游程编码实验报告

重庆交通大学信息科学与工程学院综合性设计性实验报告专业：通信工程专业11级学号：631106040222姓名：徐国健实验所属课程：移动通信原理与应用实验室(中心)：信息技术软件实验室指导教师：李益才2014年5月教师评阅意见：签名：年月日实验成绩：一、题目二值图像的游程编码及解码二、仿真要求对一幅图像进行编码压缩，然后解码恢复图像。三、仿真方案详细设计实验过程分为四步：分别是读入一副图象，将它转换成为二进制灰度图像，然后对其进行游程编码和压缩，最后恢复图象（只能恢复为二值图像）。1、二值转换所谓二值图像,就是指图像上的所有像素点的灰度值只用两种可能，不为“0”就为“1”，也就是整个图像呈现出明显的黑白效果。2、游程编码原理游程编码是一种无损压缩编码，对于二值图有效。游程编码的基本原理是：用一个符号值或串长代替具有相同值的连续符号，使符号长度少于原始数据的长度。据进行编码时，沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号，用字串代替这些连续符号，可大幅度减少数据量。游程编码分为定长行程编码和不定长行程编码两种类型。游程编码是连续精确的编码，在传输过程中，如果其中一位符号发生错误，即可影响整个编码序列，使行程编码无法还原回原始数据。3、游程编码算法一般游程编码有两种算法，一种是使用1的起始位置和1的游程长度，另一种是只使用游程长度，如果第一个编码值为0，则表示游程长度编码是从0像素的长度开始。这次实验采用的是前一种算法。两种方法各有优缺点：前一种存储比第二种困难，因此编程也比较复杂。而后一种需要知道第一个像素值，故压缩编码算法中需给出所读出的图的第一个像素值。压缩流程图：解压流程图：建立结构树image1，包含了image.pos和image.wgh，分别代表起始位置和宽度image.pos和image.wgh位置置1遍历temp1，将游程1的起始位置和宽度存在image.pos（j）和image.wgh(j)中。将原图像矩阵重构为一行二进制数据j=1一个游程完后，j=j+1将image1转化为image，去掉多于存储空间建立一行len列的0向量image，len为图片长宽之积让image从1游程到宽度范围内变为1利用函数重构原来的图像矩阵判断第一个值是否为1i=2:len读出压缩数据image开始开始结束i=len循环四、仿真结果及结论原始图像结束转化后的灰度图像二值图像上图为压缩编码后的图像00.511.522.5x105050100150200250300编码之前的图像数据0500100015002000250030003500400045005000050100150200250300350编码后数据信息00.511.522.5x105050100150200250300解压后的图像数据解压恢复后的图像五、总结与体会通过这次试验，我来了解一些关于游程编码的基本原理，所谓游程编码，其实它就是一种统计类型的编码，更是一种无损压缩编码。原理是用一个符号值或串长代替具有相同值的连续符号，使符号长度少于原始数据的长度。只在各行或者各列数据的代码发生变化时，一次记录该代码及相同代码重复的个数，从而实现数据的压缩，，而起始位置和宽度是关键。二值图像是指只有黑（用255表示）白（用0表示）两种亮度值的图像。把灰度值接近于255或者0的其他灰度都相应转化成255和0，即灰度图像就变成了黑白二值图像，通过对游程编码的原理可以看到一个灰度值由两个数值里来编码，这样效率很差，即便是游程足够长，用等长编码效率都不是太好。通过这次试验我对编码有了更深的一些认识，但还不足以独立实现，需要大量查阅资料，总的来说，我对原理很明确，对具体编码这一块儿还不是太熟，以后会在这方面多多实践。六、主要仿真代码实验代码：image1=imread('D:\我的图片\实验图.jpg');%读入图像imshow(image1);%显示原图像title('原始彩色图像');imgGray=rgb2gray(image1);%转为黑白图像figure;%建立一个新窗口imshow(imgGray);%显示转化后的黑白图像title('转化后的黑白图像');imwrite(imgGray,'gray.jpg');image2=imgGray(:);%将原始图像写成一维的数据并设为image2[c,r]=size(imgGray(:,:,1));image2=imgGray(:);%同上image2length=length(image2);%统计长度fori=1:1:image2length%f转换为二值图像ifimage2(i)=127image2(i)=255;%纯黑色为255endifimage2(i)127image2(i)=0;%纯白色为0endendimage3=reshape(image2,c,r);%重建二维数组图像，并设为image3figure,imshow(image3)title('压缩后的二值图像');%以下程序为对原图像进行游程编码，压缩X=image3(:);%令X为新建的二值图像的一维数据组x=1:1:length(X);%显示游程编码之前的图像数据figure,plot(x,X(x));title('编码前的图像数据');j=1;image4=[];image4(1)=1;forz=1:1:(length(X)-1)ifX(z)==X(z+1)image4(j)=image4(j)+1;elsedata(j)=X(z);j=j+1;image4(j)=1;endenddata(j)=X(length(X));%最后一个像素数据赋给dataimage4length=length(image4);%统计游程编码后的所占字节长度y=1:1:image4length;%显示编码后数据信息figure,plot(y,image4(y));title('编码后的数据信息');CR=image2length/image4length;%比较压缩前于压缩后的大小%下面程序是游程编码解压l=1;form=1:image4lengthforn=1:1:image4(m);rec_image(l)=data(m);l=l+1;endendu=1:1:length(rec_image);%查看解压后的图像数据figure,plot(u,rec_image(u));title('解压后的图像数据');rec2_image=reshape(rec_image,c,r);%重建二维图像数组figure,imshow(rec2_image);%显示解压恢复后的图像title('解压恢复后的图像');