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基于DCT算法视频压缩(内含实验报告和代码以及相关的视频图片资源)
代码片段和文件信息
clear all;
PI=3.1415926;
M=imread(‘image1.bmp‘);%需要处理的图像
mask_num=8;%%这里定义压缩的比率,1~8之间
A=double(M);
trueImage=A;%待压缩的原图象
Cnum=7;%为压缩时保留的系数的个数
I=trueImage/256;
r=I(::1);%红
g=I(::2);%绿
b=I(::3);%蓝
Myfigure1=figure(1);
subplot(121);imshow(mat2gray(trueImage));title(‘原始图象‘);
%对图象进行归一化
%以下为对图象进行DCT变换
%得到图象的DCT系数矩阵及DCT系数方差矩阵
dctm=dctmtx(8);
imageDCTr=blkproc(r[8 8]‘P1*x*P2‘dctmdctm‘);
DCTvarr=im2col(imageDCTr[8 8]‘distinct‘);
n=size(DCTvarr1);
DCTvarr=(sum(DCTvarr.*DCTvarr)-(sum(DCTvarr)/n).^2)/n;
[dumorder]=sort(DCTvarr);
%以下为显示系数图象
%1表示保留的系数表示丢弃的系数
Cnum=64-Cnum;
mask=zeros(88);
for i=1:mask_num
for j=1:mask_num+1-i
mask(ij)=1;
end
end
im8x8=zeros(99);
im8x8(1:81:8)=mask;
im128x128=kron(im8x8(1:81:8)ones(16));
figure(2);subplot(121);imshow(im128x128);title(‘DCT 系数‘);
dctm=dctmtx(8);
newImager=blkproc(imageDCTr[8 8]‘P1*(x.*P2)*P3‘dctm.‘mask(1:81:8)dctm);
newImager=newImager*256;
newImager=uint8(newImager);
imageDCTg=blkproc(g[8 8]‘P1*x*P2‘dctmdctm‘);
DCTvarg=im2col(imageDCTg[8 8]‘distinct‘);
n=size(DCTvarg1);
DCTvarg=(sum(DCTvarg.*DCTvarg)-(sum(DCTvarg)/n).^2)/n;
[dumorder]=sort(DCTvarg);
%以下为显示系数图象
%1表示保留的系数表示丢弃的系数
Cnum=64-Cnum;
mask=zeros(88);
for i=1:mask_num
for j=1:mask_num+1-i
mask(ij)=1;
end
end
im8x8=zeros(99);
im8x8(1:81:8)=mask;
im128x128=kron(im8x8(1:81:8)ones(16));
dctm=dctmtx(8);
newImageg=blkproc(imageDCTg[8 8]‘P1*(x.*P2)*P3‘dctm.‘mask(1:81:8)dctm);
newImageg=newImageg*256;
newImageg=uint8(newImageg);
imageDCTb=blkproc(b[8 8]‘P1*x*P2‘dctmdctm‘);
DCTvarb=im2col(imageDCTb[8 8]‘distinct‘);
n=size(DCTvarb1);
DCTvarb=(sum(DCTvarb.*DCTvarb)-(sum(DCTvarb)/n).^2)/n;
[dumorder]=sort(DCTvarb);
%以下为显示系数图象
%1表示保留的系数表示丢弃的系数
Cnum=64-Cnum;
mask=zeros(88);
for i=1:mask_num
for j=1:mask_num+1-i
mask(ij)=1;
end
end
im8x8=zeros(99);
im8x8(1:81:8)=mask;
im128x128=kron(im8x8(1:81:8)ones(16));
dctm=dctmtx(8);
newImageb=blkproc(imageDCTb[8 8]‘P1*(x.*P2)*P3‘dctm.‘mask(1:81:8)dctm);
newImageb=newImageb*256;
newImageb=uint8(newImageb);
%以下为重构及显示图象
newImage=cat(3newImagernewImagegnewImageb);
figure(3);
imshow(newImage);title(‘重构图象‘);
%以下为显示误差图象
errImage=abs(trueImage-double(newImage));
figure(2);subplot(122);imshow(mat2gray(errImage));title(‘误差图象‘);
%计算均方根误差 erms
e=double(trueImage)-double(newImage);
[mn]=size(e);
Erms=sqrt(sum(e(:).^2)/(m*n))
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2018-05-27 16:09 基于DCT算法视频压缩\
文件 26270720 2007-03-27 15:11 基于DCT算法视频压缩\1.avi
文件 2668 2014-01-06 05:08 基于DCT算法视频压缩\DCT算法.m
目录 0 2014-01-06 01:21 基于DCT算法视频压缩\images\
文件 10261 2014-01-06 01:12 基于DCT算法视频压缩\images\new1.jpg
文件 9778 2014-01-06 01:12 基于DCT算法视频压缩\images\new10.jpg
文件 9813 2014-01-06 01:17 基于DCT算法视频压缩\images\new100.jpg
文件 10032 2014-01-06 01:17 基于DCT算法视频压缩\images\new101.jpg
文件 10277 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new102.jpg
文件 10389 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new103.jpg
文件 10430 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new104.jpg
文件 10373 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new105.jpg
文件 10324 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new106.jpg
文件 10330 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new107.jpg
文件 10326 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new108.jpg
文件 10299 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new109.jpg
文件 9753 2014-01-06 01:12 基于DCT算法视频压缩\images\new11.jpg
文件 10335 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new110.jpg
文件 10308 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new111.jpg
文件 10324 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new112.jpg
文件 10135 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new113.jpg
文件 10043 2014-01-06 01:18 基于DCT算法视频压缩\images\new114.jpg
文件 9635 2014-01-06 01:12 基于DCT算法视频压缩\images\new12.jpg
文件 9508 2014-01-06 01:12 基于DCT算法视频压缩\images\new13.jpg
文件 9711 2014-01-06 01:12 基于DCT算法视频压缩\images\new14.jpg
文件 9770 2014-01-06 01:13 基于DCT算法视频压缩\images\new15.jpg
文件 9686 2014-01-06 01:13 基于DCT算法视频压缩\images\new16.jpg
文件 9741 2014-01-06 01:13 基于DCT算法视频压缩\images\new17.jpg
文件 9381 2014-01-06 01:13 基于DCT算法视频压缩\images\new18.jpg
文件 9802 2014-01-06 01:13 基于DCT算法视频压缩\images\new19.jpg
文件 9977 2014-01-06 01:12 基于DCT算法视频压缩\images\new2.jpg
............此处省略93个文件信息
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