DIP实验6：方块编码（BTC）

实验目的

掌握方块编码的基本方法及压缩性能。

实验内容

1）编程实现子块为n×n的方块编码算法；
2）分别取n＝4和8的方块尺寸进行实验，计算重建图像的PSNR和压缩比。

输出图像排列格式如下：

原图像	4×4BTC重建图像	8×8BTC重建图像

参考代码

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', '实验6：方块编码（BTC）');
OI = imread('lena.bmp');    % 原始图像读取
[len, wid] = size(OI);rebuildImg1 = BTC2(OI, 4);
rebuildImg2 = BTC2(OI, 8);subplot(1,3,1); imshow(OI); title('原图像');
subplot(1,3,2); imshow(rebuildImg1); title('4×4BTC重建图像');
subplot(1,3,3); imshow(rebuildImg2); title('8×8BTC重建图像');[PSNR1, cr1] = Para(OI, rebuildImg1, 4)
[PSNR2, cr2] = Para(OI, rebuildImg2, 8)function rebuildImg = BTC1(OI, N)% rebuildImg    重建图像% OI    原始图像% N    子块大小为 m = N * Nm = N * N;OI = double(OI);[len, wid] = size(OI);% 判断len, wid是否能都被N整除if (len/N ~= round(len/N)) || (wid/N ~= round(wid/N))OI = Pad(OI, N);[len, wid] = size(OI);endrebuildImg = zeros(len, wid);for x = 1 : len/Nfor y = 1 : wid/Nblock = OI((x-1)*N+1 : (x*N), (y-1)*N+1 : (y*N));Xt = mean(mean(block));    % 计算均值q = 0;    % 计算q值： 比均值大的方块的个数for i = 1 : Nfor j = 1 : Nif block(i, j) >= Xtq = q + 1;endendend% 计算子块的标准差sigmasigma = sqrt(mean(mean(block .* block)) - Xt^2);if m == qa1 = Xt;a0 = Xt;elsea0 = round(Xt - sigma * sqrt(q/(m-q)));a1 = round(Xt + sigma * sqrt((m-q)/q));endfor i = 1 : Nfor j = 1 : Nif block(i, j) > Xtblock(i, j) = a1;elseblock(i, j) = a0;endendendrebuildImg((x-1)*N+1 : (x*N), (y-1)*N+1 : (y*N)) = block(1:N, 1:N);endendrebuildImg = uint8(rebuildImg);
endfunction rebuildImg = BTC2(OI, N)% rebuildImg    重建图像% OI    原始图像% N    子块大小为 m = N * Nm = N * N;OI = double(OI);[len, wid] = size(OI);rebuildImg = zeros(len, wid);for x = 1 : len/Nfor y = 1 : wid/Nblock = OI((x-1)*N+1 : (x*N), (y-1)*N+1 : (y*N));Xt = mean(mean(block));    % 计算均值q = 0;    % 计算q值： 比均值大的方块的个数u_xi = 0;d_xi = 0;for i = 1 : Nfor j = 1 : Nif block(i, j) > Xtq = q + 1;u_xi = u_xi + block(i, j);elsed_xi = d_xi + block(i, j);endendenda0 = round(d_xi/(m-q));a1 = round(u_xi/(q));for i = 1 : Nfor j = 1 : Nif block(i, j) > Xtblock(i, j) = a1;elseblock(i, j) = a0;endendendrebuildImg((x-1)*N+1 : (x*N), (y-1)*N+1 : (y*N)) = block(1:N, 1:N);endendrebuildImg = uint8(rebuildImg);
endfunction [PSNR, cr]= Para(I1, I2, N)
% 计算重建图像的PSNR和压缩比P = 8;                %编码一个像素用多少二进制位max = 2^P - 1;          %图像有多少灰度级I1 = double(I1);I2 = double(I2);[len, wid] = size(I1);m = N * N;% 峰值信噪比MSE = sum(sum((I1-I2).^2)) / (len * wid);PSNR = 20 * log10(max/sqrt(MSE));% 压缩比cr = P / (1 + 2 * P / m);
end% 若无法恰好分割，填充边缘
function newImg = Pad(OI, N)[len, wid] = size(OI);newImg(1:len,1:wid) = OI(1:len,1:wid);if mod(len, N) ~= 0padRow = N - mod(len, N);newImg(len+1:len+padRow) = OI(len-padRow:len);endif mod(wid, N) ~= 0padCol = N - mod(wid, N);newImg(wid+1:wid+1+padCol) = OI(wid-padCol:wid);end
end

实验结果

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