈夫曼树进行编码，存储成压缩文件（编码文件后缀名.huf）（5）用哈夫曼编码来存储文件，并和输入文本文件大小进行比较，计算文件压缩率；（6）进行译码，将huf文件译码为ASCII编码的txt文件，与原txt文件进行比较。 根据上述过程可以知道该编码译码器的关键在于字符统计和哈夫曼树的创建以及解码。 哈夫曼树的理论创建过程如下： 一、构成初始集合 对给定的n个权值{W1,W2,W3,...,Wi,...,Wn}构成n棵二叉树的初始集合 F={T1,T2,T3,...,Ti,...,Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个权值为Wi的根结 点，它的左右子树均为空。 二、选取左右子树 在F中选取两棵根结点权值最小的树作为新构造的二叉树的左右子树，新二 叉树的根结点的权值为其左右子树的根结点的权值之和。 三、删除左右子树 从F中删除这两棵树，并把这棵新的二叉树同样以升序排列加入到集合F中。 四、重复二和三两步， 重复二和三两步，直到集合F中只有一棵二叉树为止。 因此，有如下分析： 1.我们需要一个功能函数对ASCII码的初始化并需要一个数组来保存它们； 2.定义代表森林的数组，在创建哈夫曼树的过程当中保存被选中的字符，即给定报文 中出现的字符,模拟哈夫曼树选取和删除左右子树的过程； 3.自底而上地创建哈夫曼树，保存根的地址和每个叶节点的地址，即字符的地址，然 后自底而上检索，首尾对换调整为哈夫曼树实现哈弗曼编码； 4.从哈弗曼编码文件当中读入字符，根据当前字符为0或者1的状况访问左子树或者 右孩子，实现解码； 5.使用文件读写操作哈夫曼编码和解码结果的写入； 解题方法： 结构体、数组、类的定义： 1.定义结构体类型的signode 作为哈夫曼树的节点，定义结构体类型的hufnode 作为 实验三码型变换实验 一、实验目的 1．了解几种常见的数字基带信号。 2．掌握常用数字基带传输码型的编码规则。 3．掌握用FPGA实现码型变换的方法。 二、实验内容 1．观察NRZ、RZ码、BRZ码、BNRZ码、AMI码、CMI码、HDB3码、BPH码的波形。2．观察全0码或全1码时各码型波形。 3．观察HDB3码、AMI码、BNRZ码正、负极性波形。 4．观察NRZ码、RZ码、BRZ码、BNRZ码、AMI码、CMI码、HDB3码、BPH码经过码型反变换后的输出波形。 5．自行设计码型变换电路，下载并观察输出波形。 三、实验器材 1．信号源模块 2．码型变换模块 3．20M双踪示波器一台 4．频率计（可选）一台 5．PC机（可选）一台 6．连接线若干 四、实验原理 1．编码规则 ①NRZ码(见教材) ②RZ码(见教材) ③BNRZ码－双极性不归零码 1 0 1 0 0 1 1 0 ＋E -E ④BRZ码－双极性归零码 1 0 1 0 0 1 1 0 ＋E -E ⑤AMI码(见教材) ⑥HDB3码(见教材) ⑦BPH码 BPH码的全称是数字双相码（Digital Diphase），又叫分相码(Biphase，Split-phase)或曼彻斯特码（Manchester），其编码规则之一是： 0 01（零相位的一个周期的方波）； 110（π相位的一个周期的方波）。例如： 代码： 1 1 0 0 1 0 1 双相码： 10 10 01 01 10 01 10 这种码既能提取足够的定时分量，又无直流漂移，编码过程简单。但带宽要宽些。⑧CMI码 CMI码的全称是传号反转码，其编码规则如下：信息码中的“1”码交替用“11”和“00”表示，“0”码用“01”表示。例如： 代码： 1 1 0 1 0 0 1 0 CMI码： 11 00 01 11 01 01 00 01 这种码型有较多的电平跃变，因此，含有丰富的定时信息。该码已被ITU-T推荐为PCM四次群的接口码型。在光纤传输系统中有时也用CMI码作线路传输码型。 2．电路原理 将信号源产生的NRZ码和位同步信号BS送入U900（EPM7128SLC84-15）进行变换，可以直接得到各种单极性码和各种双极性码的正、负极性编码信号。解码时同样也需要送入FPGA进行解码，得到NRZ码。 ①NRZ码 从信号源“NRZ”点输出的数字码型即为NRZ码，请参考信号源工作原理。 ②BRZ、BNRZ码 将NRZ码和位同步信号BS分别送入双四路模拟开关U902（4052）的控制端作为控制信号，在同一时刻，NRZ码和BS信号电平高低的不同组合（00、01、10、11）将控制U902分别接通不同的通道，输出BRZ码和BNRZ码。X通道的4个输入端X0、X1、X2、X3分别接－5V、GND、＋5V、GND，在控制信号控制下输出BRZ码；Y通道的4个输入端Y0、Y1、Y2、Y3分别接－5V、－5V、＋5V、＋5V，在控制信号控制下输出BNRZ 码。解码时通过电压比较器U907（LM339）将双极性的BRZ和BNRZ码转换为两路单极性码，即双—单（极性）变换，再送入U900进行解码，恢复出原始的NRZ码。 ③RZ、BPH码 同BRZ、BNRZ，因是单极性码，其编解码过程全在U900中完成，在这里不再赘述。 ④AMI码 由于AMI码是双极性的码型，所以它的变换过程分成了两个部分。首先，在U900中，将NRZ码经过一个时钟为BS的JK触发器后，再与NRZ信号相与后得到控制信号AMIB，该信号与NRZ码作为控制信号送入单八路模拟开关U905（4051）的控制端，U905的输出即为AMI码。解码过程与BNRZ码一样，也需先经过双—单变换，再送入U900进行解码。 ⑤HDB3码 HDB3码的编、解码框图分别如图3-1、3-2所示，其编、解码过程与AMI码相同，这里不再赘述。 图 像 压 缩 编 码（实验报告） 一、实验目的 1．理解图像压缩目的及意义； 2．理解有损压缩和无损压缩的概念； 3．了解几种常用的图像压缩编码方法； 4．利用MATLAB程序进行图像压缩。 二、实验原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间，提高存储、处理、传输速度。虽然表示图像需要大量的数据，但数据是高度相关的，或者说存在冗余（Redundancy），去掉这些冗余信息可以有效地压缩图像，同时不会损坏图像的有效信息。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。 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。 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几类： （1）熵编码。熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术，是一种无损编码。熵编码的基本原理是给出现概率较大的符号赋予一个短码字，而给出现概率较小的符号赋予一个长码字，从而使得最终的平均码长很小。 二、实验内容 1.根据给出的字符以及这些字符的使用频率构建哈夫曼树。 2.根据哈夫曼树对字符进行哈夫曼编码，并保存这些编码。 三、实验原理、方法和手段 试构造出问题模型，并编程实现这一问题的求解。根据实验内容编程，上机调试、得出正确的运行程序；编译运行程序，观察运行情况和输出结果。 六、实验步骤 1. 建立哈夫曼树的存储结构和哈夫曼编码的存储结构。 2. 建立哈夫曼树的函数； 3. 哈夫曼编码的函数； 4．哈夫曼编码的解码函数 5. 设计测试用例进行测试。 七、实验报告 记录数据结构与算法设计的过程及实验步骤、上机过程中遇到的困难及解决办法、遗留的问题、托福考位意见和建议等。格式见实验报告模板。测试数据及测试结果请在上交的资料中写明。 #include Discussion on Wavelet B ases Selection for Digital Image Compression H AN Fang2f ang,XU Shuang,ZHENG De2zhong (College o f Electric Engineering,Yanshan Univer sity,Qinhuangdao Hebei066004,China) Abstract: This paper studies the selection of optimal wavelet bases.The merits of biorthog onal spline wavelets are dis2 cussed and dem onstrated.C ontinuity of spline derivatives assures wavelets sm ooth and symmetry of biorthog onal wavelets makes the filters have linear phase.Those features can reduce distortion and guarantee the reconstructed images quality. K ey w ords: Optimal wavelet bases;Image com pression;S pline wavelets;Biorthog onal wavelets 关于数字图像压缩中小波基选择问题的探讨① 韩芳芳,徐 爽,郑德忠 (燕山大学,电气工程学院,河北 秦皇岛 066004) 摘要:针对数字图像压缩编码中最优小波基的选择问题,论证了双正交样条小波基的优点,并对其进行了推导。样条小波的导数连续性保证了小波基的光滑性,双正交对偶小波的对称性使得滤波器具有线性相位,可减小失真,保证重构图像的质量。 关键词:最优小波基;图像压缩;样条小波;双正交小波 中图分类号:T N919 文献标识码:A 文章编号:1004-1699(2004)01-0154-04 图像是人类感知信息的重要途径之一。然而图像经过采样及量化编码后数据量巨大,给传输与存储带来很多困难,因而需要对图像数据进行有效的压缩。在F ourier分析基础上发展起来的小波分析,提供了一种自适应的时域和频域同时局部化的分析方法,通过伸缩和平移等运算功能进行多尺度细化分析,能够有效地从信号中提取信息。小波分析用于数字图像压缩,压缩比高,压缩速度快,压缩后信号与图像的特征不变,且在传递过程中可以抗干扰。因此小波分析成为数字图像处理及压缩编码的有力工具。 如何选择最优小波基是图像压缩编码中所面临的一个棘手问题。对于图像信号而言,一方面要对巨大的数据量进行有效压缩,另一方面,要保持重建图像的质量满足视觉要求。小波基的选择存在一些标准,如平滑性、逼近精度、支撑大小和滤波频率等,如何最佳的组合这些特征是一个难点所在。 1 小波基的选择问题 如何最合理、快速的选择小波基,目前这方面的研究并无定论。在小波基的选择中,一般较为看重以下几方面: 平滑性与消失矩。消失矩表明了小波变换后的能量集中程度,消失矩阶数很大时,精细尺度下的高频部分数值有许多是小得可以忽略的(奇异点除外)[1]。从重构图像质量角度而言,平滑性的影响要 2004年3月 传 感 技 术 学 报 第1期 ①收稿日期:2003211210 作者简介:韩芳芳(1978-)女,硕士研究生,主要研究方向为视频信号压缩编码; 徐 爽(1978-)女,硕士研究生,主要研究方向为信号处理与语音编码; 郑德忠(1952-)男,教授,博士生导师,河北省人工智能学会副理事长,中国电子协会高级会员,主要从事信号 处理和先进控制等方面的研究工作,已在国内外发表论文50余篇。qhdzdz@https://www.wendangku.net/doc/2f8920152.html,.码型变换实验
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