1、圖像通信系統(xtng)設計摘要(zhiyo)：本文(bnwn)設計了一個圖像通信系統，使用Matlab編程實現圖像壓縮和圖像重建，其中的編解碼算法是基于DCT變換的JPEG圖像壓縮標準。本文仿真是對512*512大小、8bit/pixel灰度、BMP典型測試圖像Lena進行仿真實驗。由于圖像在采集與傳輸過程中常常混入噪聲（高斯噪聲、椒鹽噪聲等），所以對測試圖像加噪。首先用不同的去噪算法去噪（均值濾波、中值濾波、自適應中值濾波、Wiener濾波、高斯平滑濾波等），然后對去噪后的圖像壓縮重建，分析了壓縮性能。經仿真驗證，基于DCT變換的JPEG的算法不復雜,當進行低壓縮率的靜止圖像壓縮，圖像質量

2、較高；當進行高壓縮率的靜止圖像壓縮時,圖像壓縮出現“模塊效應”,圖像質量急劇下降。關鍵詞：圖像通信系統；Matlab；JPEG圖像壓縮；噪聲；壓縮性能1 前言隨著信息技術的發展,圖像信息被廣泛應用于多媒體通信和計算機系統中。但是圖像具有龐大的數據量,不便于存儲和傳輸,必須采用合適的方法對其進行壓縮,因此有必要對圖像壓縮編碼標準進行研究。在眾多的圖像編碼標準中, JPEG標準是一個適用范圍很廣的靜態圖像壓縮標準,在數字圖像壓縮領域得到了廣泛應用 。本研究在介紹JPEG圖像壓縮原理的基礎上,用Matlab對標準灰度圖像進行JPEG壓縮與重建,設計出圖像通信系統，并分析實驗結果,得出結論。2圖像通信

3、系統的總體設計2.1圖像通信系統概述圖像通信系統所傳送的主要是人的視覺能夠感知到的圖像信息，包括自然景物、文字符號、動畫圖形等。在通信的發送端，首先由圖像輸入設備將圖像信息變為電信號，經光、電等傳輸媒體傳送到通信的接收端，再將其恢復為視覺可以接受的形式。2.2數字圖像通信系統的系統框圖輸入設備顯示設備 信 源 解 碼 器信道解碼器信道信道編碼器信源編碼器圖1 數字圖像系統框圖人眼所感知的景物一般是連續的，被稱為模擬圖像。連續模擬函數標識的圖像無法用計算機進行處理，也無法在各種數字系統中傳輸或存儲，必須將代表圖像的連續信號轉變為離散信號。這樣的變化過程稱為圖像信號的數字化。經數字化的圖像通信系統

4、被稱為數字圖像通信系統。2.3 數字(shz)圖像壓縮系統 傳輸解壓縮傳輸壓縮原始圖像 圖2 數字圖像壓縮系統(xtng)的基本組成2.4考慮(kol)噪聲時的壓縮系統 傳輸原始圖像加噪 解壓縮傳輸壓縮 去噪 圖3 考慮噪聲時的壓縮系統3基于DCT變換的JPEG圖像壓縮3.1 JPEG概述JPEG(Joint Photographic Experts Group)是ISO和CClTI聯合制訂的適用于連續色調、多級灰度、彩色單-色靜止圖像壓縮的國際標準。它由聯合圖像專家組于1993年提出正式標準，主要用于對靜止的連續單色圖像和彩色圖像壓縮和解壓縮，有無損壓縮和有損壓縮兩種方式。JPEG專家組開發

5、了兩種基本的壓縮算法: 以離散余弦變換(DCT)為基礎的有損壓縮算法; 以預測技術為基礎的無損壓縮算法。3.2 JPEG有損壓縮算法有損壓縮算法是對JPEG壓縮標準的主要應用。在有損壓縮算法中, JPEG算法首先通過DCT變換去除數據冗余，再使用量化表對DCT系數進行量化。對量化后的DCT系數進行編碼使其熵達到最小，熵編碼采用Huffman可變字長編碼。主要采用基于塊的離散余弦變換消除圖像的空間冗余,利用人的視覺系統特性對變換系數進行量化,最后通過無損變字長熵編碼消除視覺冗余和數據統計冗余,實現圖像壓縮。譯碼(或者叫做解壓縮)的過程與壓縮編碼過程正好相反。下圖為JPEG算法框圖。圖4 JPEG

6、算法(sun f)框圖3.3 JPEG的編解碼模式(msh)JPEG允許(ynx)的4種編解碼模式分別是：基于DCT的順序模式；基于DCT的漸進模式；無失真模式以及層次模式。3.4 JPEG的優缺點JPEG的優點是適用于各種靜止的連續色調圖像，允許壓縮軟件和硬件在許多平臺上實現，高壓縮比，提供累進模式和分級模式，可部分解壓縮圖像。缺點是大壓縮比時會產生方塊和蚊式噪聲bJ。3.5 JPEG圖像壓縮的步驟3.5.1數據分塊對圖像進行編碼前，將每個分量圖像分割成不重疊的88像素塊， 每一個88像素塊稱為一個數據單元（DU）。在彩色圖像中， JPEG分別壓縮圖像的每個彩色分量。雖然JPEG可以壓縮通常

7、的紅綠藍分量，但在YCbCr空間的壓縮效果會更好。這是因為人眼對色彩的變化不如對亮度的變化敏感，因而對色彩的編碼可以比對亮度的編碼粗糙些，這主要體現在不同的采樣頻率和量化精度上。因此，編碼前一般先將圖像從RGB空間轉換到YCbCr空間，再把各分量圖像分割成88數據塊。 在對圖像采樣時，可以采用不同的采樣頻率，這種技術稱為二次采樣。由于亮度比色彩更重要，因而對Y分量的采樣頻率可高于對Cb、Cr的采樣頻率，這樣有利于節省存儲空間。常用的采樣方案有YUV422和YUV411。把采樣頻率最低的分量圖像中一個DU所對應的像區上覆蓋的所有各分量上的DU按順序編組為一個最小編碼單元（MCU）。對灰度圖像而言

8、，只有一個Y分量，MCU就是一個數據單元。而對彩色圖像而言，以4:1:1的采樣方案為例，則一個MCU由4個Y分量的DU、1個Cb分量的DU和1個Cr分量的DU組成。3.5.2 DCT處理圖像(t xin)數據塊分割后，即以MCU為單位(dnwi)順序將DU進行二維離散(lsn)余弦變換。對以無符號數表示的具有P位精度的輸入數據， 在DCT前要減去2P-1，轉換成有符號數，而在IDCT后，應加上2P-1，轉換成無符號數。對每個88的數據塊DU進行DCT后， 得到的64個系數代表了該圖像塊的頻率成分，其中低頻分量集中在左上角， 高頻分量分布在右下角。系數矩陣左上角的叫做直流（DC）系數，它代表了該

9、數據塊的平均值，其余63個叫交流（AC）系數。 3.5.3系數量化在DCT處理中得到的64個系數中，低頻分量包含了圖像亮度等主要信息。在從空間域到頻域的變換中，圖像中的緩慢變化比快速變化更易引起人眼的注意， 所以在重建圖像時，低頻分量的重要性高于高頻分量。因而在編碼時可以忽略高頻分量， 從而達到壓縮的目的，這也是量化的根據和目的。在JPEG標準中，用具有64個獨立元素的量化表來規定DCT域中相應的64個系數的量化精度，使得對某個系數的具體量化階取決于人眼對該頻率分量的視覺敏感程度。理論上，對不同的空間分辨率、數據精度等情況，應該有不同的量化表。不過，一般采用下圖所示的量化表，可取得較好的視覺效

10、果。之所以用兩張量化表，是因為Y分量比Cb和Cr更重要些，因而對Y采用細量化，而對Cb和Cr采用粗量化。量化就是用DCT變換后的系數除以量化表中相對應的量化階后四舍五入取整。由于量化表中左上角的值較小，而右下角的值較大， 因而起到了保持低頻分量、 抑制高頻分量的作用。 圖5 亮度量化表 圖6 色度量化表3.5.4 Z型掃描DCT系數量化后，構成一個稀疏矩陣，用Z（Zigzag）形掃描將其變成一維數列，將有利于熵編碼。Z形掃描的順序如圖：圖7 Z形掃描(somio)的順序3.5.5 DC系數(xsh)編碼DC系數反映了一個88數據塊的平均亮度(lingd)，一般與相鄰塊有較大的相關性。JPEG對

11、DC系數作差分編碼，即用前一數據塊的同一分量的DC系數作為當前塊的預測值，再對當前塊的實際值與預測值的差值作哈夫曼編碼。若DC系數的動態范圍為-1024+1024，則差值的動態范圍為-2047+2047。如果為每個差值賦予一個碼字， 則碼表過于龐大。因此，JPEG對碼表進行了簡化，采用“前綴碼（SSSS）+尾碼”來表示。前綴碼指明了尾碼的有效位數B， 可以根據DIFF從表10-8中查出前綴碼對應的哈夫曼編碼。尾碼的取值取決于DC系數的差值和前綴碼。如果DC系數的差值DIFF大于等于0，則尾碼的碼字為DIFF的B位原碼；否則，取DIFF的B位反碼。 3.5.6 AC系數編碼經Z形排列后的AC系數

12、，更有可能出現連續0組成的字符串， 從而對其進行行程編碼將有利于壓縮數據。JPEG將一個非零DC系數及其前面的0行程長度（連續0的個數）的組合稱為一個事件。將每個事件編碼表示為“NNNN/SSSS+尾碼”， 其中， NNNN為0行程的長度，SSSS表示尾碼的有效位數B（即當前非0系數所占的比特數），如果非零AC系數大于等于0， 則尾碼的碼字為該系數的B位原碼， 否則， 取該系數的B位反碼。由于只用4位表示0行程的長度，故在JPEG編碼中，最大0行程只能等于15。當0行程長度大于16時，需要將其分開多次編碼， 即對前面的每16個0以“F/0”表示，對剩余的繼續編碼。4 Matlab仿真測試與結果

13、分析4.1 JPEG編解碼的Matlab程序流程圖根據上面所述的JPEG壓縮編碼算法,要將一幅灰度圖像進行壓縮編碼,首先把圖像分成8 8的像素塊,分塊進行DCT變換后,根據JPEG標準量化表對變換系數進行量化,再對直流系數(DC)進行預測編碼,對交流系數(AC)進行Zig2Zag掃描和可變長編碼,然后根據標準Huffman碼表進行熵編碼,輸出壓縮圖像的比特序列,實現了圖像壓縮。在接收端,則經過Huffma熵解碼、DC系數和AC系數可變長解碼、反量化后,再進行反DCT變換,得到重建圖像。下圖為對一幅圖像進行JPEG編、解碼的Matlab程序流程圖。圖8 JPEG編、解碼(jim)的Matlab程

14、序(chngx)流程圖在圖8所示的程序(chngx)流程圖中,在進行Huffman編碼時,由于是對相鄰圖像塊之間的差值進行編碼,在量化后掃描之前要先對DC系數進行預處理。將量化后DC的原始值替換成相鄰圖像塊之間的差值，在對AC系數進行編碼時,又要考慮“63個系數全是零”和“連續出現16個零”這兩種特殊情況。4.2 圖像壓縮與重建仿真結果圖9原始圖像 圖10 JPEG壓縮后圖像4.3圖像加噪仿真結果圖11 泊松噪聲(zoshng) 圖12 乘性噪聲(zoshng) 圖13 高斯(o s)噪聲4.4圖像去噪仿真結果圖14 均值濾波后圖像 圖15 中值濾波后圖像 圖16自適應中值濾波后圖像 4.5壓

15、縮性能評價量化因子壓縮比率比特率/bpp信噪比/db2047.54880.5048834.82534032.97480.7280337.57716021.66661.1080039.19118018.30271.3116054.78031008.47282.8334059.2412圖17對Lena圖像作不同壓縮的實驗結果通過上圖可以看出，變量為量化因子不斷增加（范圍是1-100），我們隨機取得量化間隔為20（若實驗想得數據更為精確則可取得間隔更小，即更高的精度）取出幾組中間數據進行聚類分析。當量化因子增加一定數值時，壓縮比率就會相應降低，隨之比特率增加，信噪比增加；反之亦然。通過這樣的數據說明

16、，量化因子較大時，壓縮后重建圖像則更接近原圖像，人的肉眼幾乎看不出較大差異；反之亦然。復原圖像質量評價有主觀評價標準及客觀評價標準。評價標準一方面是圖像的逼真度，即復原圖像與原始圖像的偏離程度。另一方面是根據圖像的可懂度，即圖像能向人或機器提供特征信息的能力。我們經常(jngchng)用的是客觀評價，其中PSNR即峰峰對數信噪比是評價的主要標準，其公式(gngsh)如下：PSNR = 10 * log10(255*255/MSE)一般(ybn)的，當PSNR超過30dB時，人的主觀感覺很難找出其中的差別。上文壓縮算法，通過人的主觀感覺絲毫找不出圖像質量的變壞。比較原始圖像跟壓縮后的圖像，主觀看

17、不出他們的差別，壓縮后PSNR也很高。5總結本文研究設計了圖像通信系統，首先介紹了JPEG壓縮編碼算法,接著通過使用Matlab編程實現了JPEG圖像壓縮算法,對Lena標準灰度圖像進行了實驗仿真,并對實驗數據進行分析。實驗結果表明, JPEG壓縮算法實現簡單,在很大的壓縮范圍內,都能得到很好的重建圖像質量。利用Matlab做仿真實驗,方法簡單且誤差小,大大提高了圖像壓縮的效率和精度。DCT變換是在最小均方誤差準則下得出的次最佳正交變換,并且有快速算法,因此它在硬件中也很容易實現,正是由于具有這些優點, JPEG壓縮編碼算法在圖像壓縮領域和圖像通信系統中會有越來越多的應用。在本次課程設計中，有很多不懂的問題一直困擾我，非常感謝王老師在周末時間還來指導我的課程設計，使我的問題都得到了解決。這次課程設計鍛煉了我的動手能力、獨立思考問題的能力、查找文獻和攥寫論文的能力，為我今后的畢業設計做好了鋪墊，起到了積極的促進作用。參考文獻1 鄔春明.通信原理實驗與課程設計.北京：北京大學出版社，2013.2 黎洪松.數字通信原理.西安:西安電子科技大學出版社，2005. 3 阮秋琦.數字圖像處理（第3版）.北京:電子工業出版社，2011.4 王家文，李仰軍.Matlab7.0圖形圖像處理.北京:國防工業出版社，2006.5