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游程编码实验报告|游程编码数据的属性查询

时间:2021-10-21 10:23:49 浏览次数:

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 交通大学信息科学与工程学院

 综合性设计性实验报告

 专 业: 通信工程专业11级

 学 号: 2

 姓 名: 徐 国 健

 实验所属课程: 移动通信原理与应用

 实验室(中心): 信息技术软件实验室

 指 导 教 师 : 益才

 

 2014年5月

 教师评阅意见:

 签名: 年 月 日

 实验成绩:

 一、题目

 二值图像的游程编码及解码

 二、仿真要求

 对一幅图像进行编码压缩,然后解码恢复图像。

 三、仿真方案详细设计

 实验过程分为四步:分别是读入一副图象,将它转换成为二进制灰度图像,然后对其进行游程编码和压缩,最后恢复图象(只能恢复为二值图像)。

 1、二值转换

 所谓二值图像,就是指图像上的所有像素点的灰度值只用两种可能,不为“0”就为“1”,也就是整个图像呈现出明显的黑白效果。

 2、游程编码原理

 游程编码是一种无损压缩编码,对于二值图有效。游程编码的基本原理是:用一个符号值或串长代替具有相同值的连续符号,使符号长度少于原始数据的长度。据进行编码时,沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号,用字串代替这些连续符号,可大幅度减少数据量。游程编码分为定长行程编码和不定长行程编码两种类型。游程编码是连续精确的编码,在传输过程中,如果其中一位符号发生错误,即可影响整个编码序列,使行程编码无法还原回原始数据。

 3、游程编码算法

 一般游程编码有两种算法,一种是使用1的起始位置和1的游程长度,另一种是只使用游程长度,如果第一个编码值为0,则表示游程长度编码是从0像素的长度开始。这次实验采用的是前一种算法。两种方法各有优缺点:前一种存储比第二种困难,因此编程也比较复杂。而后一种需要知道第一个像素值,故压缩编码算法中需给出所读出的图的第一个像素值。

 压缩流程图: 解压流程图:

 开始开始

 开始

 开始

 读出压缩

 读出压缩数据image

 将原图像矩阵重构为一行二进制数据

 建立一行len列

 建立一行len列的0向量image,len为图片长宽之积

 建立结构树image1,包含了image.pos和image.wgh,分别代表起始位置和宽度

 i=len

 i=len循环

 判断第一个值是否为1

 判断第一个值是否为1

 让image从

 让image从1游程到宽度范围内变为1

 image

 image.pos和image.wgh位置置1

 利用函数重构原来的图像矩阵

 利用函数重构原来的图像矩阵

 j=1

 j=1

 结束i=2:len

 结束

 i=2:len

 一个游程

 一个游程完后,j=j+1

 遍历temp1,

 遍历temp1,将游程1的起始位置和宽度存在image.pos(j)和image.wgh(j)中。

 将i

 将image1转化为image,去掉多于存储空间

 结束

 结束

 四、仿真结果及结论

 上图为压缩编码后的图像

 五、总结与体会

 通过这次试验,我来了解一些关于游程编码的基本原理,所谓游程编码,其实它就是一种统计类型的编码,更是一种无损压缩编码。原理是用一个符号值或串长代替具有相同值的连续符号,使符号长度少于原始数据的长度。只在各行或者各列数据的代码发生变化时,一次记录该代码及相同代码重复的个数,从而实现数据的压缩,,而起始位置和宽度是关键。二值图像是指只有黑(用255表示)白(用0表示)两种亮度值的图像。把灰度值接近于255或者0的其他灰度都相应转化成255和0,即灰度图像就变成了黑白二值图像,通过对游程编码的原理可以看到一个灰度值由两个数值里来编码,这样效率很差,即便是游程足够长,用等长编码效率都不是太好。通过这次试验我对编码有了更深的一些认识,但还不足以独立实现,需要大量查阅资料,总的来说,我对原理很明确,对具体编码这一块儿还不是太熟,以后会在这方面多多实践。

 六、主要仿真代码

 实验代码:

 image1=imread('D:\我的图片\实验图.jpg'); %读入图像

 imshow(image1); %显示原图像

 title('原始彩色图像');

 imgGray = rgb2gray(image1); % 转为黑白图像

 figure; % 建立一个新窗口

 imshow(imgGray); % 显示转化后的黑白图像

 title('转化后的黑白图像');

 imwrite(imgGray,'gray.jpg');

 image2=imgGray(:); %将原始图像写成一维的数据并设为image2

 [c,r]=size(imgGray(:,:,1));

 image2=imgGray(:); %同上

 image2length=length(image2); %统计长度

 for i = 1:1:image2length %f转换为二值图像

  if image2(i) >=127

  image2(i) = 255;%纯黑色为255

  end

  if image2(i) <127

  image2(i) = 0; %纯白色为0

  end

 end

 image3=reshape(image2,c,r); %重建二维数组图像,并设为image3

 figure,imshow(image3)

 title('压缩后的二值图像');

 % 以下程序为对原图像进行游程编码,压缩

 X=image3(:); %令X为新建的二值图像的一维数据组

 x=1:1:length(X); % 显示游程编码之前的图像数据

 figure,plot(x,X(x));

 title('编码前的图像数据');

 j=1;

 image4=[];

 image4(1)=1;

 for z=1:1:(length(X)-1)

 if X(z)==X(z+1)

 image4(j)=image4(j)+1;

 else

 data(j)=X(z);

 j=j+1;

 image4(j)=1;

 end

 end

  data(j)=X(length(X)); % 最后一个像素数据赋给data

 image4length=length(image4); % 统计游程编码后的所占字节长度

  y=1:1:image4length ; % 显示编码后数据信息

 figure,plot(y,image4(y));

 title('编码后的数据信息');

  CR=image2length/image4length;% 比较压缩前于压缩后的大小

  % 下面程序是游程编码解压

  l=1;

  for m=1:image4length

  for n=1:1:image4(m);

  rec_image(l)=data(m);

  l=l+1;

 end

  end

 u=1:1:length(rec_image); % 查看解压后的图像数据

 figure,plot(u,rec_image(u));

 title('解压后的图像数据');

  rec2_image=reshape(rec_image,c,r); % 重建二维图像数组

 figure,imshow(rec2_image); % 显示解压恢复后的图像

 title('解压恢复后的图像');