jpeg编码实现资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源需积分: 50 45 浏览量 2018-03-10 22:17:02 上传评论 4 收藏 3MB ZIP 举报

JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种广泛使用的有损图像压缩标准，主要应用于数字照片和网页图像。本项目是一个在Visual Studio 2013环境下编写的JPEG编码程序，利用了OpenCV 2.4.9库来处理图像的读取和存储。下面将详细介绍JPEG编码的关键步骤和技术。 1. **颜色空间转换**： - JPEG编码首先进行的颜色空间转换是从常见的RGB（红绿蓝）色彩空间转换到YCbCr色彩空间。Y代表亮度，Cb和Cr代表色度，这种转换有利于压缩过程中对亮度信息的保护和对色度信息的压缩。 2. **图像分块**： - 图像被划分为8x8像素的块，因为JPEG算法在块级别上操作。每个块中的像素值会被进一步处理。 3. **离散余弦变换（DCT）**： - 每个8x8像素的块经过离散余弦变换，将像素值从空间域转换到频率域。在这个过程中，高频成分（图像细节）通常占据较少的能量，而低频成分（大范围颜色变化）占据较多能量。 4. **量化**： - DCT系数经过预定的量化表进行量化，这个表根据人类视觉系统的特性设计，降低了高频系数的精度，从而实现数据压缩。 5. **熵编码**： - 量化后的DCT系数通过熵编码进行进一步压缩。常用的熵编码方法包括霍夫曼编码和行程长度编码。霍夫曼编码用于对出现频率高的系数赋予较短的代码，而行程长度编码则针对连续相同的非零系数。 6. **附加信息**： - JPEG文件头包含图像元数据，如分辨率、颜色空间信息、量化表等，这些信息对于正确解码是必需的。 7. **位流生成**： - 所有编码后的块和附加信息组合成一个位流，这个位流可以保存为JPEG文件。此项目中，编码程序实现了从图像分块到每个通道（可能包括Y、Cb、Cr）的二进制码压缩的过程，但并未涵盖解码过程。解码是编码的逆过程，包括反量化、逆DCT和颜色空间转换回RGB。需要注意的是，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能。在这个项目中，它用于读取图像并存储编码后的结果，简化了开发流程。通过理解和实现JPEG编码，不仅可以提升对图像压缩原理的理解，还能为其他图像处理任务打下坚实基础，如图像质量评估、压缩优化等。这个项目的完成，有助于深入学习图像处理领域的核心概念，并能够实际应用到相关项目中。

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#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<time.h> using namespace std; using namespace cv; #define height 8 #define width 8 //定义8*8块的高和宽 #define Q 7 //定义控制量化步长的Q值 //定义亮度区域和色度区域的量化矩阵 int QY[8][8] = { { 16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61 }, { 12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55 }, { 14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56 }, { 14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62 }, { 18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77 }, { 24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92 }, { 49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101 }, { 72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99 } }; int QC[8][8] = { { 17, 18, 24, 47, 99, 99, 99, 99 }, { 18, 21, 26, 66, 99, 99, 99, 99 }, { 24, 26, 56, 99, 99, 99, 99, 99 }, { 47, 66, 99, 99, 99, 99, 99, 99 }, { 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99 }, { 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99 }, { 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99 }, { 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99 } }; //定义一个进行Zag-Zig扫描的表 int Zig_8[64] = { 0, 1, 8, 16, 9, 2, 3, 10, 17, 24, 32, 25, 18, 11, 4, 5, 12, 19, 26, 33, 40, 48, 41, 34, 27, 20, 13, 6, 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 57, 50, 43, 36, 29, 22, 15, 23, 30, 37, 44, 51, 58, 59, 52, 45, 38, 31, 39, 46, 53, 60, 61, 54, 47, 55, 62, 63 }; //定义量化函数 void LH_QY(Mat &srcImage) { for (int i = 0; i < srcImage.rows; i++) for (int j = 0; j < srcImage.cols; j++) { srcImage.at<double>(i, j) = round(srcImage.at<double>(i, j) / (QY[i][j]*Q)); } } void LH_QC(Mat &srcImage) { for (int i = 0; i < srcImage.rows; i++) for (int j = 0; j < srcImage.cols; j++) { srcImage.at<double>(i, j) = round(srcImage.at<double>(i, j) / (QC[i][j]*Q)); } } //定义反量化函数 void ILH_QY(Mat &srcImage) { for (int i = 0; i < srcImage.rows; i++) for (int j = 0; j < srcImage.cols; j++) { srcImage.at<double>(i, j) = srcImage.at<double>(i, j) * QY[i][j]; } } void ILH_QC(Mat &srcImage) { for (int i = 0; i < srcImage.rows; i++) for (int j = 0; j < srcImage.cols; j++) { srcImage.at<double>(i, j) = srcImage.at<double>(i, j) * QC[i][j]; } } //定义了一个文件存储的函数 void storage_int(Mat mat, char* filename) { FILE *fp = fopen(filename, "w"); for (int i = 0; i < mat.rows; i++) { for (int j = 0; j < mat.cols; j++) { fprintf(fp, "%d", mat.at<uchar>(i, j)); fprintf(fp, "\t"); } fprintf(fp, "\n"); } fclose(fp); } void storage_float(Mat mat, char* filename) { FILE *fp = fopen(filename, "w"); for (int i = 0; i < mat.rows; i++) { for (int j = 0; j < mat.cols; j++) { fprintf(fp, "%f", mat.at<double>(i, j)); fprintf(fp, "\t"); } fprintf(fp, "\n"); } fclose(fp); } //存储行程编码的非零数之间的0的个数，非零数 struct Temp_1 { string number_zero; string value; }; //存储0的个数，非零数二进制编码，编码长度 struct Temp_2 { string number_zero;//0的个数 string code_len;//编码长度 string code;//编码 }; //存储前面（0的个数+编码长度）合并后的结果，非零数编码 struct Temp_3 { string he_bin;//前面两位合并后的结果 string code;//编码 }; //存储编码后的结果 struct Temp_4 { string code_1;//哈夫曼编码 string code_2;//二进制编码 }; //声明十进制与二进制对应的表 struct bitTable { string value;//需要编码的值 string code;//编码 string len;//编码长度 }; bitTable bit_table[192] = { { "0", "-", "0" }, { "1", "1", "1" }, { "-1", "0", "1" }, { "2", "10", "2" }, { "-2", "01", "2" }, { "3", "11", "3" }, { "-3", "00", "3" }, { "4", "100", "3" }, { "-4", "011", "3" }, { "5", "101", "3" }, { "-5", "010", "3" }, { "6", "110", "3" }, { "-6", "001", "3" }, { "7", "111", "3" }, { "-7", "000", "3" }, { "8", "1000", "4" }, { "-8", "0111", "4" }, { "9", "1001", "4" }, { "-9", "0110", "4" }, { "10", "1010", "4" }, { "-10", "0101", "4" }, { "11", "1011", "4" }, { "-11", "0100", "4" }, { "12", "1100", "4" }, { "-12", "0011", "4" }, { "13", "1101", "4" }, { "-13", "0010", "4" }, { "14", "1110", "4" }, { "-14", "0001", "4" }, { "15", "1111", "4" }, { "-15", "0000", "4" }, { "16", "10000", "5" }, { "-16", "01111", "5" }, { "17", "10001", "5" }, { "-17", "01110", "5" }, { "18", "10010", "5" }, { "-18", "01101", "5" }, { "19", "10011", "5" }, { "-19", "01100", "5" }, { "20", "10100", "5" }, { "-20", "01011", "5" }, { "21", "10101", "5" }, { "-21", "01010", "5" }, { "22", "10110", "5" }, { "-22", "01001", "5" }, { "23", "10111", "5" }, { "-23", "01000", "5" }, { "24", "11000", "5" }, { "-24", "00111", "5" }, { "25", "11001", 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