多媒体数据压缩实验报告
篇一：多媒体实验报告_文件压缩
    课程设计报告
    实验题目：文件压缩程序
    姓 名： 指导教师：学 院：  计算机学院 专 业：计算机科学与技术学 号：
  提交报告时间：20年  月  日
    四川大学
    一，需求分析：
  有两种形式的重复存在于计算机数据中，文件压缩程序就是对这两种重复进行了压
  缩。
  一种是短语形式的重复，即三个字节以上的重复，对于这种重复，压缩程序用两个数字：1.重复位置距当前压缩位置的距离；2.重复的长度，来表示这个重复，假设这两个数字各占一个字节，于是数据便得到了压缩。
  第二种重复为单字节的重复，一个字节只有256种可能的取值，所以这种重复是必然的。给 256 种字节取值重新编码，使出现较多的字节使用较短的编码，出现较少的字节使用较长的编
码，这样一来，变短的字节相对于变长的字节更多，文件的总长度就会减少，并且，字节使用比例越不均匀，压缩比例就越大。
  编码式压缩必须在短语式压缩之后进行，因为编码式压缩后，原先八位二进制值的字节就被破坏了，这样文件中短语式重复的倾向也会被破坏（除非先进行解码）。另外，短语式压缩后的结果：那些剩下的未被匹配的单、双字节和得到匹配的距离、长度值仍然具有取值分布不均匀性，因此，两种压缩方式的顺序不能变。
  本程序设计只做了编码式压缩，采用Huffman编码进行压缩和解压缩。Huffman编码是一种可变长编码方式，是二叉树的一种特殊转化形式。编码的原理是：将使用次数多的代码转换成长度较短的代码，而使用次数少的可以使用较长的编码，并且保持编码的唯一可解性。根据 ascii 码文件中各 ascii 字符出现的频率情况创建 Huffman 树，再将各字符对应的哈夫曼编码写入文件中。同时，亦可根据对应的哈夫曼树，将哈夫曼编码文件解压成字符文件.
  一、 概要设计：
  压缩过程的实现:
  压缩过程的流程是清晰而简单的:  1.  创建 Huffman 树  2.  打开需压缩文件
  3.  将需压缩文件中的每个 ascii 码对应的 huffman 编码按 bit 单位输出生成压缩文件压缩结
束。
  其中，步骤 1和步骤 3是压缩过程的关键。
  ?  步骤1:这里所要做工作是得到 Huffman数中各叶子结点字符出现的频率并进行创建.统计字符出现的频率可以有很多方法:如每次创建前扫描被创建的文件，“实时”的生成各字符的出现频率;或者是创建前即做好统计.这里采用的是前一种方法。
  ?  步骤 3: 将需压缩文件中的每个 ascii 码对应的 huffman 编码按 bit 单位输出.  这是本压缩程序中最关键的部分:  这里涉及“转换”和“输出”两个关键步骤： “转换”部分大可不必去通过遍历 Huffman 树来到每个字符对应的哈夫曼编码，可以将每个 Huffman 码值及其对应的 ascii 码存放于如下所示的结 构体中：
  解压缩过程的实现:
  如果说,压缩的过程可以通过查 codeList 来加速实现的话，而解压缩则必须通过查 huffman 树才能加以实现.查的过程是简单的，可以根据
  huffman 树的性质来做，当 haffCode的当前 bit 位为 0 时，则向左枝展开搜索;当前bit 位为1时，则向右枝展开搜索，当遇到叶子结点时，则输出haffCode对应的 asciiCode。
  二、 详细设计：
  核心算法源程序：
    Huffman树建立源程序：
  //------------------------------------------------------------- //huffmantree.h //霍夫曼树
  #ifndef HUFFMANTREE #define HUFFMANTREE
  #define Defaultsize 300
  #include  #include "bintree.h" #include "heap.h"
  class Code {
  public:
  int code;  Code *link;
  Code(int c=0,Code *l=NULL):code(c),link(l){}; };
  class CharNameNode {
  public:
  unsigned char charname;  //要这样才行  Code *link;
  CharNameNode(unsigned char c=0,Code *l=NULL):charname(c),link(l){}; };
  template
  class HuffmanTree:public BinaryTree {
  public:
  int key;
  HuffmanTree(){};
  HuffmanTree(HuffmanTree &ht1,HuffmanTree &ht2)  {
  Type temp=0;  //可能有变key=ht1.key+ht2.key;
  root= new BinTreeNode(0,),));  }
  void Build(int *fr,Type *value,int n,HuffmanTree &newtree);
  void Path(BinTreeNode *start,Code *first,Code *last,CharNameNode *Node,int &i); //一个数组};
  template
  void HuffmanTree::Build(int *fr,Type *value,int n,HuffmanTree &newtree)
  {//fr 为 value(值) 对应的权
  int i;
  HuffmanTree first,second;
  HuffmanTree Node[Defaultsize];  MinHeap > hp;  assert(n>=0&&n  Node[i].root=new BinTreeNode(value[i],NULL,NULL);Node[i].key=fr[i];  }
  hp=MinHeap >(Node,n);  for(i=0;i  hp.RemoveMin(first);hp.RemoveMin(second);
  HuffmanTree* temp=new HuffmanTree(first,second);hp.Insert(*temp);  }
  hp.RemoveMin(newtree); }
  template
  void HuffmanTree::Path(BinTreeNode *start,Code *first,Code *last,CharNameNode *Node,int &i) //一个数组 {
  if(start==NULL)return;
  //if(start->GetData()!=0) //是叶结点  严重错误，可能叶结点也是0！！  if(start->GetLeft()==NULL&&start->GetRight()==NULL)  {
  Node[i].charname=start->GetData();Node[i].link=NULL;if(first==NULL) return;
  Node[i].link=new Code(first->code);Code *p=first->link,*q=Node[i].link;while(p!=NULL){
  q->link=new Code(p->code); q=q->link; p=p->link;}
  q->link=NULL;i++;return;  }
  Code *temp=new Code;  //进入左子树  assert(temp);  if(first==NULL)
  first=last=temp;  else  {
  last->link=temp;last=last->link;  }
  Path(start->GetLeft(),first,last,Node,i);
  last->code=1;
  Path(start->GetRight(),first,last,Node,i);  temp=first;
  if(first==last)  {
  delete last;
  first=last=NULL;return;  }
  while(temp->link!=last)temp=temp->link;
  temp->link=NULL;  delete last;  last=temp; }
  #endif
  实现二叉树的算法源程序：
  //--------------------------------------------------------------------- //bintree.h
  //用指针实现的二叉树
  //Type 类型必须有重载>及＝运算
  #ifndef BINTREE #define BINTREE
  #include  #include
  int Max(int a,int b) {
  return a>b?a:b; }
  template  class BinaryTree;
  template
e>  class BinTreeNode  {
  friend class BinaryTree; public:
  BinTreeNode():leftchild(NULL),rightchild(NULL){};
  BinTreeNode(Type item,BinTreeNode *left = NULL,BinTreeNode *right=NULL)
  :data(item),leftchild(left),rightchild(right){};  Type GetData()const { return data; }
  BinTreeNode *GetLeft()const { return leftchild; } BinTreeNode *GetRight()const { return rightchild; } void SetData(const Type &item){ data=item; }
  void SetLeft(BinTreeNode  *L){ leftchild = L; }void SetRight(BinTreeNode  *R){ rightchild =
R; } private:
  BinTreeNode *leftchild,  *rightchild;  Type data;
篇二：多媒体实验报告二图片的压缩处理
    计算机科学与技术学院
    XX-XX学年第1学期
    《多媒体技术》
    实验二：图像压缩算法实现
    专业：
  学号：
    姓名：
  教师：
    完成日期：
  多媒体技术实验二 实验报告
  （一）实验目的
  1．理解有损压缩和无损压缩的概念；
  2．理解图像压缩的主要原则和目的；
  3.了解几种常用的图像压缩编码方式；
  4.利用MATLAB程序进行图像压缩；
  （二）实验环境
  1．高档微机：MPC
  2．课前准备：标准实验纸张若干张
  3．操作系统：Windows XX 或Windows XP 中文版
  4．编程工具：Matlab7.0
  （三）实验过程及结果
  实验原理：
  1.图像压缩原理
  图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。信息的冗余量有许多种，如
空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分，从而以最小的码元包含最大的图像信息。编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，从信息论角度出发可分为两大类。
  （1）.冗余度压缩方法，也称无损压缩、信息保持编码或嫡编码。具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。
  （2）信息量压缩方法，也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。
  应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类：
  （1）无损压缩编码种类
  哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。
  （2）有损压缩编码种类
  预测编码，DPCM，运动补偿；
  频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码；
字符串长度压缩  空间域方法：统计分块编码；
  模型方法：分形编码，模型基编码；
  基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；
  （3）混合编码。
  有JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准。
  本实验主要利用MATLAB程序进行离散余弦变换（DCT）压缩和行程编码（Run Length Encoding， RLE）。
    2.图像压缩的方法：
  1．有损压缩：（离散余弦变换（DCT）图像压缩原理）
  压缩原理介绍：离散余弦变换DCT在图像压缩中具有广泛的应用。
  和相同图像质量的其他常用文件格式(如GIF(可交换的图像文件格式)，TIFF(标签图像文件格式)，PCX(图形文件格式))相比，JPEG是目前静态图像中压缩比最高的。JPEG比其他几种压缩比要高得多，而图像质量都差不多(JPEG处理的图像只有真彩图和灰度图)。正是由于其高压缩比，使得JPEG被广泛地应用于多媒体和网络程序中。JPEG有几种模式，其中最常用的是基于DCT变换的顺序型模式，又称为基本系统(Baseline)。
  用DCT压缩图像的过程为：
  (1)首先将输入图像分解为8×8或16×16的块，然后对每个子块进行二维DCT 变换。
  (2)将变换后得到的量化的DCT系数进行编码和传送，形成压缩后的图像格
  式。
  用DCT解压的过程为：
  (1)对每个8×8或16×16块进行二维DCT反变换。
  (2)将反变换的矩阵的块合成一个单一的图像。
  余弦变换具有把高度相关数据能量集中的趋势，DCT变换后矩阵的能量集中在矩阵的左上角，右下的大多数的DCT系数值非常接近于0。对于通常的图像来说，舍弃这些接近于0的DCT的系数值，并不会对重构图像的画面质量带来显著的下降。所以，利用DCT变换进行图像压缩可以节约大量的存储空间。压缩应该在最合理地近似原图像的情况下使用最少的系数。使用系数的多少也决定了压缩比的大小。在压缩过程的第2步中，可以合理地舍弃一些系数，从而得到压缩的目的。在压缩过程的第2步，还可以采用RLE和Huffman编码来进一步压缩。
  离散余弦（DCT）压缩代码：
  1） 利用DCT变换进行图像压缩的MATLAB程序:
  RGB=imread('1.JPG');
  I=rgb2gray(RGB);
  J=dct2(I);
  imshow(log(abs(J),[]),colormap(jet(64)),colorbar
  J(abs(J)  K=idct2(J);
  figure,imshow(I);
  figure,imshow(K,[0,255]);
  2）利用离散余弦变换进行JPEG图像压缩:
  RGB=imread('1.JPG');
  I=rgb2gray(RGB);
  J=dct2(I);
  imshow(log(abs(J),[]),colormap(jet(64)),colorbar
  J(abs(J)  K=idct2(J);
  figure,imshow(I);
  figure,imshow(K,[0,255]);
    2)
  I=imread('1.JPG');
  I=rgb2gray(I);
  I=im2double(I);
  T=dctmtx(8);
  B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T');
  mask=[1 1 1 1 0 0 0 0
  1 1 1 0 0 0 0 0
  1 1 0 0 0 0 0 0
  1 0 0 0 0 0 0 0
  0 0 0 0 0 0 0 0
  0 0 0 0 0 0 0 0
  0 0 0 0 0 0 0 0
  0 0 0 0 0 0 0 0];
  B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask);
  I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T);
  Subplot(1,2,1);
  Imshow(I);title('原图像');
  Subplot(1,2,2);
  Imshow(I2);title('压缩图像');
  截图：原图像与压缩图像
  2．无损压缩：（利用行程编码（RLE）进行图像压缩原理）
  压缩原理介绍：
  RLE(Run- Length Encoding 行程长度编码)算法是Windows 系统中使用的一种图像文件压缩方法, 其基本思想是: 将一扫描行中颜值相同的相邻像素用两个字节来表示, 第一个字节是一个计数值, 用于指定像素重复的次数; 第二个字节是具体像素的值[2]。主要通过压缩除掉数据中的冗余字节或字节中的冗余位,从而达到减少文件所占空间的目的。
  例如, 有一表示颜像素值的字符串RRRRRGGBBBBBB,用 RLE 压缩方法压缩后可用 5R2G6B 来代替,显然后者的串长度比前者的串长度小得多。译码时按照与编码时采用的相同规则进行, 还原后得到的数据与压缩前的数据完全相同。因此, RLE 是无损压缩技术。对于拥
有大面积，相同颜区域的图像，用RLE压缩方法非常有效。 例如如下这幅的二值图像，
  如果采用行程编码可以按如下格式保存
篇三：试验 5 多媒体数据压缩实践 实验报告
  实验五：多媒体数据压缩实践
  学号：XX77XX8_______  姓名：李丽________ 班级：_一班__
  1. 实验目的：
  1) 认识和了解数据压缩的基本原理。了解不同文件格式的数据量差异。
  2) 掌握基本的数据格式转换与压缩方法。
  2. 实验内容
  1) 转换图像文件格式
  试验如图：
  打开素材文件
    转换图片为JPEG格式
    JPEG选项设置
    图片转换目标文件夹设置
  、
  转换为BMP文件
    转换为GIF文件
    转换后的文件
    2) 观察数据量
  a) 查看选项中个图片的详细资料
  TIF文件：
    JPG文件：
    BMP文件：
  GIF文件：
    b) 观察可知，各个图片的数据量大小不同，TIF与BMP文件的数据量相同，最大，jpg文
  件其次，gif文件数据量最小。
  3. 思考题
  1) 四种文件格式的颜数量一样吗？
  答：BMP与TIF格式的文件颜数量相同，均为24位颜，jpg文件为24位颜，但数据为
有损压缩，gif文件为8位颜。
  2) 分析文件数据量产生差异的原因。

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