利用C++分析rgb和yuv文件的三个通道的概率分布,并计算各自的熵

该实验旨在分析256*256分辨率的RGB和YUV文件各通道的概率分布,并计算熵。通过读取文件、统计颜色强度频数、计算概率,最终得出RGB的熵值分别为R:7.22955, G:7.17846, B:6.85686,YUV的熵值为Y:6.331819, U:5.126402, V:4.113143。结果显示RGB分量的熵大于YUV,表明其去相关性更优。" 122378788,8653324,UVM中的sequence机制详解,"['验证方法学', 'UVM框架', '软件验证', '协议模拟']

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一、实验目的

分析rgb和yuv文件的三个通道的概率分布,并计算各自的熵。(编程实现)
两个文件的分辨率均为256*256,yuv为4:2:0采样空间,
存储格式为:rgb文件按每个像素BGR分量依次存放;
YUV格式按照全部像素的Y数据块、U数据块和V数据块依次存放。

二、实验思路

1、分别读取R、G、B(或Y、U、V)到数组中。
2、计算三通道的颜色强度级的频数。
3、计算三通道的颜色强度级的概率。
4、将三个通道分量频率写为red、green、blue三个txt文件存放。
5、频率统计结果导入Excel画图得出。
(c++很难进行绘图操作)
6、熵值由程序直接输出。

三、代码部分

rgb部分

#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
#define Res 65536

int main()
{
   
    unsigned char R[Res] = {
    0 }, G[Res] = {
    0 }, B[Res] = {
    0 };    //定义 R、G、B分量

    double R1[256] = {
    0 }, G1[256] = {
    0 }, B1[256] = {
    0 };   //定义 R、G、B概率分量

    double RS = 0, GS = 0, BS = 0;  //定义 R、G、B的熵

    FILE* Picture, * Red, * Green, * Blue;
    fopen_s(&Picture,"D:/新建文件夹 (3)/数据压缩/rgb/down.rgb", "rb");

    fopen_s(&Red,"D:/新建文件夹 (3)/数据压缩/rgb/Red.txt", "w");
    fopen_s(&Green,"D:/新建文件夹 (3)/数据压缩/rgb/Green.txt", "w");
    fopen_s(&Blue, "D:/新建文件夹 (3)/数据压缩/rgb/Blue.txt", "w");

   
        //分别读取R、G、B到数组中
        unsigned char Array[Res * 3] = {
    0 };
        fread(Array, 1, Res * 3, Picture);
        for (int i = 0, j = 0; i < Res * 3; i = i + 3, j++)
        {
   
            B[j] = *(Array + i)
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