dpcm压缩图像matlab
时间: 2023-10-10 22:07:57 浏览: 81
DPCM(Differential Pulse Code Modulation)是一种用于压缩图像的技术,它可以利用图像中的冗余信息来减少数据量,从而实现图像的压缩。下面是使用MATLAB实现DPCM压缩图像的示例代码:
```matlab
% 读取原始图像
img = imread('lena.bmp');
% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% DPCM 压缩图像
% 设置预测误差的阈值
threshold = 10;
% 初始化预测误差数组
err = zeros(size(img_gray));
% 对第一行和第一列直接进行编码
err(1,:) = double(img_gray(1,:));
err(:,1) = double(img_gray(:,1));
for i = 2:size(img_gray, 1)
for j = 2:size(img_gray, 2)
% 计算预测值
predict = (double(img_gray(i-1,j)) + double(img_gray(i,j-1))) / 2;
% 计算预测误差
err(i,j) = double(img_gray(i,j)) - predict;
% 如果预测误差小于阈值,直接编码为0
if abs(err(i,j)) < threshold
err(i,j) = 0;
end
end
end
% 解码压缩后的图像
% 初始化解码后的图像
img_decompress = zeros(size(img_gray));
% 对第一行和第一列直接进行解码
img_decompress(1,:) = err(1,:);
img_decompress(:,1) = err(:,1);
for i = 2:size(img_gray, 1)
for j = 2:size(img_gray, 2)
% 计算预测值
predict = (double(img_decompress(i-1,j)) + double(img_decompress(i,j-1))) / 2;
% 解码预测误差
if err(i,j) == 0
img_decompress(i,j) = predict;
else
img_decompress(i,j) = predict + err(i,j);
end
end
end
% 显示原始图像和压缩后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(img_decompress));
title('DPCM Compressed Image');
```
在上述代码中,我们首先读取原始图像,并将其转换为灰度图像。然后,我们使用DPCM算法对图像进行压缩,其中我们设置了一个预测误差的阈值,如果预测误差小于该阈值,则直接编码为0。最后,我们使用解码算法对压缩后的图像进行解码,并将解码后的图像与原始图像一起显示,以便比较它们的差异。