数字图像课程设计--图像预测编码系统的设计与实现

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1、 光电图像课程设计报告书光电图像课程设计报告书 课题名称课题名称 图像图像预测编码预测编码系统的设计与实现系统的设计与实现 姓姓 名名 学学 号号 院院 部部 通信与电子工程学院通信与电子工程学院 专专 业业 物理学物理学 指导教师指导教师 2013 年年 06 月月 07 日日 20102010级物理学专 业级物理学专 业 光电图像处理课程设光电图像处理课程设 计计 一、设计任务及要求：一、设计任务及要求： 设计任务：设计任务： 图像预测编码的 MATLAB 实现。 要要 求：求： 1. 选图像，并输入； 2. 采用预测编码方式对图像进行编码； 3. 对编码后的图像进行解码； 4. 同屏显示

2、原图像和编码、解码后的所有的图像； 指导教师签名： 年 月 日 二、指导教师评语：二、指导教师评语： 指导教师签名： 年 月 日 三、成绩三、成绩 验收盖章 年 月 日 1 图像图像预测编码预测编码系统的设计与系统的设计与实现实现 1 课程设计目的 （1）了解数字图像处理的基本内容； （2）学习图像编码与压缩技术； （3）学习 MATLAB 实现预测编码与解码系统的设计； （4）提高学习和解决问题的能力。 2 课程设计基本内容 2.1 图像预测编码的简介 预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性的特点，利用前面一个或 多个信号预测下一个信号进行，然后对实际值和预测值的差（预测误差）进行编 码

3、。如果预测比较准确，误差就会很小。在同等精度要求的条件下，就可以用比 较少的比特进行编码，达到压缩数据的目的。 2.2 图像预测编码的基本原理 预测编码方式，是目前应用比较广泛的声码器技术之一。常见的 DPCM、 ADPCM、M、M 调制等都属于预测编码方式的声码器技术。所谓预测编 码，就是根据过去的信号样值预测下一个样值，并仅把预测值与现实的样值之差 （预测误差）加以量化、编码以后进行传输的方式，如图 1 所示，在接收端，经 过和发信端的预测完全相同的操作，可以得到量化的原信号，然后再通过低通滤 波便可恢复与原信号近似的波形。在这种情况下，如果能进行适当的预测，便可 期望预测误差的幅度变化范

4、围比信号自身的振幅变化范围小。因此，如果解调后 的量化噪声相同， 则传输预测误差的方式所需的量化比特数将比传输信号瞬时振 幅值的一般 PCM 方式所需的量化比特数少；或者在比特数与 PCM 方式相同情 况下，可获得更高的传输质量。 2 图图 1 1 DPCM 系统的原理框图系统的原理框图 2.2.1DPCM 编码 DPCM 系统的基本原理是指基于图像中相邻像素之间具有较强的相关性。 每个像素可以根据前几个已知的像素值来预测。因此在预测编码中，编码与传输 的值并不是像素取样值本身，而是这个取样值的预测值与实际值之间的差值。 对于一幅二维图像，常常使用简化预测公式进行预测，即 f(m,n)=f(m

5、,n-1)/2+f(m-1,n)/4+f(m-1,n-1)/8+f(m-1,n+1) 式中系数总和为 1，这是为 了保持图像的平均亮度不变。 2.3 图像预测编码Matlab实现 2.3.1 图像预测编码 使用简化预测公式进行线性预测编码，对原图像的预测编码如下。 I=imread(E:Andy13.jpg); %读入图片 I=rgb2gray(I); %灰度处理 I2=I; I=double(I); fid=fopen(mydata.dat,w); m n=size(I); J1=ones(m,n); %产生 m行 n列的单位矩阵 J1(1:m,1)=I(1:m,1); J1(1,1:n)=

6、I(1,1:n); J1(1:m,n)=I(1:m,n); J1(m,1:n)=I(m,1:n); for K=2:m-1 3 for L=2:n-1 J1(K,L)=I(K,L)-(I(K,L-1)/2+I(K-1,L)/4+I(K-1,L-1)/8+I(K-1,L+1)/8); % 实施预测编码 end end J1=round(J1); %对 J1 取整 cont=fwrite(fid,J1,int8); cc=fclose(fid); 2.3.2 解码 调用以下代码对上述预测编码文件进行解码。 I1=imread(E:Andy13.jpg); I1=rgb2gray(I1); m,n=size(I1); fid=fopen(mydata.dat,