Задание на экзамен – создание формы, позволяющей выполнять архивацию полутонового изображения с использованием алгоритма JPEG

Задание на экзамен – создание формы, позволяющей выполнять архивацию полутонового изображения с использованием алгоритма JPEG

В первоначальный вариант экзаменационного задания были внесены изменения из-за ошибок и неточностей, содержавшихся в приведенных функциях. Приведем сначала интерфейс формы в режиме макета:

Рис.1. Форма в режиме макета

Теперь приведем форму в режиме выполнения и просмотр основных характеристик сжатия – отношения сигнал/шум и времени кодирования.

Рис.2. Результат выполнения алгоритма сжатия

В командном окне среды, кроме того, отображается время кодирования сообщения, что позволяет провести эксперименты над различными изображениями:

Elapsed time is 8.102382 seconds.

Щелкнув на кнопке «Показать в отдельном окне» (под исходным изображением), мы сможем просмотреть исходное изображение в новом окне:

Рис.3. Исходное изображение в новом окне

Щелкнув на вторую кнопку «Показать в отдельном окне», мы сможем просмотреть результат сжатия:

Рис.4. Результат сжатия с заданными параметрами

При нажатии на кнопку «Рассчитать и показать коэффициенты ДКП» появится окно с изображением базисных функций дискретного косинусного преобразования:

Рис.5. Базисные функции ДКП

Нажав на кнопку «Загрузить и показать коэффициенты квантования», пользователь сможет просмотреть заданные с помощью слайдера и размерности блока коэффициенты квантования:

Рис.6. Диаграмма коэффициентов квантования

При нажатии на кнопку «Выполнить кодирование» осуществляется сжатие полутонового изображения по алгоритму JPEG.

При нажатии на исходное изображение (первая область вывода) правой кнопкой мыши мы получим изображения и численные значения коэффициентов ДКП для выбранного участка изображения:

Рис.7. Просмотр результатов кодирования

Также в текстовом поле отображается соотношение сигнал/шум, характеризующее степень сжатия изображения.

По результатам работы должен быть написан отчет, который содержит:

·  Титульный лист

·  Введение

·  Описание алгоритма сжатия данных JPEG (изложение материала должно быть у каждого индивидуальное)

·  Иллюстрации, содержащие:

§  Интерфейс формы

§  Результаты выполнения обработчиков на форме

§  Результаты проведенных экспериментов и выводы (самостоятельно изучить смысл соотношения сигнал/шум). Эксперименты провести не менее чем с тремя изображениями (на вход - .bmp, на выходе – сжатое изображение).

·  Список модулей и краткое описание (код приводить не надо)

·  Трудности, возникшие в процессе проектирования формы

·  Выводы

Должна быть подготовлена презентация на 10 минут с докладом по тексту отчета.

Оценивание будет производиться следующим образом:

·  100 баллов – наличие формы с рабочими функциями

·  90 баллов – нет возможности просматривать блоки ДКП, все остальные функции работают

·  80 баллов – не реализованы функции просмотра коэффициентов ДКП и квантования

·  70 баллов – не реализована возможность задания параметров кодирования

·  60 баллов – реализован только вывод исходного и закодированного изображения с использованием постоянных параметров

·  50 баллов – формы нет, кодирование изображения происходит только с использованием командного окна

·  40 баллов – функции, использующиеся для кодирования, работают только в командном окне, форма реализована частично (выбор исходного изображения)

·  30 баллов – реализованы отдельные фрагменты кода

·  20 баллов – имеются доклад и презентация

·  10 баллов – имеется только текст доклада

·  0 баллов – за списанную работу

Далее приведем коды функций и обработчиков для объектов формы:

Функции:

function basisMatrix (имеет вспомогательное назначение – использовалась для проверки демонстрации базовых блоков ДКП, есть смысл ее включить в набор функций)

global Params % для наглядности вводим коэффициент "растяжения" поверхности

% (масштабирования по горизонтали)

resolution = 10; % считать с формы параметры кодирования

figure; % открываем новое окно

N = Params. BlockSize;

for k = 1:N

for l = 1:N

subplot( N, N,(k-1)*N+l );

% выбираем часть окна для вывода графика

% формируем матрицу для получения формы базисной функции

in = zeros(N*resolution);

in(k, l) = 1; % "тестовый сигнал" для оценки отклика

% выполнить прямое ДКП

out = dct2(in);

mesh(out); % вывести в заданной части окна

axis off; % отключить вывод числовых осей на графике

end

end

end

function [cut_linear_coefs, num_coefs] = CutCoefs(linear_coefs)

global Params % выделяем память под массивы "обрезанных" коэффициентов

cut_linear_coefs = zeros(Params. NumBlocks(1)*Params. NumBlocks(2), ...

Params. BlockSize*Params. BlockSize);

% и под массив количества коэффициентов в каждом блоке

num_coefs = zeros(Params. NumBlocks(1)*Params. NumBlocks(2),1);

% вспомогательные временные переменные – для краткости

d = uint16(Params. BlockSize);

t = d*d; % в зависимости от установленного способа кодирования коэффициентов ДКП

switch Params. CodeNonZero

case 0 % кодировать заданное число коэффициентов

% строим маску, одинаковую для всех блоков

mask = ones(1, Params. NumFirstDCTCoefs);

if Params. NumFirstDCTCoefs < t

add_mask = zeros(1, t-Params. NumFirstDCTCoefs);

mask = [mask add_mask];

end

% проходим по всем блокам заданного размера

for m = 1:Params. NumBlocks(1)*Params. NumBlocks(2)

% количество линейных блоков

cut_linear_coefs(m, :) = linear_coefs(m, :) .* mask;

% обнуляем лишние коэффициенты

num_coefs(m+1) = Params. NumFirstDCTCoefs; % количество коэффициентов!=0

end

case 1 % кодировать все ненулевые коэффициенты

% проходим по всем блокам заданного размера

for m = 1:Params. NumBlocks(1)*Params. NumBlocks(2)

% количество линейных блоков % находим индекс последнего коэффициента, неравного 0

last_non_zero_ind = find(linear_coefs(m, :), 1, 'last');

% строим маску с необходимым числом единиц и нулей

if (last_non_zero_ind == t) % чтобы в цикле избежать изменения размера

mask = ones(1, last_non_zero_ind);

elseif isempty(last_non_zero_ind) % хотя бы один коэффициент должен быть

last_non_zero_ind = 1; mask = [ones(1, last_non_zero_ind) zeros(1, t-last_non_zero_ind)];

else mask = [ones(1, last_non_zero_ind) zeros(1, t-last_non_zero_ind)];

end

cut_linear_coefs(m, :) = linear_coefs(m, :) .* mask; % обнуляем лишние коэффициенты

num_coefs(m+1) = last_non_zero_ind; % количество коэффициентов !=0

end

end

function [out_image] = DCT2Im(in_image)

global Params

out_image = zeros(Params. ImageSize);

% создаем матрицу для хранения восст. изображения

% проходим по всем блокам заданного размера

d = uint16(Params. BlockSize);

% d – размер блока по каждой оси % в цикле используем векторизацию – за один раз рассчитываем

% сразу целый блок благодаря использованию конструкций [1:d]

for m = 0:Params. NumBlocks(1)-1 % количество блоков по вертикали

for n = 0:Params. NumBlocks(2)-1 % количество блоков по горизонтали

out_image(m*d+[1:d], n*d+[1:d]) = idct2(in_image(m*d+[1:d], n*d+[1:d]));

end

end

function [out_image] = DCT2Scale(in_image)

global Params

out_image = zeros(Params. ImageSize);

coef_scales = generate_Scales(Params. BlockSize, Params. Quality);

d = uint16(Params. BlockSize);

for m=0:Params. NumBlocks(1)-1

for n=0:Params. NumBlocks(2)-1

out_image(m*d+[1:d], n*d+[1:d]) = round(in_image(m*d+[1:d], n*d+[1:d]) ...

./ coef_scales);

end

end

function [c_ratio] = EstimateBitRate(cut_linear_coefs)

global Params

c_ratio = 0; % сформировать примерные длины кодов Хаффмана

table_code_len = Generate_Scales(Params. BlockSize*Params. BlockSize, 0);

% проходим по всем блокам заданного размера

pDC = 0; % последний DC-коэф. сначала = 0

for m = 1:Params. NumBlocks(1)*Params. NumBlocks(2) % количество линейных блоков

% рассчитать размер каждого блока

s = EstimateBlockBitRate(cut_linear_coefs(m, :), pDC, table_code_len);

pDC = cut_linear_coefs(m, 1); % запомнить последний DC

c_ratio = c_ratio + s; % суммируем по всему изображению

end

function [block_bitrate] = EstimateBlockBitRate(linear_block, prev_DC, table_len)

% Оценка размера блока в битах в соответствии с кодированием квантованныx

% коэффициентов ДКП в алгоритме JPEG

% Входные параметры:

% linear_block - массив целочисленных значений Nx1

% prev_DC - значение первого коэффициента предыдущего % блока

% table_len - условная таблица длин кодов Хаффмана % (Nxn) элементов

% Выходные параметры: % block_bitrate - размер блока в битах

% Алгоритм: % Кодирование первого значения (DC) и остальных значений (AC)

% выполняется по отдельности. % Для кодирования DC вычисляется разность между DC и prev_DC,

% которая кодируется унарным кодом + само число. Для оценки

% длины кода достаточно использовать двойную длину унарного % кода

% При кодировании AC каждое число заменяется на пару % <число_нулей, значение>. Для этой пары берется код из

% таблицы Хаффмана. Для оценки кода достаточно знать длину

% этого кода

%-------

N = size(linear_block, 1); % определяем размер массива

% рассчитываем размер кода для DC-коэффициента

diff = linear_block(1) - prev_DC;

block_bitrate = 2*(size(abs(diff),2)+1);

% унарный код + само число.

% рассчитываем размер кода для всех AC-коэффициентов

nz_ind = find(linear_block); % получаем список всех ненулевых коэффициентов

snd = size(nz_ind,2);

%число ненулевых коэффициентов

%--

% Вариант 1 - с поэлементной обработкой % начинаем обход всех ненулевых со

% второго ненулевого элемента

%for i=2:snd % Z = nz_ind(i) - nz_ind(i-1);

% число нулей между ними + 1 (для доступа к таблице)

% x = linear_block(nz_ind(i)); % само значение % R = ceil(log2(abs(x))) + 1;

% длина унарного кода значения - № строки в таблице % C = R; % длина номера столбца в таблице %

% лишняя (можно вместо C использовать R) % block_bitrate = block_bitrate + table_len(R, Z+1) + C;

%end % добавляем 4 бита на символ конца блока %block_bitrate = block_bitrate + 4;

%--

% Вариант 2 - с векторной обработкой % сначала находим смещение каждого ненулевого коэффициента от

% предыдущего. Для этого просто сдвигаем вектор индексов на 1 и поэлементно % вычитаем из исходного

nz_ind_shift = nz_ind(1:(snd-1)); % берем только первые SND-1 ненулевых коэффициентов

Z = nz_ind(2:snd) - nz_ind_shift; % вычитаем их из первого (кроме первого эл-нта) вектора

x = linear_block(nz_ind(2:size(nz_ind,2))); % берем вектор самих значений

R = ceil(log2(abs(x))) + 1; % рассчитываем количество битов

C = R; % запомнить (лишняя, можно вместо C исп-ть R)

ind = (Z-1)*N+R; % находим линейные индексы для таблицы

block_bitrate = sum(table_len(ind) + C) + 4; % суммируем длины кодовых слов и C + 4 бита (EOB)

%

function [coefs_scale] = Generate_Scales(N, Quality)

% Генерация коэффициентов квантования для масштабирования коэф. ДКП

% Входные параметры: % N - количество элементов в квадратной матрице

% Quality - условное значение параметра качества >0 % Выходные параметры:

% coefs_scale - матрица коэффициентов квантования размером NxN (double)

% Алгоритм: % Формирование матрицы с монотонно увеличивающимися коэффициентами

%

coefs_scale = zeros(N); % заранее генерируем квадратную матрицу

%--

% Вариант 1 - с поэлементной обработкой

%for m=1:N

% for n=1:N

% coefs_scale(m, n) = 1 + (m+n)*Quality;

% end

%end

%--

% Вариант 2 - ориентированный на векторную обработку

% выполняется быстрее в 3-5 раз (в зависимости от N)

coefs_scale(1,:) = (1+(1+1)*Quality):Quality:(1+(1+N)*Quality);

% генерируем первую строку

for m=2:N

coefs_scale(m,:) = coefs_scale(m-1,:) + Quality;

% ост. строки увеличиваем на Quality

end %-----

function [Indices, Indices_l] = Generate_Zigzag(N)

% Генерация индексов для обхода матрицы по зигзагу

% Входные параметры:

% N - количество элементов в квадратной матрице

% Выходные параметры: % Indices - массив (N^2,2), содержащий номера строк

% и столбцов элементов квадратной матрица в порядке

% обхода. Первый столбец соответствует номеру строки,

% второй столбец - номера столбца % Indices_l - массив (N^2,1), содержащий ту же самую

% информацию, что и Indices, но номера

% приведены в виде одномерного смещения от начала

% массива. При этом учитывается, что матрица в MATLAB

% хранится по столбцам!

%

Indices = zeros(N*N, 2); % заранее выделяем место под матрицу (N^2 x 2)

% Первую диагонально проходим вручную (один элемент)

Indices(1, :) = [1 1];

a = 2; % сдвигаем индекс в таблице индексов % обрабатываем диагонали длиной больше 1 (все, кроме первой и последней)

for t=2:1:(2*N-2) % В матрице NxN строк есть 2N-1 диагоналей. Одну уже прошли

% сначала отрабатываем переход на первый элемент диагонали

% и устаналиваем необходимые параметры движения по ней

if (rem(t,2)~=0) % если диагональ нечетная (rem – остаток от деления)

dr = 1; dc = -1; % приращения для перехода к следующему элементу диагонали

if (t <= N) % длина диагонали растет или уменьшается?

P = t; % если растет - то число элементов равно номеру диагонали

Indices(a, 1) = Indices(a-1, 1);

Indices(a, 2) = Indices(a-1, 2)+1;

else

P = 2*N-t; % иначе: (2N - номер диагонали)

Indices(a, 1) = Indices(a-1, 1)+1;

Indices(a, 2) = Indices(a-1, 2);

end

else % если диагональ четная

dr = -1;

dc = 1;

if (t <= N) % длина диагонали растет или уменьшается?

P = t; % если растет - то число элементов равно номеру диагонали

Indices(a, 1) = Indices(a-1, 1) + 1;

Indices(a, 2) = Indices(a-1, 2);

else

P = 2*N-t; % иначе: (2N - номер диагонали)

Indices(a, 1) = Indices(a-1, 1);

Indices(a, 2) = Indices(a-1, 2)+1;

end

end

a = a + 1; % первый элемент диагонали обработали

% теперь проходим по оставшимся элементам диагонали

for i=2:1:P

Indices(a, 1) = Indices(a-1, 1) + dr;

Indices(a, 2) = Indices(a-1, 2) + dc;

a = a + 1;

end

end % Последнюю диагонально проходим вручную (один элемент)

Indices(N*N, :) = [N N]; % Дополнительно расчитывает линейные индексы элементов

% Для преобразования (row, col) => ind может использоваться

% функция sub2ind вида % ix = sub2ind([n n], ind(:,1), ind(:,2));

% Но поскольку она очень "медленная", то вместо нее

% лучше рассчитывать смещение от начала матрицы "вручную". При этом

% следует помнить, что в MATLAB двумерный массив хранится по столбцам.

Indices_l = (Indices(:,2)-1)*N + Indices(:,1);

%

function [out_image] = Im2DCT(in_image)

global Params

out_image = zeros(Params. ImageSize);

% создаем матрицу для хранения ДКП

% проходим по всем блокам заданного размера

d = uint16(Params. BlockSize);

% d – размер блока по каждой оси

% в цикле используем векторизацию – за один раз рассчитываем

% сразу целый блок благодаря использованию конструкций [1:d]

for m = 0:Params. NumBlocks(1)-1 % количество блоков по вертикали

for n = 0:Params. NumBlocks(2)-1 % количество блоков по горизонтали

out_image(m*d+[1:d], n*d+[1:d]) = dct2(in_image(m*d+[1:d], n*d+[1:d]));

end

end

function read_params(hObject, eventdata, handles)

global Params % взять выбранный размер блока

% Params. BlockSize = 8;

sfd = get(handles. menu, 'String'); %выбор размера блока из меню.

Params. BlockSize = str2num(strtok(sfd{get(handles. menu, 'Value')}));

Params. Quality = round(get(handles. slider_Quality, 'Value'));

% режим кодирования коэффициентов ДКП

Params. CodeNonZero = get(handles. radiobutton_CodeNonZero, 'Value');

% количество оставляемых ДКП коэффициентов Params. NumFirstDCTCoefs = 0;

if (Params. CodeNonZero == 0) % если надо кодировать только первые коэффициенты

Params. NumFirstDCTCoefs = uint16(str2num(get(handles. edit_NumFirstDCTCoefs, 'String')));

% проверить, чтобы число оставляемых коэффициентов было не больше

% числа коэффциентов в блоке. Если что – скорректировать

if (Params. NumFirstDCTCoefs > Params. BlockSize*Params. BlockSize )

Params. NumFirstDCTCoefs = Params. BlockSize*Params. BlockSize;

set(handles. edit_NumFirstDCTCoefs, 'String', num2str(Params. NumFirstDCTCoefs));

end

end

function [out_matrix] = RollMatrix(in_linear, ind, ind_l)

% Сворачивание вектора в квадратную матрицу в вектор путем обхода по зигзагу

% Входные параметры: % in_linear - исходный вектор

% ind - массив индексов (NxN,2) % ind_l - массив индексов (NxN,1)- индексы представлены

% в виде смещений от начала массива (т. е. одним % числом) % Выходные параметры:

% out_matrix - матрица, содержащая элементы вектора, % упорядоченные в соответствии с таблицей индексов

%

n = sqrt(size(in_linear, 2));

% из размера вектора определить размер матрицы

out_matrix = zeros(n);

% заранее выделяем место под квадратную матрицу

%--

% Вариант 1 - с поэлементной обработкой %for i=1:n*n % out_matrix(ind(i,1), ind(i,2)) = in_linear(i); %end

%--

% Вариант 2 - с векторной обработкой % для чтения сразу нескольких элементов матрицы необходимо, чтобы

% индексы ее элементов были перечислены в необходимом порядке % виде скалярных значений.

out_matrix(ind_l) = in_linear;

%

function out_image = Scale2DCT(in_image)

global Params

out_image = zeros(Params. ImageSize);

% создаем матрицу для хранения восст. коэффициентов

% сгенерировать коэффициенты масштабирования

coef_descales = Generate_Scales(Params. BlockSize, Params. Quality);

d = uint16(Params. BlockSize); % d – размер блока по каждой оси

% проходим по всем блокам заданного размера

for m = 0:Params. NumBlocks(1)-1 % количество блоков по вертикали

for n = 0:Params. NumBlocks(2)-1 % количество блоков по горизонтали

out_image(m*d+[1:d], n*d+[1:d]) = in_image(m*d+[1:d], n*d+[1:d]).* coef_descales;

end

end

function linear_coefs = Scale2Zigzag(in_image)

global Params

% заранее выделить место под линейное хранение коэффициентов

% двумерный массив. Число строк – полное число блоков, число столбцов –

% количество элементов в блоке

linear_coefs = zeros(Params. NumBlocks(1)*Params. NumBlocks(2), ...

Params. BlockSize*Params. BlockSize);

% сформировать последовательность индексов для обхода зигзагом

% формируются индексы и в матричной форме и в линейной (для самопроверки)

% после тестирования достаточно оставить только линейную форму

[zigzag_ind, zigzag_ind_l] = Generate_Zigzag(Params. BlockSize);

% проходим по всем блокам заданного размера

d = uint16(Params. BlockSize); % d – размер блока по каждой оси

t = d*d; % t – число элементов в блоке

p = 1; % храним в новом массиве

for m = 0:Params. NumBlocks(1)-1

% количество блоков по вертикали

for n = 0:Params. NumBlocks(2)-1

% количество блоков по горизонтали

ttt = UnrollMatrix(in_image(m*d+[1:d], n*d+[1:d]), zigzag_ind, zigzag_ind_l);

linear_coefs(p, :) = ttt;

% запомнить результат

p = p+1;

% перейти к следующему блоку

end

end

function [res] = SNR(im_x, im_y)

% Вычисление отношения сигнал-шум % Входные параметры:

% im_x - исходное изображение % im_y - восстановленное изображение %

% Изображения должны быть одинакового размера

% Выходные параметры:

% res - отношение сигнал-шум

%

N = size(im_x,1) * size(im_x,2);

% количество пикселов в изображении

% находим мощность исходного изображения

imx_sq = im_x.* im_x; % Src*Src – каждый элемент – в квадрат

P_x = sum(sum(imx_sq))/N; % Power(Src) – разделить сумму всех элементов % матрицы на число элементов

% находим ошибку кодирования

e = im_x-im_y; % одной командой – сразу всю матрицу обрабатываем % расчет мощности ошибки

e_sq = e.*e; P_e = sum(sum(e_sq))/N; % отношение сигнал-шум

res = 10*log10(P_x/P_e); % присваиваем значение выходному параметру

%

function [out_linear] = UnrollMatrix(in_matrix, ind, ind_l)

% Разворачивание матрицы в вектор путем обхода в заданном порядке

% Входные параметры: % in_matrix - исходная матрица

% ind - массив индексов (NxN,2) % ind_l - массив индексов (NxN,1)- индексы представлены

% в виде смещений от начала массива (т. е. одним

% числом)

% Выходные параметры: % out_linear - вектор, содержащий элементы матрицы, %

% упорядоченные в соответствии таблицей индексов

%

n = size(in_matrix, 1); % взять размер полученной квадратной матрицы

out_linear = zeros(1, n*n); % заранее выделяем место под массив-вектор 1xN^2

%--

% Вариант 1 - с поэлементной обработкой

% в цикле формируем вектор, выбирая в него элементы матрицы

% в порядке, который определен таблице индексов ind

%for i=1:n*n % out_linear(i) = in_matrix(ind(i,1), ind(i,2)); %end

%--

% Вариант 2 - с векторной обработкой

% для чтения сразу нескольких элементов матрицы необходимо, чтобы

% индексы ее элементов были перечислены в необходимом порядке

% виде скалярных значений.

out_linear = in_matrix(ind_l);

function out_image = Zigzag2Scale(linear_coefs)

global Params % заранее выделить место под матрицу

out_image = zeros(Params. ImageSize(1),Params. ImageSize(2));

% сформировать последовательность индексов для обхода зигзагом

% формируются индексы и в матричной форме и в линейной (для самопроверки)

% после тестирования достаточно оставить только линейную форму

[zigzag_ind, zigzag_ind_l] = Generate_Zigzag(Params. BlockSize);

% проходим по всем блокам заданного размера

d = uint16(Params. BlockSize); % d – размер блока по каждой оси

t = d*d; % t – число элементов в блоке

p = 1; % храним в новом массиве

for m = 0:Params. NumBlocks(1)-1 % количество блоков по вертикали

for n = 0:Params. NumBlocks(2)-1 % количество блоков по горизонтали

out_image(m*d+[1:d], n*d+[1:d]) = RollMatrix(linear_coefs(p, :), ...

zigzag_ind, zigzag_ind_l);

p = p+1;

end

end

%--

Система MATLAB чувствительна к неправильным названиям объектов. Каждый объект имеет свой идентификатор (handle). Можно выделить две команды: set (устанавливает определенные свойства для объекта) и get(можно сохранить введенные значения). Подобно другим системам визуального программирования и проектирования MATLAB предоставляет возможность назначать имена (Tag) для каждого объекта и изменять его свойства. Это возможно в окне, называемом «инспектор свойств». Вызывается следующим образом: щелкните правой кнопкой мыши на объекте и выберите пункт Property Inspector.

Рис.8. Инспектор свойств

Особый интерес для нас представляют пункты String, Tag. Для слайдера можно в полях Max и Min задать максимальные и минимальные значения (от 0.0 до 100.0).

Для компонента popupmenu редактирование свойств происходит в пункте String:

Рис.10. Ввод значений для компонента popupmenu

Обработчик (call-back – возвращаемая процедура) пишется внутри объекта, и сделать это можно следующим образом:

Для компонента:

Рис.11. Пункт меню, позволяющий редактировать функции-обработчики объектов

В результате появится окно редактора. Писать обработчики можно и для самой формы (выполняющегося в результате щелчка мыши или другого заданного действия).

Рис.12.Типы обработчиков, которые можно назначить форме

У нас будет обработчик, который позволяет просмотреть результат преобразований, щелкнув кнопкой мыши на изображении. Поэтому очень внимательно необходимо обращаться с объектами – соблюдать однозначность в названиях на форме и в коде.

Приведем имена (Tag) объектов и их назначение.

1.  Load_Image – кнопка выбора изображения

2.  SrcImage – поле вывода исходного изображения

3.  text2 – текстовое поле для вывода служебной информации

4.  pushbutton5 – показать исходное изображение в отдельном окне

5.  menu – меню выбора размера блока ДКП

6.  radiobutton_CodeNonZero – кодирование введенного количества ДКП (радиокнопка)

7.  Params_Code_NonZero1 – кодирование всех коэффициентов ДКП (радиокнопка)

8.  edit_NumFirstDCTCoefs – сколько коэффициентов ДКП кодировать (поле ввода)

9.  text_Quality – отображение качества кодирования (текстовое поле)

10.  slider_Quality – слайдер, задающий качество квантования (min=0.0, max = 100.0)

11.  ShowDCTCoefs – показать коэффициенты ДКП (в виде базисных функций)

12.  ShowQuantCoefs – показать коэффициенты квантования

13.  text_SNR – отображение соотношения сигнал/шум

14.  RunCoding – выполнить кодирование изображения

15.  axes_DstImage – вывод сжатого изображения

16.  text_CodingProgress – сообщение о начале и завершении процесса кодирования

17.  pushbutton6 – вывод изображения в отдельное окно

18.  axes_DstBlock – область вывода, где можно просмотреть изображение блока коэффициентов ДКП исходного изображения

19.  uitable_TableSrcBlock – таблица, в которой отображается массив коэффициентов ДКП

20.  uitable_TableDstBlock – таблица, в которой отображается массив коэффициентов ДКП после обработки

21.  axes_SrcBlock – вывод декодированного блока коэффициентов ДКП

Таким образом, на форме должны быть четыре группы компонентов:

·  Выбор и просмотр исходного изображения

·  Выбор параметров кодирования

·  Кодирование изображения в соответствии с заданными параметрами

·  Просмотр коэффициентов ДКП до и после обработки

Теперь приведем код главного модуля (важно не механически копировать коды, а продуманно задавать программы для каждого обработчика).

function varargout = JPEG_Analysis(varargin)

% JPEG_ANALYSIS M-file for JPEG_Analysis. fig

% JPEG_ANALYSIS, by itself, creates a new JPEG_ANALYSIS or raises the existing

% singleton*.

%

% H = JPEG_ANALYSIS returns the handle to a new JPEG_ANALYSIS or the handle to

% the existing singleton*.

%

% JPEG_ANALYSIS('CALLBACK',hObject, eventData, handles,...) calls the local

% function named CALLBACK in JPEG_ANALYSIS. M with the given input arguments.

%

% JPEG_ANALYSIS('Property','Value',...) creates a new JPEG_ANALYSIS or raises the

% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are

% applied to the GUI before JPEG_Analysis_OpeningFcn gets called. An

% unrecognized property name or invalid value makes property application

% stop. All inputs are passed to JPEG_Analysis_OpeningFcn via varargin.

%

% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one

% instance to run (singleton)".

%

% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help JPEG_Analysis

% Last Modified by GUIDE vNov-2010 13:42:40

% Begin initialization code - DO NOT EDIT

gui_Singleton = 1;

gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...

'gui_Singleton', gui_Singleton, ...

'gui_OpeningFcn', @JPEG_Analysis_OpeningFcn, ...

'gui_OutputFcn', @JPEG_Analysis_OutputFcn, ...

'gui_LayoutFcn', [] , ...

'gui_Callback', []);

if nargin && ischar(varargin{1})

gui_State. gui_Callback = str2func(varargin{1});

end

if nargout

[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

else

gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

end

% End initialization code - DO NOT EDIT

% --- Executes just before JPEG_Analysis is made visible.

function JPEG_Analysis_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)

% This function has no output args, see OutputFcn.

% hObject handle to figure

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% varargin command line arguments to JPEG_Analysis (see VARARGIN)

% Choose default command line output for JPEG_Analysis

handles. output = hObject;

% Update handles structure

guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes JPEG_Analysis wait for user response (see UIRESUME)

% uiwait(handles. figure1);

% --- Outputs from this function are returned to the command line.

function varargout = JPEG_Analysis_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)

% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);

% hObject handle to figure

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure

varargout{1} = handles. output;

% --- Executes on button press in Load_Image.

function Load_Image_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to Load_Image (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global SrcImage

global Params

% Вызов стандартного диалогового окна для выбора файла.

% Назначаем фильтр "*.bmp".

% Возвращаемые параметры - имя файла и путь к файлу

[fname, pname] = uigetfile( {'*.bmp', 'bmp-файл'}, ...

'Выберите файл изображения'); % фильтр и его отображение

% заголовок диалога

if fname~=0 % если файл выбран

si = imread(fullfile(pname, fname));

% si = imread(fname,'BMP');

% загрузить из файла и преобразовать в double

% проверить, что изображение содержит только одну компоненту

if ndims(si)>2 % если цветное - то преобразовать в серое

SrcImage = double(rgb2gray(si));

else

SrcImage = double(si);

end % показать исходное изображение

axes(handles. SrcImage);

% активируем нужный элемент управления

imshow(SrcImage, [0 255]); % выводим в него изображение

end

% --- Executes on selection change in menu.

function menu_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to menu (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: contents = get(hObject,'String') returns menu contents as cell array

% contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from menu

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function menu_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to menu (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows.

% See ISPC and COMPUTER.

if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

set(hObject,'BackgroundColor','white');

end

% --- Executes on button press in RunCoding.

function RunCoding_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to RunCoding (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global Params

global SrcImage

global DstImage

global DCT_Image

global DeScaleDCT_Image

Params. ImageSize = size(SrcImage);

% взять остальные параметры кодирования

read_params(hObject, eventdata, handles);

Если закомментировать этот блок, то будет выполняться кодирование любых изображений. Иначе происходит проверка на кратность размера изображения и кратность размера блока ДКП

if (any(rem(Params. ImageSize, Params. BlockSize)))

errordlg('Параметры заданы не верно','Ошибка в выборе параметров');

return

end

Params. NumBlocks = uint16(Params. ImageSize / Params. BlockSize);% количество блоков

% показать сообщение о начале кодирования

set(handles. text_CodingProgress, 'String', 'Выполняется кодирование...'); drawnow;

% принудительно вывести на экран

%----- КОДЕР -------

% выполнить кодирование

tic;

DCT_Image = Im2DCT(SrcImage); % прямое ДКП

Scale_Image = DCT2Scale(DCT_Image); % квантование коэффициентов ДКП

% выстроить коэффициенты в вектор

Linear_Coefs = Scale2Zigzag(Scale_Image); % обойти матрицу зигзагом

% обрезать коэффициенты (обнулить лишние)

[Cut_Coefs, NumC] = CutCoefs(Linear_Coefs);

DCT_Image = Im2DCT(SrcImage); % прямое ДКП

Scale_Image = DCT2Scale(DCT_Image); % квантование коэффициентов ДКП

% выстроить коэффициенты в вектор

Linear_Coefs = Scale2Zigzag(Scale_Image); % обойти матрицу зигзагом

toc;

%ДЕКОДЕР----

DeScale_Image = Zigzag2Scale(Cut_Coefs); % сворачивание матрицы из вектора коэффициентов

DeScaleDCT_Image = Scale2DCT(DeScale_Image); % деквантование коэффициентов ДКП

DstImage = DCT2Im(DeScaleDCT_Image); % обратное ДКП

%оценить качество кодирования (сигнал-шум)

Params. SN_ratio = SNR(SrcImage, DstImage);

set(handles. text_SNR, 'String', strcat('Отношение сигнал/шум (дБ) = ', ...

num2str(Params. SN_ratio)));

% показать восстановленное изображение

axes(handles. axes_DstImage); % активируем нужный элемент управления

imshow(DstImage, [0 255]); % выводим в него изображение

set(handles. text_CodingProgress, 'String', 'Кодирование завершено');

msgbox('Процесс завершен');

% --- Executes on button press in pushbutton5.

function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global SrcImage;

figure;

imshow(SrcImage, [0 255]);

% --- Executes on button press in pushbutton6.

function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global DstImage

figure; % новое окно

imshow(DstImage, [0 255]); % принудительно установить диапазон амплитуд для double

% --- Executes on slider movement.

function slider_Quality_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to slider_Quality (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,'Value') returns position of slider

% get(hObject,'Min') and get(hObject,'Max') to determine range of slider

st = round(get(hObject,'Value'));

set(handles. text_Quality,'String',num2str(100-st+1));

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function slider_Quality_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to slider_Quality (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: slider controls usually have a light gray background.

if isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

set(hObject,'BackgroundColor',[.9 .9 .9]);

end

% --- Executes on button press in ShowDCTCoefs.

function ShowDCTCoefs_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to ShowDCTCoefs (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global Params

% для наглядности вводим коэффициент

%"растяжения" поверхности

% (масштабирования по горизонтали)

resolution = 10; % считать с формы параметры кодирования

read_params(hObject, eventdata, handles);

figure; % открываем новое окно

N = Params. BlockSize;

for k = 1:N

for l = 1:N subplot( N, N,(k-1)*N+l );

% выбираем часть окна для вывода графика

% формируем матрицу для получения формы базисной функции

in = zeros(N*resolution);

in(k, l) = 1; % "тестовый сигнал" для оценки отклика % выполнить прямое ДКП

out = dct2(in);

mesh(out); % вывести в заданной части окна

axis off; % отключить вывод числовых осей на графике

end

end

% --- Executes on button press in ShowQuantCoefs.

function ShowQuantCoefs_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to ShowQuantCoefs (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global Params % считать с формы параметры кодирования

read_params(hObject, eventdata, handles); % рассчитать и показать коэффициенты квантования на отдельной форме

figure;

bar3(Generate_Scales(Params. BlockSize, Params. Quality));

% --- Executes on button press in radiobutton_CodeNonZero.

function radiobutton_CodeNonZero_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to radiobutton_CodeNonZero (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of radiobutton_CodeNonZero

function edit_NumFirstDCTCoefs_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to edit_NumFirstDCTCoefs (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit_NumFirstDCTCoefs as text

% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit_NumFirstDCTCoefs as a double

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function edit_NumFirstDCTCoefs_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to edit_NumFirstDCTCoefs (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.

% See ISPC and COMPUTER.

if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

set(hObject,'BackgroundColor','white');

end

% --- Executes on button press in Params_Code_NonZero1.

function Params_Code_NonZero1_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to Params_Code_NonZero1 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of Params_Code_NonZero1

% p = get(hObject,'Value');

global Params

read_params(hObject, eventdata, handles);

set(handles. edit_NumFirstDCTCoefs, 'String',Params. BlockSize*Params. BlockSize);

% --- Executes on mouse press over figure background, over a disabled or

% --- inactive control, or over an axes background.

function figure1_WindowButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to figure1 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global Params

global SrcImage

global DstImage

global DCT_Image

global DeScaleDCT_Image

% определяем попадание координат в область исходного изображения

pt = get(handles. SrcImage, 'currentpoint');

cp(1,1) = pt(1, 2);

cp(1,2) = pt(1, 1); % по смещению от начала области изображения определяем номер блока

num_block = floor(cp./ Params. BlockSize);

% показать исходный блок

SrcBlockImage = SrcImage(num_block(1)*(Params. BlockSize) + [1:Params. BlockSize], ...

num_block(2)*(Params. BlockSize) + [1:Params. BlockSize]);

axes(handles. axes_SrcBlock);

% активируем нужный элемент управления

imshow(SrcBlockImage, [0 255]);

% выводим в него изображение

% показать восстановленный блок

DstBlockImage = DstImage(num_block(1)*(Params. BlockSize) + [1:Params. BlockSize], ...

num_block(2)*(Params. BlockSize) + [1:Params. BlockSize]);

axes(handles. axes_DstBlock);

% активируем нужный элемент управления

imshow(DstBlockImage, [0 255]); % выводим в него изображение

% показать таблицу исходных коэффициентов ДКП

d = uint16(Params. BlockSize);

% % количество элементов в стороне блока

hdr_c = cell(1, Params. BlockSize);

% место под заголовки столбцов

width_c = cell(1, Params. BlockSize);

% место под ширины столбцов

hdr_r = cell(Params. BlockSize, 1); % место под заголовки строк

for i=1:Params. BlockSize

hdr_c{1, i} = num2str(i); % заголовки – просто номера строк и столбцов

width_c{1, i} = 'auto'; % ширина – "автоподбор"

hdr_r{i, 1} = num2str(i);

end

set(handles. uitable_TableSrcBlock, 'ColumnName', hdr_c);

set(handles. uitable_TableSrcBlock, 'ColumnWidth', width_c);

set(handles. uitable_TableSrcBlock, 'RowName', hdr_r);

set(handles. uitable_TableSrcBlock, 'Data',DCT_Image(num_block(1)*d+[1:d], ...

num_block(2)*d+[1:d]));

%после преобразования

set(handles. uitable_TableDstBlock, 'ColumnName', hdr_c);

set(handles. uitable_TableDstBlock, 'ColumnWidth', width_c);

set(handles. uitable_TableDstBlock, 'RowName', hdr_r);

set(handles. uitable_TableDstBlock, 'Data', DeScaleDCT_Image(num_block(1)*d+[1:d], ...

num_block(2)*d+[1:d]));

В заключение приведем коды обработчиков для основных элементов управления:

1)

function Load_Image_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to Load_Image (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global SrcImage

global Params

% Вызов стандартного диалогового окна для выбора файла.

% Назначаем фильтр "*.bmp".

% Возвращаемые параметры - имя файла и путь к файлу

[fname, pname] = uigetfile( {'*.bmp', 'bmp-файл'}, ...

'Выберите файл изображения'); % фильтр и его отображение

% заголовок диалога

if fname~=0 % если файл выбран

si = imread(fullfile(pname, fname));

% si = imread(fname,'BMP');

% загрузить из файла и преобразовать в double

% проверить, что изображение содержит только одну компоненту

if ndims(si)>2 % если цветное - то преобразовать в серое

SrcImage = double(rgb2gray(si));

else

SrcImage = double(si);

end % показать исходное изображение

axes(handles. SrcImage);

% активируем нужный элемент управления

imshow(SrcImage, [0 255]); % выводим в него изображение

end

2)

function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global SrcImage;

figure;

imshow(SrcImage, [0 255]);

3)

function RunCoding_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to RunCoding (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global Params

global SrcImage

global DstImage

global DCT_Image

global DeScaleDCT_Image

Params. ImageSize = size(SrcImage);

% взять остальные параметры кодирования

read_params(hObject, eventdata, handles);

if (any(rem(Params. ImageSize, Params. BlockSize)))

errordlg('Параметры заданы не верно','Ошибка в выборе параметров');

return

end

Params. NumBlocks = uint16(Params. ImageSize / Params. BlockSize);% количество блоков

% показать сообщение о начале кодирования

set(handles. text_CodingProgress, 'String', 'Выполняется кодирование...'); drawnow;

% принудительно вывести на экран

%----- КОДЕР -------

% выполнить кодирование

tic;

DCT_Image = Im2DCT(SrcImage); % прямое ДКП

Scale_Image = DCT2Scale(DCT_Image); % квантование коэффициентов ДКП

% выстроить коэффициенты в вектор

Linear_Coefs = Scale2Zigzag(Scale_Image); % обойти матрицу зигзагом

% обрезать коэффициенты (обнулить лишние)

[Cut_Coefs, NumC] = CutCoefs(Linear_Coefs);

DCT_Image = Im2DCT(SrcImage); % прямое ДКП

Scale_Image = DCT2Scale(DCT_Image); % квантование коэффициентов ДКП

% выстроить коэффициенты в вектор

Linear_Coefs = Scale2Zigzag(Scale_Image); % обойти матрицу зигзагом

toc;

%ДЕКОДЕР----

DeScale_Image = Zigzag2Scale(Cut_Coefs); % сворачивание матрицы из вектора коэффициентов

DeScaleDCT_Image = Scale2DCT(DeScale_Image); % деквантование коэффициентов ДКП

DstImage = DCT2Im(DeScaleDCT_Image); % обратное ДКП

%оценить качество кодирования (сигнал-шум)

Params. SN_ratio = SNR(SrcImage, DstImage);

set(handles. text_SNR, 'String', strcat('Отношение сигнал/шум (дБ) = ', ...

num2str(Params. SN_ratio)));

% показать восстановленное изображение

axes(handles. axes_DstImage); % активируем нужный элемент управления

imshow(DstImage, [0 255]); % выводим в него изображение

set(handles. text_CodingProgress, 'String', 'Кодирование завершено');

msgbox('Процесс завершен');

4)

function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global DstImage

figure; % новое окно

imshow(DstImage, [0 255]); % принудительно установить диапазон амплитуд для double

5)

function ShowDCTCoefs_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to ShowDCTCoefs (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global Params

% для наглядности вводим коэффициент

%"растяжения" поверхности

% (масштабирования по горизонтали)

resolution = 10; % считать с формы параметры кодирования

read_params(hObject, eventdata, handles);

figure; % открываем новое окно

N = Params. BlockSize;

for k = 1:N

for l = 1:N subplot( N, N,(k-1)*N+l );

% выбираем часть окна для вывода графика

% формируем матрицу для получения формы базисной функции

in = zeros(N*resolution);

in(k, l) = 1; % "тестовый сигнал" для оценки отклика % выполнить прямое ДКП

out = dct2(in);

mesh(out); % вывести в заданной части окна

axis off; % отключить вывод числовых осей на графике

end

end

6)

function ShowQuantCoefs_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to ShowQuantCoefs (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global Params % считать с формы параметры кодирования

read_params(hObject, eventdata, handles); % рассчитать и показать коэффициенты квантования на отдельной форме

figure;

bar3(Generate_Scales(Params. BlockSize, Params. Quality))

7)

function slider_Quality_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to slider_Quality (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,'Value') returns position of slider

% get(hObject,'Min') and get(hObject,'Max') to determine range of slider

st = round(get(hObject,'Value'));

set(handles. text_Quality,'String',num2str(100-st+1));

8)

function Params_Code_NonZero1_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to Params_Code_NonZero1 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of Params_Code_NonZero1

% p = get(hObject,'Value');

global Params

read_params(hObject, eventdata, handles);

set(handles. edit_NumFirstDCTCoefs, 'String',Params. BlockSize*Params. BlockSize);

9) Обработчик, выполняющийся при нажатии кнопки мыши на изображение, расположенное на форме (для вывода блоков исходных и преобразованных коэффициентов ДКП)

function figure1_WindowButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to figure1 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global Params

global SrcImage

global DstImage

global DCT_Image

global DeScaleDCT_Image

% определяем попадание координат в область исходного изображения

pt = get(handles. SrcImage, 'currentpoint');

cp(1,1) = pt(1, 2);

cp(1,2) = pt(1, 1); % по смещению от начала области изображения определяем номер блока

num_block = floor(cp./ Params. BlockSize);

% показать исходный блок

SrcBlockImage = SrcImage(num_block(1)*(Params. BlockSize) + [1:Params. BlockSize], ...

num_block(2)*(Params. BlockSize) + [1:Params. BlockSize]);

axes(handles. axes_SrcBlock);

% активируем нужный элемент управления

imshow(SrcBlockImage, [0 255]);

% выводим в него изображение

% показать восстановленный блок

DstBlockImage = DstImage(num_block(1)*(Params. BlockSize) + [1:Params. BlockSize], ...

num_block(2)*(Params. BlockSize) + [1:Params. BlockSize]);

axes(handles. axes_DstBlock);

% активируем нужный элемент управления

imshow(DstBlockImage, [0 255]); % выводим в него изображение

% показать таблицу исходных коэффициентов ДКП

d = uint16(Params. BlockSize);

% % количество элементов в стороне блока

hdr_c = cell(1, Params. BlockSize);

% место под заголовки столбцов

width_c = cell(1, Params. BlockSize);

% место под ширины столбцов

hdr_r = cell(Params. BlockSize, 1); % место под заголовки строк

for i=1:Params. BlockSize

hdr_c{1, i} = num2str(i); % заголовки – просто номера строк и столбцов

width_c{1, i} = 'auto'; % ширина – "автоподбор"

hdr_r{i, 1} = num2str(i);

end

set(handles. uitable_TableSrcBlock, 'ColumnName', hdr_c);

set(handles. uitable_TableSrcBlock, 'ColumnWidth', width_c);

set(handles. uitable_TableSrcBlock, 'RowName', hdr_r);

set(handles. uitable_TableSrcBlock, 'Data',DCT_Image(num_block(1)*d+[1:d], ...

num_block(2)*d+[1:d]));

%после преобразования

set(handles. uitable_TableDstBlock, 'ColumnName', hdr_c);

set(handles. uitable_TableDstBlock, 'ColumnWidth', width_c);

set(handles. uitable_TableDstBlock, 'RowName', hdr_r);

set(handles. uitable_TableDstBlock, 'Data', DeScaleDCT_Image(num_block(1)*d+[1:d], ...

num_block(2)*d+[1:d]));

Таким образом, при правильном написании кодов программы, при выполнении условий корректного расположения элементов формы и учета всех параметров, мы получим следующий результат:

Рис.13. Результат выполнения кодирования изображения

В командном окне появится сообщение, выдающее информацию о времени кодирования сообщения:

Elapsed time is 7.604185 seconds.

Если параметры установлены правильно, то выполнится кодирование изображения и появится сообщение о завершении процесса. Иначе появится сообщение об ошибке и обработка изображения не произойдет.

Можно осуществлять моделирование, задавая коэффициенты квантования и количество кодируемых коэффициентов ДКП. Проведите эксперименты:

1)  Над разными изображениями с одинаковыми параметрами

2)  Над одним и тем же изображением с разными параметрами (в том числе и разным числом блоков ДКП).

3)  Оцените соотношение сигнал/шум и время компрессии.