c语言基于离散余弦变换的图像压缩算法

时间: 2023-08-18 17:07:14 浏览: 94
C语言基于离散余弦变换的图像压缩算法通常称为DCT压缩算法。该算法将图像分成小块,然后对每个块进行离散余弦变换(DCT)处理,得到块的频率分量。接着,对这些频率分量进行量化,通过舍弃一些细节信息来压缩数据。最后,通过熵编码将压缩后的数据编码为比特流。在解压缩时,需要将比特流解码为频率分量,然后进行逆量化和逆DCT变换,最终恢复原始图像。该算法在图像压缩领域得到了广泛应用,如JPEG图像压缩标准就采用了DCT压缩算法。
相关问题

基于离散余弦变换的图像压缩 c语言算法实现

以下是一个基于离散余弦变换的图像压缩的C语言实现示例: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define BLOCK_SIZE 8 #define IMAGE_SIZE 256 double C[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]; double C_t[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]; /* 初始化DCT系数矩阵 */ void init_DCT_matrix() { for(int i=0; i<BLOCK_SIZE; i++) { for(int j=0; j<BLOCK_SIZE; j++) { if(i == 0) { C[i][j] = sqrt(1.0/BLOCK_SIZE); } else { C[i][j] = sqrt(2.0/BLOCK_SIZE) * cos((2*j+1)*i*M_PI/(2.0*BLOCK_SIZE)); } C_t[j][i] = C[i][j]; } } } /* 对一个8x8的图像块进行DCT变换 */ void DCT(double img[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE], double dct[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]) { double temp[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; double temp2[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; /* 对行进行DCT变换 */ for(int i=0; i<BLOCK_SIZE; i++) { for(int j=0; j<BLOCK_SIZE; j++) { double sum = 0; for(int k=0; k<BLOCK_SIZE; k++) { sum += img[i][k] * C[j][k]; } temp[i][j] = sum; } } /* 对列进行DCT变换 */ for(int i=0; i<BLOCK_SIZE; i++) { for(int j=0; j<BLOCK_SIZE; j++) { double sum = 0; for(int k=0; k<BLOCK_SIZE; k++) { sum += temp[k][i] * C_t[j][k]; } temp2[i][j] = sum; } } /* 将DCT系数矩阵赋值给输出矩阵 */ for(int i=0; i<BLOCK_SIZE; i++) { for(int j=0; j<BLOCK_SIZE; j++) { dct[i][j] = temp2[i][j]; } } } /* 对一个8x8的DCT系数矩阵进行逆DCT变换 */ void IDCT(double dct[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE], double img[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]) { double temp[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; double temp2[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; /* 对行进行逆DCT变换 */ for(int i=0; i<BLOCK_SIZE; i++) { for(int j=0; j<BLOCK_SIZE; j++) { double sum = 0; for(int k=0; k<BLOCK_SIZE; k++) { sum += dct[i][k] * C_t[k][j]; } temp[i][j] = sum; } } /* 对列进行逆DCT变换 */ for(int i=0; i<BLOCK_SIZE; i++) { for(int j=0; j<BLOCK_SIZE; j++) { double sum = 0; for(int k=0; k<BLOCK_SIZE; k++) { sum += C[k][i] * temp[k][j]; } temp2[i][j] = sum; } } /* 将逆DCT变换后的像素矩阵赋值给输出矩阵 */ for(int i=0; i<BLOCK_SIZE; i++) { for(int j=0; j<BLOCK_SIZE; j++) { img[i][j] = temp2[i][j]; } } } /* 对整幅图像进行DCT变换 */ void compress_image(double img[IMAGE_SIZE][IMAGE_SIZE], double dct[IMAGE_SIZE][IMAGE_SIZE]) { init_DCT_matrix(); /* 对每个8x8的图像块进行DCT变换 */ for(int i=0; i<IMAGE_SIZE; i+=BLOCK_SIZE) { for(int j=0; j<IMAGE_SIZE; j+=BLOCK_SIZE) { double block[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; double dct_block[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; /* 将图像块赋值给一个8x8的矩阵 */ for(int x=0; x<BLOCK_SIZE; x++) { for(int y=0; y<BLOCK_SIZE; y++) { block[x][y] = img[i+x][j+y]; } } /* 对图像块进行DCT变换 */ DCT(block, dct_block); /* 将DCT系数矩阵赋值给输出矩阵 */ for(int x=0; x<BLOCK_SIZE; x++) { for(int y=0; y<BLOCK_SIZE; y++) { dct[i+x][j+y] = dct_block[x][y]; } } } } } /* 对整幅图像进行逆DCT变换 */ void decompress_image(double dct[IMAGE_SIZE][IMAGE_SIZE], double img[IMAGE_SIZE][IMAGE_SIZE]) { init_DCT_matrix(); /* 对每个8x8的DCT系数矩阵进行逆DCT变换 */ for(int i=0; i<IMAGE_SIZE; i+=BLOCK_SIZE) { for(int j=0; j<IMAGE_SIZE; j+=BLOCK_SIZE) { double block[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; double img_block[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; /* 将DCT系数矩阵赋值给一个8x8的矩阵 */ for(int x=0; x<BLOCK_SIZE; x++) { for(int y=0; y<BLOCK_SIZE; y++) { block[x][y] = dct[i+x][j+y]; } } /* 对DCT系数矩阵进行逆DCT变换 */ IDCT(block, img_block); /* 将逆DCT变换后的像素矩阵赋值给输出矩阵 */ for(int x=0; x<BLOCK_SIZE; x++) { for(int y=0; y<BLOCK_SIZE; y++) { img[i+x][j+y] = img_block[x][y]; } } } } } int main() { double img[IMAGE_SIZE][IMAGE_SIZE] = {0}; double dct[IMAGE_SIZE][IMAGE_SIZE] = {0}; /* 读取图像数据 */ /* 对整幅图像进行DCT变换 */ compress_image(img, dct); /* 对整幅图像进行逆DCT变换 */ decompress_image(dct, img); /* 输出逆DCT变换后的图像数据 */ return 0; } ``` 以上代码实现了一个简单的基于离散余弦变换的图像压缩算法。

基于离散余弦变换的数字图像压缩算法实现c语言实现

数字图像压缩算法中,基于离散余弦变换(DCT)的压缩算法是比较常用的一种。下面是一个简单的C语言实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define BLOCK_SIZE 8 // 定义块大小为8x8 #define IMAGE_SIZE 512 // 定义图像大小为512x512 // 定义DCT系数矩阵 double c[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; double dct_matrix[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; void init_DCT_matrix() { for(int i=0;i<BLOCK_SIZE;i++){ for(int j=0;j<BLOCK_SIZE;j++){ if(i==0){ c[i][j] = sqrt(1.0/BLOCK_SIZE); }else{ c[i][j] = sqrt(2.0/BLOCK_SIZE) * cos((2*j+1)*i*M_PI/(2*BLOCK_SIZE)); } } } for(int i=0;i<BLOCK_SIZE;i++){ for(int j=0;j<BLOCK_SIZE;j++){ for(int k=0;k<BLOCK_SIZE;k++){ dct_matrix[i][j] += c[i][k] * c[j][k]; } } } } // DCT变换函数 void DCT(double block[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]) { double tmp[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; for(int i=0;i<BLOCK_SIZE;i++){ for(int j=0;j<BLOCK_SIZE;j++){ for(int k=0;k<BLOCK_SIZE;k++){ tmp[i][j] += c[k][i] * block[k][j]; } } } for(int i=0;i<BLOCK_SIZE;i++){ for(int j=0;j<BLOCK_SIZE;j++){ block[i][j] = 0; for(int k=0;k<BLOCK_SIZE;k++){ block[i][j] += tmp[i][k] * c[k][j]; } } } } // 块处理函数 void process_block(double block[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]) { // 对块进行DCT变换 DCT(block); // 对DCT系数进行量化 int quantization_table[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = { {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} }; for(int i=0;i<BLOCK_SIZE;i++){ for(int j=0;j<BLOCK_SIZE;j++){ block[i][j] = round(block[i][j] / quantization_table[i][j]); } } } // 块反向处理函数 void reverse_process_block(double block[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]) { // 对DCT系数进行反向量化 int quantization_table[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = { {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} }; for(int i=0;i<BLOCK_SIZE;i++){ for(int j=0;j<BLOCK_SIZE;j++){ block[i][j] *= quantization_table[i][j]; } } // 对块进行IDCT变换 double tmp[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; for(int i=0;i<BLOCK_SIZE;i++){ for(int j=0;j<BLOCK_SIZE;j++){ for(int k=0;k<BLOCK_SIZE;k++){ tmp[i][j] += c[k][i] * block[k][j]; } } } for(int i=0;i<BLOCK_SIZE;i++){ for(int j=0;j<BLOCK_SIZE;j++){ block[i][j] = 0; for(int k=0;k<BLOCK_SIZE;k++){ block[i][j] += tmp[i][k] * c[k][j]; } block[i][j] = round(block[i][j]); } } } // 主函数 int main() { // 读取原始图像 FILE* fp_in = fopen("lena512.bmp", "rb"); if(fp_in == NULL){ printf("can't open file\n"); return -1; } unsigned char img_in[IMAGE_SIZE][IMAGE_SIZE] = {0}; fread(img_in, sizeof(unsigned char), IMAGE_SIZE*IMAGE_SIZE, fp_in); fclose(fp_in); // 对图像进行块处理 init_DCT_matrix(); for(int i=0;i<IMAGE_SIZE/BLOCK_SIZE;i++){ for(int j=0;j<IMAGE_SIZE/BLOCK_SIZE;j++){ double block[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; for(int x=0;x<BLOCK_SIZE;x++){ for(int y=0;y<BLOCK_SIZE;y++){ block[x][y] = img_in[i*BLOCK_SIZE+x][j*BLOCK_SIZE+y]; } } process_block(block); for(int x=0;x<BLOCK_SIZE;x++){ for(int y=0;y<BLOCK_SIZE;y++){ img_in[i*BLOCK_SIZE+x][j*BLOCK_SIZE+y] = block[x][y]; } } } } // 对处理后的图像进行反向块处理 for(int i=0;i<IMAGE_SIZE/BLOCK_SIZE;i++){ for(int j=0;j<IMAGE_SIZE/BLOCK_SIZE;j++){ double block[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = {0}; for(int x=0;x<BLOCK_SIZE;x++){ for(int y=0;y<BLOCK_SIZE;y++){ block[x][y] = img_in[i*BLOCK_SIZE+x][j*BLOCK_SIZE+y]; } } reverse_process_block(block); for(int x=0;x<BLOCK_SIZE;x++){ for(int y=0;y<BLOCK_SIZE;y++){ img_in[i*BLOCK_SIZE+x][j*BLOCK_SIZE+y] = block[x][y]; } } } } // 输出压缩后的图像 FILE* fp_out = fopen("lena512_out.bmp", "wb"); if(fp_out == NULL){ printf("can't open file\n"); return -1; } fwrite(img_in, sizeof(unsigned char), IMAGE_SIZE*IMAGE_SIZE, fp_out); fclose(fp_out); return 0; } ``` 上述代码中,我们定义了一个8x8的块大小,并使用DCT变换将每个块压缩,然后再使用反向DCT变换反向压缩,最终输出压缩后的图像。其中,量化表用于对DCT系数进行量化,可以根据具体需求设置不同的量化表。
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