Заключение

В ходе выполнения курсового проекта была разработана система сжатия на основе дискретного косинусного преобразования. Так как наилучшим способом преобразования сигналов, обеспечивающим минимальную среднеквадратическую ошибку, является преобразование Карунена-Лоэва, но не имеющее алгоритма быстрого вычисления, то применялось именно ДКП, как наиболее близкое по эффективности к преобразованию К-Л.

Но степень сжатия изображений уступает сжатию стандартным jpeg-кодером. Это обуславливается тем, что разработанный в данной курсовой работе компрессор изображений не использует всех методов сжатия, используемых стандартным jpeg-компрессором. В перспективе, вместо косинусного преобразования можно использовать wavelet-преобразование, что позволяет улучшить качество восстановленного изображения.

Библиография

1. Бондарев В.Н., Трестер Г., Чернега В.С. Цифровая обработка сигналов: методы и средства.- СевГТУ..- 398 с.

2. Чернега В.С. Сжатие информации в компьютерных сетях. СевГТУ..- 198 с.

3. Лазарев Ю., MatLAB 5.x. – Киев .-384 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Текст программы на MatLab

% сжатие

clear;

img_rgb = imread('astrologer.bmp');

figure (1);

subplot(1,2,1);

imshow(img_rgb);

title('Исходное изображение');

set(1,'name','JPEG');

img_ybr = rgb2ycbcr(img_rgb);

Y = img_ybr(:,:,1);

Cb = img_ybr(:,:,2);

Cr = img_ybr(:,:,3);

width = length(img_ybr(1,:,:));

height = length(img_ybr(:,1,:))

blocksize = 8;

q = 6; % степень сжатия

for i=1:1:blocksize

for j=1:1:blocksize

Q(i,j) = 1+(1+i+j)*q;

end;

end;

i = 1;

j = 1;

max_i = fix(height/8)*8;

max_j = fix(width/8)*8;

res_Y = zeros(max_i,max_j);

l_yi = 1;

l_cbi = 1;

l_cri = 1;

Yt = zeros(max_i,max_j);

%ДКП и квантование

while i < max_i

j = 1;

while j < max_j

br_part = dct2(Y(i:i+blocksize-1,j:j+blocksize-1));

br_part = round(br_part./Q);

blue_part = dct2(Cb(i:i+blocksize-1,j:j+blocksize-1));

blue_part = round(blue_part./Q);

red_part = dct2(Cr(i:i+blocksize-1,j:j+blocksize-1));

red_part = round(red_part./Q);

for ii=1:1:blocksize

for jj=1:1:blocksize

l_Y(l_yi) = br_part(ii, jj);

l_yi = l_yi+1;

l_Cb(l_cbi) = blue_part(ii, jj);

l_cbi = l_cbi+1;

l_Cr(l_cri) = red_part(ii, jj);

l_cri = l_cri+1;

end;

end;

j = blocksize+j;

end;

i = blocksize+i;

end;

yj = 1;

cbj = 1;

crj = 1;

y_zero_count = 0;

cb_zero_count = 0;

cr_zero_count = 0;

%сжатие

for i=1:1:length(l_Y)

if (l_Cb(i) ~= 0)

if (cb_zero_count ~= 0)

coded_Cb(cbj) = 0;

cbj = cbj+1;

coded_Cb(cbj) = cb_zero_count;

cb_zero_count = 0;

cbj = cbj+1;

end;

coded_Cb(cbj) = l_Cb(i);

cbj = cbj+1;

else

cb_zero_count = cb_zero_count+1;

end;

if (l_Y(i) ~= 0)

if (y_zero_count ~= 0)

coded_Y(yj) = 0;

yj = yj+1;

coded_Y(yj) = y_zero_count;

y_zero_count = 0;

yj = yj+1;

end;

coded_Y(yj) = l_Y(i);

yj = yj+1;

else

y_zero_count = y_zero_count+1;

end;

if (l_Cr(i) ~= 0)

if (cr_zero_count ~= 0)

coded_Cr(crj) = 0;

crj = crj+1;

coded_Cr(crj) = cr_zero_count;

cr_zero_count = 0;

crj = crj+1;

end;

coded_Cr(crj) = l_Cr(i);

crj = crj+1;

else

cr_zero_count = cr_zero_count+1;

end;

end;

if (cb_zero_count ~=0)

coded_Cb(cbj) = 0;

cbj = cbj+1;

coded_Cb(cbj) = cb_zero_count;

end;

if (y_zero_count ~=0)

coded_Y(yj) = 0;

yj = yj+1;

coded_Y(yj) = y_zero_count;

end;

if (cr_zero_count ~=0)

coded_Cr(crj) = 0;

crj = crj+1;

coded_Cr(crj) = cr_zero_count;

end;

% запись в файл сжатый массив и фактор качества, и размер изображения

f = fopen('coded.img','wb');

res = [coded_Y,coded_Cb,coded_Cr];

fprintf(f,'%d %d %d ',max_i,max_j,q);

for i=1:1:length(res);

fprintf(f,'%d ',res(i));

end;

fclose(f);

% восстановление

clear;

blocksize = 8;

f = fopen('coded.img','rb');

sourse = fscanf(f,'%d');

fclose(f);

width = sourse(2);

height = sourse(1);

q = sourse(3);

N_sourse = length(sourse);

sourse = sourse(4:N_sourse);

N_sourse = N_sourse-3;

% декомпрессия изображения

j = 1;

i = 1;

while (i<N_sourse)

if (sourse(i) ~= 0)

out(j) = sourse(i);

j = j+1;

i = i+1;

else

out(j:j+sourse(i+1)) = 0;

j = j+sourse(i+1);

i = i+2;

end;

end;

% разбиение на яркость, синий, красный

new_length = fix(length(out)/8)*8;

out = out(1:new_length);

part_length = new_length/3;

%вычисление матрицы квантов

for i=1:1:blocksize

for j=1:1:blocksize

Q(i,j) = 1+(1+i+j)*q;

end;

end;

% формирование массивов

l_Y = out(1:part_length);

l_Cb = out(part_length+1:part_length+part_length);

l_Cr = out(part_length+part_length+1:part_length+part_length+part_length);

% вычисление кол-ва матриц

N_elem = blocksize*blocksize;

N_matr = round(part_length/(N_elem));

i_block = 1;

i = 1;

while i < height

j = 1;

while j < width

yblock_64 = l_Y(i_block:i_block+N_elem-1);% выделяемм 64 элемента

cbblock_64 = l_Cb(i_block:i_block+N_elem-1);

crblock_64 = l_Cr(i_block:i_block+N_elem-1);

l_yi = 1;

for ii=1:1:blocksize

for jj=1:1:blocksize

br_part(ii, jj) = yblock_64(l_yi);% записываем в матрицу

blue_part(ii, jj) = cbblock_64(l_yi);

red_part(ii, jj) = crblock_64(l_yi);

l_yi = l_yi+1;

end;

end;

%для записи другого блока (запись c 65)

i_block = i_block+64;

% деквантование

br_part = br_part.*Q;

blue_part = blue_part.*Q;

red_part = red_part.*Q;

% обратное косинусное преобразование

Y(i:i+blocksize-1,j:j+blocksize-1) = idct2(br_part);

Cb(i:i+blocksize-1,j:j+blocksize-1) = idct2(blue_part);

Cr(i:i+blocksize-1,j:j+blocksize-1) = idct2(red_part);

j = j+blocksize;

end;

i = i+blocksize;

end;

% формирование изображения

img_ybr(:,:,1) = uint8(Y);

img_ybr(:,:,2) = uint8(Cb);

img_ybr(:,:,3) = uint8(Cr);

img_rgb = ycbcr2rgb(img_ybr);

%изображение

figure (1);

subplot(1,2,2);

imshow(img_rgb,'truesize');%вывод изображения на экран

title('Сжатое изображение');