基于MATLAB的JPEG图像压缩编码算法的设计与实现

时间: 2023-08-07 15:01:59 浏览: 19
JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种广泛使用的图像压缩标准,该标准采用了基于离散余弦变换(DCT)的编码方法。在MATLAB中,可以通过以下步骤来实现JPEG图像压缩编码算法。 1. 读取图像并将其转换为灰度图像。 ```matlab img = imread('image.jpg'); gray_img = rgb2gray(img); ``` 2. 对图像进行分块处理,并对每个块进行DCT变换。 ```matlab T = dctmtx(8); % 8x8 DCT变换矩阵 dct_blocks = blkproc(double(gray_img)-128, [8 8], @(x) T*x*T'); % 分块和DCT变换 ``` 3. 对DCT系数进行量化,并将其转换为zigzag顺序。 ```matlab q_mtx = [16 11 10 16 24 40 51 61; 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; 24 35 55 64 81 104 113 92; 49 64 78 87 103 121 120 101; 72 92 95 98 112 100 103 99]; % 量化矩阵 q_blocks = blkproc(dct_blocks, [8 8], @(x) round(x ./ (q_mtx))); % 量化 zigzag_blocks = blkproc(q_blocks, [8 8], @(x) zigzag(x)); % 转换为zigzag顺序 ``` 4. 对zigzag顺序的系数进行霍夫曼编码,并保存编码结果。 ```matlab dc_codes = diff(zigzag_blocks); % 计算DC系数 dc_codes = [zigzag_blocks(1); dc_codes]; dc_huff = huffmandict((0:11), jpeghuffcodes(1:12)); % DC系数霍夫曼编码字典 dc_encoded = huffmanenco(dc_codes, dc_huff); % DC系数霍夫曼编码 ac_codes = cell2mat(cellfun(@(x) find(x~=0), mat2cell(zigzag_blocks(:,2:end), ones(1,size(zigzag_blocks,1)), size(zigzag_blocks,2)-1), 'UniformOutput', false)); % 计算AC系数 ac_huff = huffmandict((1:162), jpeghuffcodes(13:174)); % AC系数霍夫曼编码字典 ac_encoded = huffmanenco(ac_codes, ac_huff); % AC系数霍夫曼编码 save('image_encoded.mat', 'dc_encoded', 'ac_encoded'); ``` 5. 解码并还原图像。 ```matlab load('image_encoded.mat'); dc_decoded = huffmandeco(dc_encoded, dc_huff); % DC系数霍夫曼解码 ac_decoded = huffmandeco(ac_encoded, ac_huff); % AC系数霍夫曼解码 zigzag_blocks = [dc_decoded(1); dc_decoded(2:end)+cumsum(ac_decoded)]; % 还原zigzag顺序系数 q_blocks = blkproc(zigzag_blocks, [8 8], @(x) izigzag(x)); % 还原量化系数 q_blocks = q_blocks .* q_mtx; idct_blocks = blkproc(q_blocks, [8 8], @(x) T'*x*T); % 进行IDCT变换 img_reconstructed = uint8(idct_blocks + 128); % 还原图像 ``` 上述代码实现了基于MATLAB的JPEG图像压缩编码算法的设计与实现。需要注意的是,其中的霍夫曼编码字典(jpeghuffcodes)需要根据JPEG标准进行设置。

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JPEG2000是一种高效的图像压缩算法,常用于数字图像的压缩和传输。与传统的JPEG压缩算法相比,JPEG2000能够提供更好的图像质量和更高的压缩比。 JPEG2000压缩算法采用了基于小波变换的方法,它将图像分解成多个空间频率子带,然后对每个子带进行小波变换。在小波变换的过程中,JPEG2000使用了多分辨率表示的思想,将图像分解成多个分辨率层次,从低频到高频逐渐细化图像细节。 在小波变换之后,JPEG2000通过对每个子带进行量化和熵编码来实现压缩。量化将子带中的频率系数映射为离散的整数值,从而减少数据的表示位数。而熵编码则通过统计分析频率系数的出现概率,用较短的码字表示出现概率高的系数,用较长的码字表示出现概率低的系数,从而进一步减少数据的存储空间。 与传统JPEG相比,JPEG2000还引入了一些新的特性,如无损压缩、可逐渐解码和可任意访问等。无损压缩使得JPEG2000能够在压缩图像的同时保持原始图像的完整性。可逐渐解码能够根据需求逐步解码图像,从而实现渐进传输。可任意访问则允许用户根据需要随机访问图像的任意部分。 总的来说,JPEG2000是一种高效的图像压缩算法,它通过小波变换、量化和熵编码等技术实现图像的压缩。它具有较高的压缩比和较好的图像质量,并且支持无损压缩、可逐渐解码和可任意访问等特性。
MATLAB可以使用以下步骤进行JPEG图像压缩: 1. 读取图像,将其转换为YCbCr颜色空间。 2. 对图像进行分块。通常情况下,8x8的块是最常用的。 3. 对每个块执行离散余弦变换(DCT)。 4. 对DCT系数进行量化。量化表用于控制每个频率分量的量化级别。这是JPEG压缩的最重要步骤之一,因为它会导致图像质量的损失。 5. 使用压缩后的量化系数来重建图像。 以下是一个MATLAB代码示例,可以对JPEG图像进行压缩: matlab % 读取图像 img = imread('image.jpg'); % 将图像转换为YCbCr颜色空间 img_ycbcr = rgb2ycbcr(img); % 对图像进行分块 block_size = 8; [h, w, c] = size(img_ycbcr); num_blocks_h = h / block_size; num_blocks_w = w / block_size; % 创建量化矩阵 Q = [16 11 10 16 24 40 51 61; 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; 24 35 55 64 81 104 113 92; 49 64 78 87 103 121 120 101; 72 92 95 98 112 100 103 99]; % 对每个块执行DCT dct_blocks = zeros(block_size, block_size, num_blocks_h, num_blocks_w, c); for i = 1:num_blocks_h for j = 1:num_blocks_w for k = 1:c block = img_ycbcr((i-1)*block_size+1:i*block_size, (j-1)*block_size+1:j*block_size, k); dct_block = dct2(block); dct_blocks(:, :, i, j, k) = dct_block; end end end % 对DCT系数进行量化 quant_blocks = zeros(block_size, block_size, num_blocks_h, num_blocks_w, c); for i = 1:num_blocks_h for j = 1:num_blocks_w for k = 1:c dct_block = dct_blocks(:, :, i, j, k); quant_block = round(dct_block ./ (Q * 0.1)); quant_blocks(:, :, i, j, k) = quant_block; end end end % 使用压缩后的量化系数来重建图像 reconstructed_blocks = zeros(block_size, block_size, num_blocks_h, num_blocks_w, c); for i = 1:num_blocks_h for j = 1:num_blocks_w for k = 1:c quant_block = quant_blocks(:, :, i, j, k); dct_block = quant_block .* (Q * 0.1); block = idct2(dct_block); reconstructed_blocks(:, :, i, j, k) = block; end end end % 将重建块合并成压缩图像 compressed_img = zeros(h, w, c); for i = 1:num_blocks_h for j = 1:num_blocks_w for k = 1:c block = reconstructed_blocks(:, :, i, j, k); compressed_img((i-1)*block_size+1:i*block_size, (j-1)*block_size+1:j*block_size, k) = block; end end end % 将压缩图像转换回RGB颜色空间 compressed_img_rgb = ycbcr2rgb(uint8(compressed_img)); % 显示原始图像和压缩图像 figure; subplot(1, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); subplot(1, 2, 2); imshow(compressed_img_rgb); title('Compressed Image'); 请注意,这只是一个基本示例。实际上,JPEG压缩算法非常复杂,还包括色度子采样、哈夫曼编码等步骤。此外,压缩参数还需要进行调整,以获得最佳的压缩质量和文件大小。
### 回答1: JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种广泛使用的图像压缩标准,常用于数字媒体传输和存储。MATLAB中也提供了对JPEG算法的支持。 在JPEG算法中,将一幅图像分为多个8x8像素的块,然后对每个块进行离散余弦变换(DCT),将空域转换为频域。通过DCT,可以将图像中的高频分量转换为低频分量,因此可以大幅减少图像的冗余信息。 变换后的频域系数通过量化来进一步减少数据量。量化表中包含各个频域系数的权重,通过对各个系数进行除法运算将其量化为整数,进一步去除图像的细节信息。量化后,高频系数与低频系数相比有更强的量化失真,因此产生较大的误差。量化的目的是通过抑制高频细节信息来减小数据量。 在MATLAB中,可以使用“imread”函数读取JPEG图像数据,将其转换为uint8数据类型。接着,可以使用“dct2”函数对图像块进行DCT运算,得到频域系数矩阵。然后,可以根据JPEG标准中的量化表将频域系数进行量化处理,通过除法运算舍入为整数值。最后,可以使用“idct2”函数对量化后的频域系数进行逆DCT运算,得到经过JPEG压缩的图像。 总之,MATLAB提供了方便的函数和工具,可以实现JPEG算法对图像进行压缩和解压缩操作。通过DCT和量化的处理,可以显著减小图像数据的体积,并在一定程度上保持图像的视觉质量。 ### 回答2: MATLAB中的JPEG算法是一种常用的图像压缩算法,它通过对图像进行离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)和量化来实现压缩。JPEG算法分为编码和解码两个步骤。 编码过程首先将输入的RGB图像转换为亮度(Y)和色度(Cb和Cr)分量,然后对这些分量进行分割。接下来,对每个分量进行8x8块的DCT变换,将图像从时域变换为频域。DCT变换后,通过对每个系数进行量化,使用一个量化表来减小图像的细节,并且根据量化步长调整系数的精度。最后,对量化的系数进行熵编码,以减小文件大小。熵编码使用霍夫曼编码或者算术编码来表示不同系数的频率。 解码过程首先进行逆熵编码,将熵编码后的位流转换回量化系数。然后,对量化系数进行逆量化,恢复原始的DCT系数。接下来,将逆DCT应用于每个8x8块,将图像从频域转换为时域。最后,将恢复的亮度和色度分量合并,并将其转换回RGB图像表示。 JPEG算法在压缩图像时能够有效地减小文件大小,但也会导致信息损失。量化过程中的信息损失主要影响图像的细节和锐利度,使得被压缩图像与原始图像存在一定差异。为了平衡压缩比和图像质量之间的关系,在JPEG算法中可以调整量化表和量化步长。 总的来说,MATLAB中的JPEG算法是一种常用的图像压缩算法,通过将图像进行DCT变换和量化来减小文件大小。这种算法在图像压缩中具有广泛的应用,并且可以根据需要进行参数调整以平衡压缩比和图像质量之间的关系。 ### 回答3: JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种广泛应用于图像压缩的算法,而Matlab是一种常用的数学计算与编程软件。Matlab中包含了丰富的图像处理工具箱,可以方便地实现JPEG算法。 JPEG算法的核心思想是基于离散余弦变换(DCT),将图像分解为不同频率的子图像,并对每个子图像进行变换和量化。Matlab中提供了对图像进行离散余弦变换和逆变换的函数,通过这些函数可以方便地实现JPEG算法。 首先,将输入的原始图像进行亮度量化和色度量化,将图像分为若干8×8的非重叠的图像块,对每个图像块进行离散余弦变换。然后,对变换后的系数进行量化,用于减小数据量。量化过程中使用了量化表,Matlab提供了默认的量化表,也可以自定义量化表。量化后,对量化后的系数进行逆变换得到重建的图像块。最后,将重建的图像块拼接起来,得到压缩后的JPEG图像。 在实现JPEG算法时,除了离散余弦变换和量化外,还需要处理直流系数、交流系数、色度分量等。Matlab提供了相应的函数,可以方便地进行处理。 需要注意的是,JPEG算法是一种有损压缩算法,压缩后的图像与原始图像会存在一定的失真。通过调整量化表的参数,可以控制失真程度,实现不同的压缩质量。 综上所述,Matlab提供了丰富的图像处理工具箱,可以方便地实现JPEG算法。通过调用Matlab中相关的函数,可以对图像进行离散余弦变换、量化和反量化,从而实现JPEG压缩算法。
MATLAB有许多实现有损压缩算法的工具包,其中最常用的是JPEG压缩算法。下面是一个简单的MATLAB代码实现JPEG压缩算法的示例: matlab % 读取图像 I = imread('lena.bmp'); % 转换为YCbCr颜色空间 YCbCr = rgb2ycbcr(I); % 分块压缩 blockSize = 8; [height, width, ~] = size(YCbCr); Y = zeros(height, width); Cb = zeros(height, width); Cr = zeros(height, width); for i = 1:blockSize:height for j = 1:blockSize:width Y(i:i+blockSize-1, j:j+blockSize-1) = dct2(YCbCr(i:i+blockSize-1, j:j+blockSize-1, 1)); Cb(i:i+blockSize-1, j:j+blockSize-1) = dct2(YCbCr(i:i+blockSize-1, j:j+blockSize-1, 2)); Cr(i:i+blockSize-1, j:j+blockSize-1) = dct2(YCbCr(i:i+blockSize-1, j:j+blockSize-1, 3)); end end % 量化 Q = [16 11 10 16 24 40 51 61; 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; 24 35 55 64 81 104 113 92; 49 64 78 87 103 121 120 101; 72 92 95 98 112 100 103 99]; Y = round(Y ./ (Q * 1.0)); Cb = round(Cb ./ (Q * 1.0)); Cr = round(Cr ./ (Q * 1.0)); % Zigzag扫描 Y = zigzag(Y); Cb = zigzag(Cb); Cr = zigzag(Cr); % 预测编码 Y = predict(Y); Cb = predict(Cb); Cr = predict(Cr); % 保存压缩后的数据 save('compressed.mat', 'Y', 'Cb', 'Cr', 'Q', '-v7.3'); 这段代码将读取一张图片,将其转换为YCbCr颜色空间,对每个8x8的块分别进行DCT变换,然后进行量化、Zigzag扫描和预测编码,最后将压缩后的数据保存到一个MAT文件中。 需要注意的是,这只是一个简单的实现,实际的JPEG压缩算法要复杂得多,包括色度子采样、Huffman编码等步骤。如果需要更高效、更准确的实现,建议使用专业的压缩软件或库。
好的,我可以回答这个问题。 图像压缩是一种将图像数据进行压缩的技术,它可以减少图像数据的存储空间,并且可以更快地传输图像数据。图像压缩技术通常分为有损压缩和无损压缩两种类型。常用的图像压缩算法有JPEG,PNG等。下面我将介绍如何使用Matlab实现图像压缩。 1. 载入图像并进行预处理 首先,我们需要载入一张图像,并进行预处理。通常情况下,我们需要将图像进行缩放、转换为灰度图像等操作,以便于进行后续的处理。Matlab中可以使用imread函数读取图像,并使用imresize函数对图像进行缩放。如果需要将图像转换为灰度图像,可以使用rgb2gray函数。 matlab % 载入图像 img = imread('test.jpg'); % 缩放图像 img = imresize(img, 0.5); % 转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); 2. 进行压缩 接下来,我们需要对图像进行压缩。根据不同的压缩算法,压缩的方法也不同。以JPEG为例,JPEG压缩可以分为三个步骤:离散余弦变换(DCT)、量化和哈夫曼编码。在Matlab中,可以使用dct2函数对图像进行DCT变换,使用quantization函数对DCT系数进行量化,使用huffmanenco函数对量化系数进行哈夫曼编码。 matlab % 进行DCT变换 dct_img = dct2(gray_img); % 进行量化 quantized_img = quantization(dct_img, q); % 进行哈夫曼编码 huffman_img = huffmanenco(quantized_img(:), dict); 在上面的代码中,q表示量化矩阵,dict表示Huffman编码字典。量化矩阵和Huffman编码字典可以根据JPEG标准进行选择。 3. 进行解压缩 压缩完成后,我们需要对图像进行解压缩,以便于查看压缩效果。在Matlab中,可以使用huffmandeco函数对哈夫曼编码进行解码,使用dequantization函数对量化系数进行反量化,使用idct2函数对DCT系数进行反变换。 matlab % 进行哈夫曼解码 dehuffman_img = huffmandeco(huffman_img, dict); % 进行反量化 dequantized_img = dequantization(dehuffman_img, q); % 进行反DCT变换 idct_img = idct2(dequantized_img); 在上面的代码中,dehuffman_img表示解码后的量化系数,dequantized_img表示反量化后的DCT系数,idct_img表示反变换后的图像。 4. 显示图像并计算压缩比 最后,我们可以使用imshow函数显示原始图像和解压缩后的图像,并计算压缩比。压缩比可以使用压缩前的图像大小除以压缩后的图像大小来计算。 matlab % 显示原始图像 subplot(1,2,1); imshow(gray_img); title('Original Image'); % 显示解压缩后的图像 subplot(1,2,2); imshow(idct_img, []); title('Decompressed Image'); % 计算压缩比 compression_ratio = numel(huffman_img)*8 / numel(gray_img) 在上面的代码中,subplot函数用于将两幅图像显示在同一张图上,numel函数用于计算数组的元素个数。 至此,我们就完成了对图像的压缩和解压缩过程。需要注意的是,这里仅介绍了JPEG压缩的基本过程,实际应用中还需要考虑许多细节和优化方法,例如如何选取量化矩阵和Huffman编码字典等。
JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种常用的图像压缩算法。下面是使用MATLAB实现JPEG压缩的简单示例代码: matlab % 读入图像 img = imread('image.jpg'); % 将图像转换为YCbCr颜色空间 img_ycbcr = rgb2ycbcr(img); % 对Y分量进行离散余弦变换(DCT) dct_y = dct2(img_ycbcr(:,:,1)); % 对DCT系数进行量化 quant_y = round(dct_y./[16 11 10 16 24 40 51 61; 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; 24 35 55 64 81 104 113 92; 49 64 78 87 103 121 120 101; 72 92 95 98 112 100 103 99]); % 对Cb和Cr分量进行DCT和量化 dct_cb = dct2(img_ycbcr(:,:,2)); quant_cb = round(dct_cb./[17 18 24 47 99 99 99 99; 18 21 26 66 99 99 99 99; 24 26 56 99 99 99 99 99; 47 66 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99]); dct_cr = dct2(img_ycbcr(:,:,3)); quant_cr = round(dct_cr./[17 18 24 47 99 99 99 99; 18 21 26 66 99 99 99 99; 24 26 56 99 99 99 99 99; 47 66 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99]); % 将量化后的DCT系数进行熵编码 compressed = [quant_y(:); quant_cb(:); quant_cr(:)]; 这段代码将图像先转换到YCbCr颜色空间,然后对Y、Cb和Cr三个分量进行DCT和量化,最后将量化后的DCT系数进行熵编码输出。需要注意的是,这里使用的量化矩阵是JPEG标准中的量化矩阵,不同的量化矩阵会产生不同的压缩效果。
### 回答1: MATLAB是一种强大的数学计算软件,可以用于处理和分析大量的数据。数据压缩是一种减少数据量的操作,可以减少存储空间和数据传输的时间。MATLAB提供了许多数据压缩算法,可以用于压缩各种类型的数据。 其中一个常用的数据压缩算法是Huffman编码。Huffman编码是一种无损压缩算法,通过统计字符出现的频率来生成一个最优的编码表。根据频率的不同,频率高的字符使用较短的编码,频率低的字符使用较长的编码。通过使用这个编码表,原始数据可以转换成压缩数据。MATLAB中提供了huffmandict函数用于生成Huffman编码表,以及huffmanenco和huffmandeco函数用于进行编码和解码。 除了Huffman编码,MATLAB还提供了其他的数据压缩算法,例如Lempel-Ziv-Welch (LZW)压缩算法和Run-Length Encoding (RLE)压缩算法。LZW压缩算法是一种字典压缩算法,通过构建和更新压缩字典来实现数据压缩。RLE压缩算法则是一种简单的无损压缩算法,将连续相同的字符替换为一个字符和计数值。这些算法都可以在MATLAB中使用,可以根据需要选择适当的压缩算法。 综上所述,MATLAB提供了多种数据压缩算法,包括Huffman编码、LZW压缩算法和RLE压缩算法等。这些算法可以帮助用户减少数据量,提高数据存储和传输的效率。用户可以根据自己的需求选择适当的压缩算法,并利用MATLAB中提供的相关函数进行数据压缩操作。 ### 回答2: MATLAB数据压缩算法是一种用于减小数据文件大小并减少存储/传输成本的技术。它通过使用各种压缩技术来减少数据的冗余和重复,从而实现数据压缩。 MATLAB提供了几种数据压缩算法,包括无损压缩和有损压缩。无损压缩算法通过删除冗余数据和使用编码技术来压缩数据,而不会丢失任何信息。有损压缩算法使用一些启发式方法,通过牺牲一些细节信息来提供更高的压缩率。 常见的无损压缩算法包括Lempel-Ziv-Welch(LZW)、哈夫曼编码、算术编码等。LZW算法基于字典的编码,通过逐步建立和更新字典来实现数据压缩。哈夫曼编码则根据字符出现的频率来为每个字符分配唯一的编码。算术编码使用概率分布来为整个消息分配单个编码。 有损压缩算法常用于图像、音频和视频压缩。这些算法可以通过删除某些不重要的信息来降低数据量。例如,JPEG算法使用离散余弦变换(DCT)和量化技术来减小图像文件大小。这种压缩方法会丢失一些图像细节,但可以在保持可接受质量的同时实现较高的压缩率。 综上所述,MATLAB数据压缩算法是一种通过删除冗余和重复数据来减小文件大小的技术。无损压缩算法可以保持数据的完整性,而有损压缩算法则可以实现更高的压缩率,但会丢失一些细节信息。根据所需的压缩率和数据的重要性,可以选择适合的压缩算法来满足特定需求。 ### 回答3: MATLAB数据压缩算法是一种用于数据压缩的算法,它可以将大量的数据压缩成较小的存储空间,以减少存储和传输的成本。MATLAB中有多种数据压缩算法可供选择,主要包括有损和无损的压缩方法。 有损压缩算法是一种通过舍弃数据的一些细节来减小数据量的方法。它适用于一些对数据的高精度要求不那么严格的场景。常见的有损压缩算法有JPEG和MP3等。在MATLAB中,可以使用imwrite函数将图像数据通过JPEG算法进行压缩,也可以使用audiowrite函数将音频数据通过MP3算法进行压缩。 无损压缩算法是一种通过利用数据的统计性质和冗余性来减小数据量的方法。它适用于对数据精度要求较高的情况。常见的无损压缩算法有ZIP和LZW等。在MATLAB中,可以使用zip函数将数据打包为ZIP格式进行压缩,也可以使用lzwencode函数将数据使用LZW算法进行压缩。 除了以上介绍的常见压缩算法,MATLAB还提供了一些专门用于特定数据类型的压缩算法。例如,对于稀疏矩阵数据,可以使用sparse函数将其转化为稀疏矩阵格式,以减小存储空间的占用。对于时间序列数据,可以使用timeseries对象进行压缩和存储。 总之,MATLAB提供了多种数据压缩算法,可以根据实际的需求选择合适的压缩方法。无论是有损还是无损压缩,都可以通过MATLAB来实现数据的高效存储和传输。
MATLAB中可以使用JPEG压缩算法对图像进行压缩,具体步骤如下: 1. 读取图像:使用imread函数读取JPEG格式的图像,如下所示: img = imread('example.jpg'); 2. 将图像转换为YCbCr颜色空间:使用rgb2ycbcr函数将RGB格式的图像转换为YCbCr格式。 img_ycbcr = rgb2ycbcr(img); 3. 对图像进行8x8的分块:将图像分成若干个8x8的小块,对每个小块进行压缩。 [height, width, ~] = size(img_ycbcr); blocks = zeros(height/8, width/8, 3, 8, 8); for i = 1:height/8 for j = 1:width/8 blocks(i, j, :, :, :) = img_ycbcr((i-1)*8+1:i*8, (j-1)*8+1:j*8, :); end end 4. 对每个小块进行离散余弦变换(DCT):使用dct2函数对每个小块进行DCT变换。 dct_blocks = zeros(size(blocks)); for i = 1:size(blocks, 1) for j = 1:size(blocks, 2) for k = 1:size(blocks, 3) dct_blocks(i, j, k, :, :) = dct2(squeeze(blocks(i, j, k, :, :))); end end end 5. 对DCT系数进行量化:将DCT系数进行量化,使用量化表对系数进行舍入。 q_table = [16 11 10 16 24 40 51 61; 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; 24 35 55 64 81 104 113 92; 49 64 78 87 103 121 120 101; 72 92 95 98 112 100 103 99]; quant_blocks = zeros(size(dct_blocks)); for i = 1:size(dct_blocks, 1) for j = 1:size(dct_blocks, 2) for k = 1:size(dct_blocks, 3) quant_blocks(i, j, k, :, :) = round(squeeze(dct_blocks(i, j, k, :, :)) ./ (q_table * quality)); end end end 其中quality表示压缩质量,取值范围为0-100,值越小,压缩比越高,图像质量越低。 6. 对量化后的DCT系数进行熵编码:使用Huffman编码对量化后的DCT系数进行编码。 % TODO: 进行Huffman编码 7. 将压缩后的数据保存到文件中:将压缩后的数据保存到文件中,以便后续解码。 % TODO: 保存压缩后的数据到文件中 以上是JPEG压缩算法的主要步骤,其中第6步中的Huffman编码实现比较复杂,需要进行详细的处理。同时,还需要实现解码算法,对压缩后的数据进行解码,还原成原始图像。

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海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人:图卢兹国立理工学院(图卢兹INP)学科或专业:计算机与电信提交人和支持人:M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题:海量3D模型的自适应传输博士学校:图卢兹数学、计算机科学、电信(MITT)研究单位:图卢兹计算机科学研究所(IRIT)论文主任:M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员:M. GWendal Simon,大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士,国家地理研究所评审团成员:M. MAARTEN WIJNANTS,哈塞尔大学,校长M. AXEL CARLIER,图卢兹INP,成员M. GILLES GESQUIERE,里昂第二大学,成员Géraldine Morin女士,图卢兹INP,成员M. VINCENT CHARVILLAT,图卢兹INP,成员M. Wei Tsang Ooi,新加坡国立大学,研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五,图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位,由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�

1.创建以自己姓名拼音缩写为名的数据库,创建n+自己班级序号(如n10)为名的数据表。2.表结构为3列:第1列列名为id,设为主键、自增;第2列列名为name;第3列自拟。 3.为数据表创建模型,编写相应的路由、控制器和视图,视图中用无序列表(ul 标签)呈现数据表name列所有数据。 4.创建视图,在表单中提供两个文本框,第一个文本框用于输入以上数据表id列相应数值,以post方式提交表单。 5.控制器方法根据表单提交的id值,将相应行的name列修改为第二个文本框中输入的数据。

步骤如下: 1. 创建数据库和数据表 创建名为xny_n10的数据表,其中xny为姓名拼音缩写,n10为班级序号。 ``` CREATE DATABASE IF NOT EXISTS xny_n10; USE xny_n10; CREATE TABLE IF NOT EXISTS xny_n10 ( id INT(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), column3 VARCHAR(50) ); ``` 2. 创建模型 在app/Models目录下创建XnyN10.php文件,定义XnyN10模型类,继承自I

液压推板式隧道电阻炉计算机监控设计毕业设计.doc

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HAL多学科开放获取档案库的作用及代理重加密和认证委托的研究

0HAL编号:tel-038172580https://theses.hal.science/tel-038172580提交日期:2022年10月17日0HAL是一个多学科开放获取档案库,用于存储和传播科学研究文档,无论其是否发表。这些文档可以来自法国或国外的教育和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。0HAL多学科开放获取档案库旨在存储和传播法国或国外的教育和研究机构、公共或私人实验室发表或未发表的研究文档。0代理重加密和认证委托的贡献0Anass Sbai0引用此版本:0Anass Sbai. 代理重加密和认证委托的贡献. 离散数学[cs.DM]. 皮卡第朱尔大学, 2021. 法语. �NNT:2021AMIE0032�. �tel-03817258�0博士学位论文0专业“计算机科学”0提交给科技与健康学院博士学位学校0皮卡第朱尔大学0由0Anass SBAI0获得皮卡第朱尔大学博士学位0代理重加密和认证委托的贡献0于2021年7月5日,在评审人的意见后,面向考试委员会进行