z i g z a g 压 缩 算 法

#if TRACE_QH

fprintf(p_table,\code, code_size);

fflush(p_table); #if TRACE_QH

fprintf(p_table,\ fflush(p_table);

输出DC图像并经过huffman统计其概率分布，输出某一个AC值图像并统计其概率分布。

-* tinyjpeg.h *- FILE *p_dc;--add by xhy FILE *p_ac;--add by xhy short int *dc_Buf;--add by xhy short int *ac_Buf;--add by xhy

void dc_ac_image_write(struct jdec_private *priv, unsigned int xstride, unsigned int ystride);--add by xhy

#define DC_YUV \#define AC_YUV \-* tinyjpeg.c *-

int tinyjpeg_decode(struct jdec_private *priv, int pixfmt) #if TRACE_QH dc_Buf

=

(short

int

*)malloc(sizeof(short

int)*priv-height*priv-width-ystride_by_mcu-xstride_by_mcu);

ac_Buf

=

(short

int

*)malloc(sizeof(short

int)*priv-height*priv-width-ystride_by_mcu-xstride_by_mcu);

-* Just the decode the image by macroblock (size is 8x8, 8x16, or 16x16) *-

for (y=0; y priv-height-ystride_by_mcu; y++) --trace(\

for (x=0; x priv-width; x+=xstride_by_mcu) decode_MCU(priv); #if TRACE_QH

dc_Buf[x-xstride_by_mcu + y*priv-width-xstride_by_mcu] = priv-component_infos[cY].DCT[0];

ac_Buf[x-xstride_by_mcu + y*priv-width-xstride_by_mcu] = priv-component_infos[cY].DCT[1];

convert_to_pixfmt(priv); #if TRACE_QH

dc_ac_image_write(priv, xstride_by_mcu, ystride_by_mcu); free(dc_Buf); free(ac_Buf);

void dc_ac_image_write(struct jdec_private *priv, unsigned int xstride, unsigned int ystride)

short int dc_max, dc_min, ac_max, ac_min;

unsigned char* dc_temp; unsigned char* ac_temp; dc_temp

=

(unsigned

char

*)malloc(priv-height*priv-width-ystride-xstride);

ac_temp

=

(unsigned

char

*)malloc(priv-height*priv-width-ystride-xstride);

dc_max = dc_Buf[0]; dc_min = dc_Buf[0]; ac_max = ac_Buf[0]; ac_min = ac_Buf[0];

for(i=0;ipriv-height*priv-width-ystride-xstride;i++) if(dc_Buf[i] dc_max) dc_max = dc_Buf[i]; if(dc_Buf[i] dc_min) dc_min = dc_Buf[i]; if(ac_Buf[i] ac_max) ac_max = ac_Buf[i]; if(ac_Buf[i] ac_min) ac_min = ac_Buf[i];

for(i=0;ipriv-height*priv-width-ystride-xstride;i++) dc_temp[i] =(unsigned char) 255 * (dc_Buf[i] - dc_min) - (dc_max - dc_min);

ac_temp[i] =(unsigned char) 255 * (ac_Buf[i] - ac_min) - (ac_max - ac_min);

fwrite(dc_temp, 1, priv-height*priv-width-ystride-xstride, p_dc);

fwrite(ac_temp, 1, priv-height*priv-width-ystride-xstride, p_ac);

free(dc_temp); free(ac_temp);

重建DC、AC系数后，其值不在0~255范围内，所以需要将它的值映射到0~255范围内，再作为亮度信息写入输出的YUV文件。

实验结果

实验所用测试图片

以txt文件输出所有的量化矩阵和所有的HUFFMAN码表 输出DC、AC图像并经过huffman编码统计其概率分布 图像类型 输出图像 概率分布图 DCT[0]-DC DCT[1]-AC

（3）无损模式：基于DPCM，保证解码后完全精确恢复到原图像采样值； [-8] = [10001000]原 = [1111 0111]反

Scanner scanner= new Scanner(System.in);

= (00000000_00000000_00000000_00000010)补

可以看出，对于低频部分采用细量化（较小的量化步长），对于高频采用了粗量化（较大的量化步长）

?-- image width?*output_ptr++ = (UINT8) (image_width

8);?*output_ptr++ = (UINT8) image_width;

（1）对每个单独的彩色图像分量，把整个分量图像分成若干个8×8的图像块，如图所示，并作为两维离散余弦变换DCT的输入。通过DCT变换，把能量集中在少数几个系数上。?

dct_amend = log(abs(dctfre) * 5 + 1); % 修正DCT系数以便频谱观察

JPEG采用的是YCrCb颜色空间，而BMP采用的是RGB颜色空间，要想对BMP图片进行压缩，首先需要进行颜色空间的转换。YCrCb颜色空间中，Y代表亮度，U代表饱和度，V代表色度。U,V也可以通称为色度。

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printf(\

+

host_b[%d]

=

%d

+

%d

= %d\