技术标签: 数据压缩作业
1、掌握DPCM编解码系统的基本原理。
2、初步掌握实验用C/C++/Python等语言编程实现DPCM 编码器,并分析其压缩效率。
DPCM是差分预测编码调制的缩写,是比较典型的预测编码系统。在DPCM系统中, 预测器的输入是已经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测,是因为在解码端无法得到原始样本,只能得到存在误差的样本,因此在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器。
在一个DPCM系统中,需要设计预测器和量化器。理想情况下,预测器和量化器应进行联合优化。实际中,采用一种次优的设计方法:分别进行线性预测器和量化器的优化设计。
量化器采用8比特均匀量化。本实验的目标是验证DPCM编码的编码效率。首先读取一个 256级的灰度图像,采用自己设定的预测方法计算预测误差,并对预测误差进行8比特均匀量化。
//读取原文件
FILE* fp1 = fopen(yuvfilename, "rb");
if (fp1 == NULL)
cout << "错误读取" << endl;
fread(img, sizeof(unsigned char), width * height * 3 / 2, fp1);
fclose(fp1);
for (int i = 0; i < 256 * 256; i++)
{
y[i] = img[i];
}
//取色差信号
for(int i=0;i<width * height * 1 / 4;i++)
{
u[i] = img[width * height + i];
v[i] = img[width * height * 5 / 4 + i];
}
//创建缓存区
unsigned char* prebuff; //预测
unsigned char *reconbuff; //重建
prebuff = (unsigned char*)malloc(width * height);
reconbuff = (unsigned char*)malloc(width * height);
//DPCM
for (int i = 0; i < width * height; i++)
{
if (i % width == 0)
{
recon = 128; //第一个重建值设为128
pre = y[i] - recon; //预测值为原始值减去重建值
}
else
{
recon = reconbuff[i - 1];
pre = y[i] - recon;
}
prebuff[i] = unsigned char (pre / 2 + 128) ;
reconbuff[i] = unsigned char (recon) + prebuff[i]*2;
if (reconbuff[i] > 255)
{
reconbuff[i] = 255;
}
if (reconbuff[i] < 0 )
{
reconbuff[i] = 0;
}
}
输出原图像、重建图像,差值图像
在DPCM编码器实现的过程中可同时输出预测误差图像和重建图像。将预测误差图像 写入文件并将该文件输入Huffman编码器,得到输出码流、给出概率分布图并计算压缩比。将原始图像文件输入Huffman编码器,得到输出码流、给出概率分布图并计算压缩比。
//计算概率分布
double frey[256] = {
0},frere[256] = {
0},frepre[256] = {
0};
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
int county = 0, countre = 0, countpre = 0;//计数
for (int j = 0; j < 256 * 256; j++)
{
if ((int)y[j] == i)
county ++;
if ((int)reconbuff[j] == i)
countre ++;
if ((int)prebuff[j] == i)
countpre ++;
}
frey[i] = (double)county/256/256;
frere[i] = (double)countre/256/256;
frepre[i] = (double)countpre/256/256;
}
//将概率输出为txt文件
char s[] = "symbol\tfrequency\n";
FILE* Y_t = fopen("D:\\数据压缩作业\\orig.txt","w");
fprintf(Y_t, s);
FILE* Re_t = fopen("D:\\数据压缩作业\\recon.txt","w");
fprintf(Re_t, s);
FILE* Pre_t = fopen("D:\\数据压缩作业\\pre.txt","w");
fprintf(Pre_t, s);
for (int i = 0;i < 256; i++)
{
fprintf(Y_t,"%d\t%f\n",i, frey[i]);
fprintf(Re_t,"%d\t%f\n",i, frere[i]);
fprintf(Pre_t,"%d\t%f\n",i, frepre[i]);
}
fclose(Y_t);
fclose(Re_t);
fclose(Pre_t);
概率分布:
DPCM+熵编码:压缩比为47.9167%
仅进行熵编码:压缩比为71.875%
比较两种系统(1.DPCM+熵编码和2.仅进行熵编码)之间的编码效率(压缩比和图像质量)。压缩质量以PSNR进行计算。
PSNR(峰值信号噪声比):
均方误差 MSE:
其中M,N为图像的宽和高,f(i,j),f’(i,j)为原图像和重建图像在(i,j)的像素值。
PSNR(dB):
其中bits为原图像地量化比特数,即8。
一般来说:
• PSNR ≥ 40 dB时,图像质量非常好,接近于原图像;
• 30 dB ≤ PSNR < 40 dB时,图像有可察觉的失真,但质量仍可接受;
• 20 dB ≤ PSNR < 30 dB时,图像质量较差;
• PSNR < 20 dB时,图像质量已经无法接受。
int max = 255;
double mse = 0;
for (int i = 0; i < width * height; i++)
{
mse += (double(y[i]) - double(reconbuff[i])) * (double(y[i]) - double(reconbuff[i])); //分子
}
mse = (double)mse / (double)(width * height);
double psnr = 10 * log10((double)(max * max) / mse);
cout << "PSNR = " << psnr;
计算得出:PSNR = 51.2641
可知图像质量较好,接近于原图像。
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