根据以上代码回答以下问题“取三种不同纹理图像(给定的实验数据“Fig2_22a.jpg”,“Fig2_22b.jpg” 和“Fig2_22c.jpg”),变换图像存储函数的“quality”参数,求图像压缩比和 “quality” 的经验关系。”
时间: 2024-09-23 16:10:46 浏览: 6
要分析图像压缩比与 "quality" 参数的经验关系,首先你需要使用Matlab读取这三种不同纹理的图像文件,然后对它们分别应用不同的质量参数进行压缩,计算压缩后的大小,最后绘制图像压缩比与 "quality" 的关系图。
这是一个基本步骤概述:
1. **读取图像**:
使用`imread`函数读取图片文件,例如:
```matlab
img1 = imread('Fig2_22a.jpg');
img2 = imread('Fig2_22b.jpg');
img3 = imread('Fig2_22c.jpg');
```
2. **图像压缩**:
对每张图像使用`imwrite`函数,设置不同的`Quality`值,比如从0到100的范围,记录原始尺寸和压缩后尺寸的比例作为压缩比:
```matlab
qualityRange = 0:5:100; % 假设我们想测试5个等级的质量参数
ratios = zeros(length(qualityRange), 3); % 存储压缩比
for i = 1:length(qualityRange)
compressedImg1 = imwrite(img1, 'temp1_' + num2str(qualityRange(i)) + '.jpg', 'Quality', qualityRange(i));
compressedImg2 = imwrite(img2, 'temp2_' + num2str(qualityRange(i)) + '.jpg', 'Quality', qualityRange(i));
compressedImg3 = imwrite(img3, 'temp3_' + num2str(qualityRange(i)) + '.jpg', 'Quality', qualityRange(i));
% 获取压缩后尺寸
[height1, width1] = size(compressedImg1);
[height2, width2] = size(compressedImg2);
[height3, width3] = size(compressedImg3);
% 计算压缩比
ratios(i, 1) = (height1*width1)/prod(size(img1));
ratios(i, 2) = (height2*width2)/prod(size(img2));
ratios(i, 3) = (height3*width3)/prod(size(img3));
end
```
3. **数据分析**:
可以用`plot`函数绘制压缩比与 `quality` 参数的关系图,如:
```matlab
figure;
plot(qualityRange, ratios(:, 1), '-o', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Image 1');
hold on;
plot(qualityRange, ratios(:, 2), '-+', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Image 2');
plot(qualityRange, ratios(:, 3), '--s', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Image 3');
legend boxoff;
xlabel('Quality Parameter');
ylabel('Compression Ratio');
title('Compression Ratio vs Quality for Different Images');
```
完成上述步骤后,你就得到了每个图像在不同质量参数下的压缩比数据,并据此可以观察经验上的关系。