颜色空间,图像格式,彩色转灰度函数
2012-03-25 13:31
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rgb颜色空间
灰度图像是一个特殊的彩色图像,r=g=b,如图
所以,要将彩色图像转化为灰度图像,只需令每个像素的r=g=b=x即可.而x等于多少,视不同情况而定。
补充:
黑色 r=0 g=0 b=0
白色 r=255 g=255 b=255
黑色物体之所以是黑色,是因为它吸收了所有的可见光,所以看上去是黑的,
而相反,白色物体反射了所有可见光,而所有可见光组合成白色,所以看上去是白的。
绿色的物体之所以是绿色,是因为它的表面分子、原子的特点是吸收其他颜色能力强,却不怎么吸收绿色光,才显绿色的。
//读取一个彩色图像
matlab有一个函数可以直接取灰度图像,rgb2gray。其实它是取r,g,b和的均值计算gray的。验证如下
直接观察图像的数据,像素值大致差不多的。
可以将r,g,b三个分量再次组合成一个彩色rgb图像
rgb=cat(3,r,g,b)
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YUV颜色空间
是欧洲电视系统采用的一种颜色编码方法。Y亮度,U,V色差。
rgb2yuv
yuv2rgb
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关于图像格式
bmp和jpg的比较
bmp文件格式挖掘
http://blog.csdn.net/o_sun_o/article/details/8351037
将lena.bmp以二进制形式打开,比如用ida,如下,摘抄一部分
位图文件可看成由4个部分组成:位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、彩色表(color table)和定义位图的字节阵列,它具有如下所示的形式。
前54字节=14字节文图文件头+40字节位图信息头
4D M
指定了文件类型
jpg文件格式挖掘
同样将lena.jpg以二进制形式打开,摘抄一部分,完整数据
http://www.cnblogs.com/glaivelee/archive/2011/10/10/2205151.html
1.jpg图片压缩过程
jpg压缩比例不固定
本文仅讨论静止图像的压缩基本算法,图像压缩的目的在于以较少的数据来表示图像以节约存储费用,或者传输时间和费用。
jpeg压缩算法可以用失真的压缩方式来处理图像,但失真的程度却是肉眼所无法辩认的。这也就是为什么jpeg会有如此满意的压缩比例的原因。 下面主要讨论,jpeg基本压缩法。
一.jpeg压缩过程 jpeg压缩分四个步骤实现:
1.颜色模式转换及采样; 2.dct变换; 3.量化; 4.编码。
二.
1.颜色模式转换及采样 rgb色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。jpeg采用的是ycbcr色彩系统。
想要用jpeg基本压缩法处理全彩色图像,得先把rgb颜色模式图像数据,转换为ycbcr颜色模式的数据。y代表亮度,cb和cr则代表色度、饱和度。
通过下列计算公式可完成数据转换。
y=0.2990r+0.5870g+0.1140b cb=-0.1687r-0.3313g+0.5000b+128 cr=0.5000r-0.4187g-0.0813b+128
人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度,事实上,人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多,也就是说y成份的数据是比较重要的。
既然cb成份和cr成份的数据比较相对不重要,就可以只取部分数据来处理。
以增加压缩的比例。jpeg通常有两种采样方式:yuv411和yuv422,它们所代表的意义是y、cb和cr三个成份的数据取样比例。
2.dct变换 dct变换的全称是离散余弦变换(discrete cosine transform),是指将一组光强数据转换成频率数据,以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰,再转回原来形式的数据时,显然与原始数据有些差异,但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。
压缩时,将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵,
例如亮度值的第一个矩阵内容如下: jpeg将整个亮度矩阵与色度cb矩阵,饱和度cr矩阵,视为一个基本单元称作mcu。每个mcu所包含的矩阵数量不得超过10个。
例如,行和列采样的比例皆为4:2:2,则每个mcu将包含四个亮度矩阵,一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。
当图像数据分成一个8*8矩阵后,还必须将每个数值减去128,然后一一代入dct变换公式中,即可达到dct变换的目的。图像数据值必须减去128,是因为dct转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。 dct变换公式: x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表dct变换后矩阵内某个数值的坐标位置f(u,v)代表dct变换后矩阵内的某个数值
u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 经过dct变换后的矩阵数据自然数为频率系数,这些系数以f(0,0)的值最大,称为dc,其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数,一概称之为ac。
3、量化 图像数据转换为频率系数后,还得接受一项量化程序,才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据,一个是专门处理亮度的频率系数,另一个则是针对色度的频率系数,将频率系数除以量化矩阵的值,取得与商数最近的整数,即完成量化。 当频率系数经过量化后,将频率系数由浮点数转变为整数,这才便于执行最后的编码。不过,经过量化阶段后,所有数据只保留整数近似值,也就再度损失了一些数据内容,jpeg提供的量化表如下:
4、编码 huffman编码无专利权问题,成为jpeg最常用的编码方式,huffman编码通常是以完整的mcu来进行的。
编码时,每个矩阵数据的dc值与63个ac值,将分别使用不同的huffman编码表,而亮度与色度也需要不同的huffman编码表,所以一共需要四个编码表,才能顺利地完成jpeg编码工作。
dc编码 dc是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法,也就是在同一个图像分量中取得每个dc值与前一个dc值的差值来编码。dc采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中,其差值多半比原值小,对差值进行编码所需的位数,会比对原值进行编码所需的位数少许多。
例如差值为5,它的二进制表示值为101,如果差值为-5,则先改为正整数5,再将其二进制转换成1的补数即可。
所谓1的补数,就是将每个bit若值为0,便改成1;bit为1,则变成0。差值5应保留的位数为3,下表即列出差值所应保留的bit数与差值内容的对照。 在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值,例如亮度差值为5(101)的位数为3,则霍夫曼码值应该是100,两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度dc差值的编码表。根据这两份表格内容,即可为dc差值加上霍夫曼码值,完成dc的编码工作。
ac编码 ac编码方式与dc略有不同,在ac编码之前,首先得将63个ac值按zig-zag排序,即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。 63个ac值排列好的,将ac系数转换成中间符号,中间符号表示为rrrr/ssss,rrrr是指第非零的ac之前,其值为0的ac个数,ssss是指ac值所需的位数,ac系数的范围与ssss的对应关系与dc差值bits数与差值内容对照表相似。
如果连续为0的ac个数大于15,则用15/0来表示连续的16个0,15/0称为zrl(zero rum length),而(0/0)称为eob(enel of block)用来表示其后所剩余的ac系数皆等于0,以中间符号值作为索引值,从相应的ac编码表中找出适当的霍夫曼码值,再与ac值相连即可。 例如某一组亮度的中间符为5/3,ac值为4,首先以5/3为索引值,从亮度ac的huffman编码表中找到1111111110011110霍夫曼码值,于是加上原来100(4)即是用来取[5,4]的huffman编码1111111110011110100,[5,4]表示ac值为4的前面有5个零。
由于亮度ac,色度ac霍夫曼编码表比较长,在此省略去,有兴趣者可参阅相关书籍。
实现上述四个步骤,即完成一幅图像的jpeg压缩。具体步骤参考
图像编码基础和小波压缩技术——原理、算法和标准
JPEG文件格式简单分析
oo
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2.halcon
3.opencv-vc
refer to
http://blog.csdn.net/boyhailong/article/details/7028796 http://www.linuxgraphics.cn/graphics/image_processing_rgb_to_grayscale.html http://wenku.baidu.com/view/f2cbc9116c175f0e7cd13743.html
用ultraedit打开jpg文件,开头是
FF D8 FF E0 00 10 4A 46 49 46 00 01 01 00 00 01
00 01 00 00 FF ED 00 83 49 4D 41 47 45 6E 65 74
FF D8 是图像开始标记
FF E0 是APP0标记
00 10 是APP0长度
4A 46 49 46 00 即JFIF的ASCII码
01 01 是JFIF的版本
00 是X和Y的密度单位
00 01是X方向像素密度
00 01是Y方向像素密度
00 是缩略图水平像素数目
00 是缩略图垂直像素数目
FF ED 是附加信息段开始标记
00 83 表示附加信息段长度为0x83 = 131字节(FF ED不算入内)
你从00 83处的00开始读取131字节便可以得到附加信息段
至于附加信息段的结构,似乎很多
jpeg中除了上面的FF D8,FF E0外,还有很多标记,如FF DB是量化表标记,但FF E0~ FF EF是留给应用程序自行使用的。
以ACD see(或ps)转换的jpeg格式文件为例,他使用FF E1表示附加信息段开始,acd see的附加信息段是遵循exif的(www.exif.org)
你提供的图片使用什么格式我不大清楚
rgb颜色空间
灰度图像是一个特殊的彩色图像,r=g=b,如图
所以,要将彩色图像转化为灰度图像,只需令每个像素的r=g=b=x即可.而x等于多少,视不同情况而定。
补充:
黑色 r=0 g=0 b=0
白色 r=255 g=255 b=255
黑色物体之所以是黑色,是因为它吸收了所有的可见光,所以看上去是黑的,
而相反,白色物体反射了所有可见光,而所有可见光组合成白色,所以看上去是白的。
绿色的物体之所以是绿色,是因为它的表面分子、原子的特点是吸收其他颜色能力强,却不怎么吸收绿色光,才显绿色的。
//读取一个彩色图像
>> I=imread('lena.jpg'); >> whos I Name Size Bytes Class I 512x512x3 786432 uint8 array Grand total is 786432 elements using 786432 bytes//分别取r,g,b各个分量
>> r=I(:,:,1); >> g=I(:,:,2); >> b=I(:,:,3); >> whos r Name Size Bytes Class r 512x512 262144 uint8 array Grand total is 262144 elements using 262144 bytes >> whos g Name Size Bytes Class g 512x512 262144 uint8 array Grand total is 262144 elements using 262144 bytes >> whos b Name Size Bytes Class b 512x512 262144 uint8 array Grand total is 262144 elements using 262144 bytes//将源图像和三个分量的图像显示出来
>> subplot(1,4,1);imshow(I);title('I') >> subplot(1,4,2);imshow(r);title('r') >> subplot(1,4,3);imshow(g);title('g') >> subplot(1,4,4);imshow(b);title('b')
matlab有一个函数可以直接取灰度图像,rgb2gray。其实它是取r,g,b和的均值计算gray的。验证如下
>> gray=rgb2gray(rgb); >> whos gray Name Size Bytes Class gray 512x512 262144 uint8 array >> figure(2);subplot(1,2,1);imshow(gray);title('rgb2gray')//用r,g,b平均值组成一个灰度图像
>> r=double(r);g=double(g);b=double(b); >> average=(r+g+b)/3; >> average=uint8(average); >> whos average Name Size Bytes Class average 512x512 262144 uint8 array >> figure(2);subplot(1,2,2);imshow(average);title('average')//显示的图像如下
直接观察图像的数据,像素值大致差不多的。
>> gray(1,:) ans = Columns 1 through 25 162 161 161 160 162 156 163 162 165 161 162 160 154 165 158 154 159 153 162 161 152 156 157 156 154 >> average(1,:) ans = Columns 1 through 25 163 162 162 161 163 157 163 162 165 161 162 160 153 164 158 152 157 151 161 159 150 154 153 154 153
可以将r,g,b三个分量再次组合成一个彩色rgb图像
rgb=cat(3,r,g,b)
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YUV颜色空间
是欧洲电视系统采用的一种颜色编码方法。Y亮度,U,V色差。
rgb2yuv
function yuv = rgb2yuv(rgb) % yuv = rgb2yuv(rgb)把一幅RGB图像转换为YUV图像, % 输入图像是一个彩色像素的M×N×3的数组, % 其中每一个彩色像素都在特定空间位置的彩色图像中对应红、绿、蓝三个分量。 % 假如所有的RGB分量是均衡的,那么HSI转换就是未定义的。 % 输入图像可能是double(取值范围是[0, 1]),uint8或 uint16。 % % 输出YUV图像是uint8。 rgb = im2double(rgb); r = rgb(:, :, 1); g = rgb(:, :, 2); b = rgb(:, :, 3); % 执行转换函数 y = 0.299*r + 0.587*g + 0.114*b; u = 0.567*(b - y); v = 0.713*(r - y); % 防止溢出 if(y < 0) y = 0; end; if(y > 1.0) y = 1.0; end; if(u < 0) u = 0; end; if(u > 1.0) u = 1.0; end; if(v < 0) v = 0; end; if(v > 1.0) v = 1.0; end; % 联合yuv,并转成uint8类型 y = y*255; u = u*255; v = v*255; yuv = cat(3, y, u, v); yuv = uint8(yuv);
rgb=imread('lena.jpg'); subplot(1,2,1);imshow(rgb);title('rgb'); yuv=rgb2yuv(rgb); subplot(1,2,2);imshow(yuv);title('yuv');
//观察h,s,i分量值,与r,g,b有很大不同。 >> y=hsi(:,:,1); >> y(1,:) ans = Columns 1 through 27 162 161 161 160 162 156 163 162 165 161 162 160 154 165 158 154 159 153 162 161 152 156 157 156 154 156 154 ... >> u=hsi(:,:,2); >> u(1,:) ans = Columns 1 through 27 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 ... >> v=hsi(:,:,3); >> v(1,:) ans = Columns 1 through 27 44 44 44 44 45 45 47 47 47 47 45 45 44 44 44 44 44 43 45 44 45 45 46 47 47 47 47 ...
//观察y,u,v图像 subplot(1,3,1);imshow(y);title('y'); subplot(1,3,2);imshow(u);title('u'); subplot(1,3,3);imshow(v);title('v');
yuv2rgb
function rgb = yuv2rgb(yuv) % yuv = rgb2yuv(rgb)把一幅RGB图像转换为YUV图像, % 输入图像是一个彩色像素的M×N×3的数组, % 其中每一个彩色像素都在特定空间位置的彩色图像中对应红、绿、蓝三个分量。 % 假如所有的RGB分量是均衡的,那么HSI转换就是未定义的。 % 输入图像可能是double(取值范围是[0, 1]),uint8或 uint16。 % % 输出YUV图像是uint8。 yuv = im2double(yuv); y = yuv(:, :, 1); u = yuv(:, :, 2); v = yuv(:, :, 3); % 执行转换函数 r = y + 1.402*v; g = y - 0.344*u - 0.714*v; b = y + 1.772*u; % 防止溢出 if(r < 0) r = 0; end; if(r > 1.0) r = 1.0; end; if(g < 0) g = 0; end; if(g > 1.0) g = 1.0; end; if(b < 0) b = 0; end; if(b > 1.0) b = 1.0; end; % 联合rgb r = r*255; g = g*255; b = b*255; rgb = cat(3, r, g, b); rgb = uint8(rgb);
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关于图像格式
bmp和jpg的比较
lena_bmp=imread('lena.bmp');%读取lena.bmp imwrite(lena_bmp,'lena.jpg');%生成lena.jpg lena_jpg=imread('lena.jpg');%读取lene.jpg //观察变量 >> whos lena_bmp Name Size Bytes Class lena_bmp 512x512x3 786432 uint8 array Grand total is 786432 elements using 786432 bytes >> whos lena_jpg Name Size Bytes Class lena_jpg 512x512x3 786432 uint8 array Grand total is 786432 elements using 786432 bytes //观察图像,lena,jpg占用磁盘空间要远小于lena.bmp. >> imfinfo 'lena.bmp' ans = Filename: 'lena.bmp' FileModDate: '05-Apr-2012 11:39:48' FileSize: 786486 Format: 'bmp' FormatVersion: 'Version 3 (Microsoft Windows 3.x)' Width: 512 Height: 512 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor' FormatSignature: 'BM' NumColormapEntries: 0 Colormap: [] RedMask: [] GreenMask: [] BlueMask: [] ImageDataOffset: 54 BitmapHeaderSize: 40 NumPlanes: 1 CompressionType: 'none' BitmapSize: 786432 HorzResolution: 0 VertResolution: 0 NumColorsUsed: 0 NumImportantColors: 0 >> imfinfo 'lena.jpg' ans = Filename: 'lena.jpg' FileModDate: '05-Apr-2012 11:45:50' FileSize: 38916 Format: 'jpg' FormatVersion: '' Width: 512 Height: 512 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor' FormatSignature: '' Comment: {}
bmp文件格式挖掘
http://blog.csdn.net/o_sun_o/article/details/8351037
将lena.bmp以二进制形式打开,比如用ida,如下,摘抄一部分
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seg000:000006B0 E3 73 90 E5 6F 91 E4 7A-9F F1 77 9B E9 82 A4 F0 "鉺愬o戜z燅w涢偆? seg000:000006C0 82 A2 EB 82 A2 E9 82 A3-EC 7F A2 EB 81 A3 E9 82 "偄雮㈤偅?㈦仯閭" seg000:000006D0 A4 EA 81 A6 EA 81 A4 ED-7D A3 F1 7D A2 F2 7B A1 "り仸陙ろ}q}Ⅱ{? seg000:000006E0 EF 7F A2 EC 84 9D E7 80-8D D9 67 64 B9 43 33 87 "?㈧劃鐎嵸gd笴3? seg000:000006F0 5C 43 8D 66 44 8B 4F 2A-6E 48 1F 63 3E 1B 5B 54 "\C峟D婳*nHc>[T" seg000:00000700 31 71 3E 19 59 3D 15 56-3B 0C 50 44 13 57 38 09 "1q>Y=V;PDW8 " seg000:00000710 4E 3D 10 55 42 1D 61 4B-28 6B 55 32 72 47 1F 60 "N=UBaK(kU2rG`" seg000:00000720 35 0B 48 3B 0C 4A 4A 1F-5E 5F 34 73 37 0E 4C 44 "5H;JJ^_4s7LD" seg000:00000730 1B 59 5D 33 74 57 2C 6F-54 2B 6E 64 3B 7F 47 1E "Y]3tW,oT+nd;G" seg000:00000740 62 51 28 6C 51 27 6E 58-2E 75 53 2B 72 46 1E 65 "bQ(lQ'nX.uS+rFe" seg000:00000750 54 2C 73 57 2D 74 51 28-6B 68 3C 7F 57 2C 6D 51 "T,sW-tQ(kh<W,mQ" seg000:00000760 20 64 50 1E 64 51 1E 62-60 2D 69 83 51 8B 79 47 " dPdQb`-i僎媦G" seg000:00000770 87 66 37 6F 99 76 98 B3-92 B4 71 4A 81 4A 22 63 "噁7o檝槼挻qJ丣"c" seg000:00000780 3D 19 5B 46 1D 60 66 35-79 5B 28 6B 39 0E 4D 4E "=[F`f5y[(k9MN" seg000:00000790 20 62 56 21 6B 53 1B 66-5D 30 6F 85 5D 94 88 63 " bV!kSf]0o匽攬c" seg000:000007A0 91 86 5F 8D 4D 1D 57 40-0E 4E 46 1B 5A 67 3C 7D "憜_峂W@NFZg<}" seg000:000007B0 61 32 71 66 34 74 61 2F-6F 59 28 66 58 2C 67 8C "a2qf4ta/oY(fX,g? seg000:000007C0 5E 93 AB 7A A6 93 5F 8E-77 44 80 55 22 65 49 1C "^摣z_巜D€U"eI" seg000:000007D0 5B 53 26 5F 92 6A 93 AA-85 AD 6E 4C 7B 62 3F 77 "[S&_抝摢叚nL{b?w" seg000:000007E0 3C 13 50 3C 0F 4E 45 16-54 4D 1B 5B 48 1B 5A 42 "<P<NETM[HZB" seg000:000007F0 14 56 40 14 57 40 14 57-59 2E 71 54 29 6C 66 3D "V@W@WY.qT)lf=" seg000:00000800 7B 67 3E 7C 5C 32 6F 53-29 66 5C 30 6D 45 19 56 "{g>|\2oS)f\0mEV" seg000:00000810 3E 0F 4E 4A 1C 5E 46 1B-5C 48 1D 5C 5D 34 67 94 ">NJ^F\H\]4g? seg000:00000820 63 99 82 49 8D 43 0B 52-3C 13 51 4F 2C 65 6B 46 "c檪I岰R<QO,ekF" seg000:00000830 7E 78 52 8C 54 33 70 62-40 80 85 61 9D 64 3F 83 "~xR孴3pb@€卆漝?? seg000:00000840 40 1A 72 38 16 7A 43 2A-8C 48 34 97 45 33 98 3F "@r8zC*孒4桬3?" seg000:00000850 31 97 3E 31 97 3D 31 9B-46 3F A8 3D 34 A2 40 37 "1?1?1汧??47" seg000:00000860 A5 42 38 AA 46 40 B1 4C-45 B8 48 45 B9 49 46 BA "8狥@盠E窰E笽F? seg000:00000870 4A 4A C0 4D 4D C3 4C 4B-C3 49 48 C0 4E 4D C5 4F "JJ繫M肔K肐H繬M臤" seg000:00000880 4E C6 4F 4E C6 59 58 D0-50 4F C7 56 55 CD 51 52 "N芆N芛X蠵O荲U蚎R" seg000:00000890 CA 56 57 CF 55 59 D0 50-54 CB 51 57 CE 55 5B D2 "蔞W蟄Y蠵T薗W蜺[? seg000:000008A0 50 58 CF 52 5A D1 51 59-D0 51 59 D0 54 5B D0 55 "PX蟁Z裃Y蠶Y蠺[蠻" seg000:000008B0 5C D1 59 5E D1 5A 5F D2-5C 60 D1 5C 60 D1 57 5A "\裏^裐_襖`裓`裌Z"
位图文件可看成由4个部分组成:位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、彩色表(color table)和定义位图的字节阵列,它具有如下所示的形式。
位图文件的组成 | 结构名称 | 符号 |
位图文件头(bitmap-file header) | BITMAPFILEHEADER | bmfh |
位图信息头(bitmap-information header) | BITMAPINFOHEADER | bmih |
彩色表(color table) | RGBQUAD | aColors[] |
图象数据阵列字节 | BYTE | aBitmapBits[] |
42 4D 36 00 0C 00 00 00-00 00 36 00 00 00 28 00 "BM6......6...(." 00 00 00 02 00 00 00 02-00 00 01 00 18 00 00 00 "............" 00 00 00 00 0C 00 00 00-00 00 00 00 00 00 00 00 "..............." 00 00 00 00 00 0042 B
4D M
指定了文件类型
jpg文件格式挖掘
同样将lena.jpg以二进制形式打开,摘抄一部分,完整数据
seg000:00000000 FF D8 FF E0 00 10 4A 46-49 46 00 01 01 00 00 01 "??JFIF..." seg000:00000010 00 01 00 00 FF DB 00 43-00 08 06 06 07 06 05 08 "...?C." seg000:00000020 07 07 07 09 09 08 0A 0C-14 0D 0C 0B 0B 0C 19 12 " " seg000:00000030 13 0F 14 1D 1A 1F 1E 1D-1A 1C 1C 20 24 2E 27 20 " $.' " seg000:00000040 22 2C 23 1C 1C 28 37 29-2C 30 31 34 34 34 1F 27 "",#(7),01444'" seg000:00000050 39 3D 38 32 3C 2E 33 34-32 FF DB 00 43 01 09 09 "9=82<.342?C " seg000:00000060 09 0C 0B 0C 18 0D 0D 18-32 21 1C 21 32 32 32 32 " 2!!2222" seg000:00000070 32 32 32 32 32 32 32 32-32 32 32 32 32 32 32 32 "2222222222222222" seg000:00000080 32 32 32 32 32 32 32 32-32 32 32 32 32 32 32 32 "2222222222222222" seg000:00000090 32 32 32 32 32 32 32 32-32 32 32 32 32 32 FF C0 "22222222222222? seg000:000000A0 00 11 08 02 00 02 00 03-01 22 00 02 11 01 03 11 "..."." seg000:000000B0 01 FF C4 00 1F 00 00 01-05 01 01 01 01 01 01 00 "?..." seg000:000000C0 00 00 00 00 00 00 00 01-02 03 04 05 06 07 08 09 "....... 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http://www.cnblogs.com/glaivelee/archive/2011/10/10/2205151.html
1.jpg图片压缩过程
jpg压缩比例不固定
本文仅讨论静止图像的压缩基本算法,图像压缩的目的在于以较少的数据来表示图像以节约存储费用,或者传输时间和费用。
jpeg压缩算法可以用失真的压缩方式来处理图像,但失真的程度却是肉眼所无法辩认的。这也就是为什么jpeg会有如此满意的压缩比例的原因。 下面主要讨论,jpeg基本压缩法。
一.jpeg压缩过程 jpeg压缩分四个步骤实现:
1.颜色模式转换及采样; 2.dct变换; 3.量化; 4.编码。
二.
1.颜色模式转换及采样 rgb色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。jpeg采用的是ycbcr色彩系统。
想要用jpeg基本压缩法处理全彩色图像,得先把rgb颜色模式图像数据,转换为ycbcr颜色模式的数据。y代表亮度,cb和cr则代表色度、饱和度。
通过下列计算公式可完成数据转换。
y=0.2990r+0.5870g+0.1140b cb=-0.1687r-0.3313g+0.5000b+128 cr=0.5000r-0.4187g-0.0813b+128
人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度,事实上,人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多,也就是说y成份的数据是比较重要的。
既然cb成份和cr成份的数据比较相对不重要,就可以只取部分数据来处理。
以增加压缩的比例。jpeg通常有两种采样方式:yuv411和yuv422,它们所代表的意义是y、cb和cr三个成份的数据取样比例。
2.dct变换 dct变换的全称是离散余弦变换(discrete cosine transform),是指将一组光强数据转换成频率数据,以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰,再转回原来形式的数据时,显然与原始数据有些差异,但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。
压缩时,将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵,
例如亮度值的第一个矩阵内容如下: jpeg将整个亮度矩阵与色度cb矩阵,饱和度cr矩阵,视为一个基本单元称作mcu。每个mcu所包含的矩阵数量不得超过10个。
例如,行和列采样的比例皆为4:2:2,则每个mcu将包含四个亮度矩阵,一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。
当图像数据分成一个8*8矩阵后,还必须将每个数值减去128,然后一一代入dct变换公式中,即可达到dct变换的目的。图像数据值必须减去128,是因为dct转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。 dct变换公式: x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表dct变换后矩阵内某个数值的坐标位置f(u,v)代表dct变换后矩阵内的某个数值
u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 经过dct变换后的矩阵数据自然数为频率系数,这些系数以f(0,0)的值最大,称为dc,其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数,一概称之为ac。
3、量化 图像数据转换为频率系数后,还得接受一项量化程序,才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据,一个是专门处理亮度的频率系数,另一个则是针对色度的频率系数,将频率系数除以量化矩阵的值,取得与商数最近的整数,即完成量化。 当频率系数经过量化后,将频率系数由浮点数转变为整数,这才便于执行最后的编码。不过,经过量化阶段后,所有数据只保留整数近似值,也就再度损失了一些数据内容,jpeg提供的量化表如下:
4、编码 huffman编码无专利权问题,成为jpeg最常用的编码方式,huffman编码通常是以完整的mcu来进行的。
编码时,每个矩阵数据的dc值与63个ac值,将分别使用不同的huffman编码表,而亮度与色度也需要不同的huffman编码表,所以一共需要四个编码表,才能顺利地完成jpeg编码工作。
dc编码 dc是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法,也就是在同一个图像分量中取得每个dc值与前一个dc值的差值来编码。dc采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中,其差值多半比原值小,对差值进行编码所需的位数,会比对原值进行编码所需的位数少许多。
例如差值为5,它的二进制表示值为101,如果差值为-5,则先改为正整数5,再将其二进制转换成1的补数即可。
所谓1的补数,就是将每个bit若值为0,便改成1;bit为1,则变成0。差值5应保留的位数为3,下表即列出差值所应保留的bit数与差值内容的对照。 在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值,例如亮度差值为5(101)的位数为3,则霍夫曼码值应该是100,两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度dc差值的编码表。根据这两份表格内容,即可为dc差值加上霍夫曼码值,完成dc的编码工作。
ac编码 ac编码方式与dc略有不同,在ac编码之前,首先得将63个ac值按zig-zag排序,即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。 63个ac值排列好的,将ac系数转换成中间符号,中间符号表示为rrrr/ssss,rrrr是指第非零的ac之前,其值为0的ac个数,ssss是指ac值所需的位数,ac系数的范围与ssss的对应关系与dc差值bits数与差值内容对照表相似。
如果连续为0的ac个数大于15,则用15/0来表示连续的16个0,15/0称为zrl(zero rum length),而(0/0)称为eob(enel of block)用来表示其后所剩余的ac系数皆等于0,以中间符号值作为索引值,从相应的ac编码表中找出适当的霍夫曼码值,再与ac值相连即可。 例如某一组亮度的中间符为5/3,ac值为4,首先以5/3为索引值,从亮度ac的huffman编码表中找到1111111110011110霍夫曼码值,于是加上原来100(4)即是用来取[5,4]的huffman编码1111111110011110100,[5,4]表示ac值为4的前面有5个零。
由于亮度ac,色度ac霍夫曼编码表比较长,在此省略去,有兴趣者可参阅相关书籍。
实现上述四个步骤,即完成一幅图像的jpeg压缩。具体步骤参考
图像编码基础和小波压缩技术——原理、算法和标准
JPEG文件格式简单分析
oo
、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、
2.halcon
3.opencv-vc
#include <cv.h> #include <highgui.h> //#include <math.h> int main() { IplImage* src = cvLoadImage( "E:\\cs\\halcon\\bookcd\\document\\图像处理标准图像库\\lena.jpg", -1 ); IplImage * Red = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1); IplImage * Green = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1); IplImage * Blue = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1); cvSplit(src,Blue,Green,Red,0); //B G R cvNamedWindow( "RedChannel", 1 ); cvNamedWindow( "GreenChannel", 1 ); cvNamedWindow( "BlueChannel", 1 ); cvNamedWindow( "src", 1 ); cvShowImage( "RedChannel", Red ); cvShowImage( "GreenChannel", Green ); cvShowImage( "BlueChannel", Blue ); cvShowImage( "src", src ); cvWaitKey(0); cvReleaseImage( &Red ); cvReleaseImage( &Green ); cvReleaseImage( &Blue); cvReleaseImage( &src ); return 0; }
refer to
http://blog.csdn.net/boyhailong/article/details/7028796 http://www.linuxgraphics.cn/graphics/image_processing_rgb_to_grayscale.html http://wenku.baidu.com/view/f2cbc9116c175f0e7cd13743.html
用ultraedit打开jpg文件,开头是
FF D8 FF E0 00 10 4A 46 49 46 00 01 01 00 00 01
00 01 00 00 FF ED 00 83 49 4D 41 47 45 6E 65 74
FF D8 是图像开始标记
FF E0 是APP0标记
00 10 是APP0长度
4A 46 49 46 00 即JFIF的ASCII码
01 01 是JFIF的版本
00 是X和Y的密度单位
00 01是X方向像素密度
00 01是Y方向像素密度
00 是缩略图水平像素数目
00 是缩略图垂直像素数目
FF ED 是附加信息段开始标记
00 83 表示附加信息段长度为0x83 = 131字节(FF ED不算入内)
你从00 83处的00开始读取131字节便可以得到附加信息段
至于附加信息段的结构,似乎很多
jpeg中除了上面的FF D8,FF E0外,还有很多标记,如FF DB是量化表标记,但FF E0~ FF EF是留给应用程序自行使用的。
以ACD see(或ps)转换的jpeg格式文件为例,他使用FF E1表示附加信息段开始,acd see的附加信息段是遵循exif的(www.exif.org)
你提供的图片使用什么格式我不大清楚
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