基于DCT算法视频压缩内含实验报告和代码

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
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     文件        9977  2014-01-06 01:12  基于DCT算法视频压缩images
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............此处省略93个文件信息