数据压缩实验四

实验原理

实验步骤

首先读取一个256级的灰度图像

采用自己设定的预测方法计算预测误差

并对预测误差进行8比特均匀量化再进行反量化得到重建图像

对得出的重建图像进行Huffman编码，计算压缩比

关键代码及分析

。。。
//	open bmp & yuv file	
		if ((bmpFile = fopen(argv[1], "rb")) == NULL)  //一帧
		{
			printf("bmp file open failed!");
			exit(0);
		}
		if ((yuvFile = fopen(argv[2], "wb")) == NULL)  
		{                                               
			printf("yuv file failed!");
			exit(0);
		}	
			fwrite(yBuff, 1, width * height, yuvFile);//只提取y分量
	//		fwrite(uBuff, 1, (width * height) / 4, yuvFile);
	//		fwrite(vBuff, 1, (width * height) / 4, yuvFile);	
		//DPCM
		FILE* lhFile = NULL;
		FILE* cjFile = NULL;
		unsigned char* lhBuff = NULL;  //量化
		unsigned char* cjBuff = NULL; //重建
		if ((cjFile = fopen(argv[3], "wb+")) == NULL) 
		{
			printf("yuv chongjian file failed!");
			exit(0);
		}
		if ((lhFile = fopen(argv[4], "wb+")) == NULL)  
		{
			printf("yuv lianghua file failed!");
			exit(0);
		}
		
		lhBuff = (unsigned char *)malloc(height*width);   //开辟空间
		cjBuff = (unsigned char *)malloc(height*width);
		int a = 0;//向左预测
		for (int i = 0; i<height; i++) 
		{
			for (j = 0; j<width; j++)
			{
				if (j==0)  //第一列
				{//第一列先对128进行预测，8bit量化除2，而后用灰度图像输出
					a = (*(yBuff + i*width + j) - 128) / 2 + 128;
					*(lhBuff + i*width + j) = (unsigned char)a; 
					k = ((*(lhBuff + i*width + j )-128) * 2) + 128; //反量化
					*(cjBuff + i*width + j) = (unsigned char)a; 
				}
				else
				{    //对左侧的图像重建值进行预测
					a = (*(yBuff + i*width + j) - *(cjBuff + i*width + j - 1)) / 2 + 128;
					*(lhBuff + i*width + j) = (unsigned char)a;
					a = ((*(lhBuff + i*width + j )-128) * 2) + *(cjBuff + i*width + j - 1);//反量化之后与上一个重建值相加
					*(cjBuff + i*width + j) = (unsigned char)a;
				}
			}
		}
		fwrite(cjBuff, 1, width * height, cjFile);  //输出
		fwrite(lhBuff, 1, width * height, lhFile);
}

结果分析

	birds	camman	clown	fruit	lena	noise	odie	zone	4	24
原文件大小(kb)	393	66	66	66	66	66	66	66	415	415
压缩后文件大小(kb)	355	54	63	62	62	56	10	52	52	291
压缩比	1.11	1.22	1.05	1.06	1.06	1.18	6.6	1.27	7.98	1.43
量化预测误差文件大小(kb)	393	66	66	66	66	66	66	66	415	415
压缩后量化预测误差文件(kb)	150	32	39	34	38	63	9	62	54	136
压缩比	2.62	2.06	1.69	1.94	1.74	1.05	7.33	1.06	7.68	3.05

一般情况下，通过量化预测之后的文件压缩比更大，压缩效果更好，根据柱状图也能看出来，概率更加集中，更容易压缩。