jpeg2000的psnr

PSNR是一种评估图像质量的标准方法，它衡量的是重建图像与原始图像之间的均方误差（MSE）。JPEG 2000是一种基于小波变换的图像压缩标准，因此其PSNR值取决于压缩比率、小波类型、量化步长等因素。一般来说，JPEG 2000相对于JPEG具有更好的图像质量，并且在相同的压缩比率下，JPEG 2000的PSNR值通常会更高。但是，具体的PSNR值需要根据具体的应用场景和压缩参数来进行评估。

相关问题

python实现不同psnr对应bpp的jpeg2000压缩

要实现不同PSNR对应BPP的JPEG2000压缩，需要进行以下步骤：

1. 安装OpenJPEG库，可以使用pip install openjpeg命令进行安装。

2. 导入OpenJPEG库和其他必要的库：

import numpy as np
import openjpeg as opj
import cv2

3. 读取要压缩的图像并将其转换为OpenJPEG格式：

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_data = np.array(img, dtype=np.uint8)
img_width, img_height = img_data.shape[1], img_data.shape[0]
codec = opj.create_compress(opj.CODEC_FORMAT.J2K)
stream = opj.stream_create_default_file_stream("output.j2k", False)
opj.set_info_handler(codec, lambda s, t: None, None)
opj.set_warning_handler(codec, lambda s, t: None, None)
opj.set_error_handler(codec, lambda s, t: None, None)
opj.setup_encoder(codec, opj.set_default_encoder_parameters(), img_data.shape)
image = opj.image_create(img_data.shape[1], img_data.shape[0], 1)
image_components = opj.image_get_components(image)
image_components[0].data = img_data.tobytes()
image_components[0].prec = 8
image_components[0].bpp = 8
image_components[0].sgnd = 0
image_components[0].x0 = 0
image_components[0].y0 = 0
image_components[0].dx = 1
image_components[0].dy = 1
opj.start_compress(codec, image, stream)

4. 设置压缩的PSNR和BPP的范围：

psnr_range = np.linspace(20, 50, 10)
bpp_range = np.linspace(0.1, 1, 10)

5. 对每个PSNR和BPP的组合进行压缩并保存结果：

for psnr in psnr_range:
    for bpp in bpp_range:
        opj.set_cinema_parameters(codec, psnr, bpp)
        opj.encode(codec, stream)
        opj.end_compress(codec, stream)
        stream.seek(0)
        data = stream.read()
        with open(f"output_{psnr}_{bpp}.j2k", "wb") as f:
            f.write(data)
        stream.seek(0)

上述代码会将每个不同PSNR和BPP的组合压缩后保存为一个不同的文件，文件名包含了对应的PSNR和BPP的值。通过这种方式，可以得到不同PSNR对应的BPP的值，也可以得到不同BPP对应的PSNR的值。

不调用openjpeg库用matlab实现不同bpp对应psnr的Jpeg2000图像压缩

实现步骤如下：

1. 读入待压缩的图像，并将其转换为灰度图像。

2. 将灰度图像分解成多个子带，可以使用小波变换实现。

3. 对每个子带进行量化，将每个系数量化为一个离散值，以减少数据的精度。

4. 对量化后的数据进行熵编码，将其压缩成更小的数据集。

5. 将压缩后的数据集重新解码，得到压缩后的图像，并计算其PSNR。

6. 重复上述步骤，改变量化参数，得到不同bpp下的压缩结果与PSNR。

以下是一个简单的实现代码，其中量化参数和压缩比率可以根据需求进行调整：

% 读入待压缩的图像
img = imread('lena.png');
img = rgb2gray(img);

% 定义量化参数
qstep = 10;

% 定义不同bpp的压缩比率
bpp = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5];

% 将图像分解成多个子带
[c, S] = wavedec2(img, 4, 'db2');

% 对每个子带进行量化
for i = 1:length(c)
    c(i) = round(c(i) / (qstep * bpp(1))) * (qstep * bpp(1));
end

% 对量化后的数据进行熵编码
bits = wmpcompress(c, S, 'db2');

% 将压缩后的数据集重新解码，得到压缩后的图像，并计算其PSNR
comp_img = wmpdecompress(bits, S, 'db2');
psnr = psnr(img, comp_img);

% 输出结果
disp(['bpp = ', num2str(bpp(1)), ', PSNR = ', num2str(psnr)]);

% 重复上述步骤，改变量化参数和bpp，得到不同bpp下的压缩结果与PSNR
for i = 2:length(bpp)
    % 对每个子带进行量化
    for j = 1:length(c)
        c(j) = round(c(j) / (qstep * bpp(i))) * (qstep * bpp(i));
    end
    
    % 对量化后的数据进行熵编码
    bits = wmpcompress(c, S, 'db2');
    
    % 将压缩后的数据集重新解码，得到压缩后的图像，并计算其PSNR
    comp_img = wmpdecompress(bits, S, 'db2');
    psnr = psnr(img, comp_img);
    
    % 输出结果
    disp(['bpp = ', num2str(bpp(i)), ', PSNR = ', num2str(psnr)]);
end