DPCM 压缩系统的实现和分析
一、实验原理
DPCM是差分预测编码调制的缩写，是比较典型的预测编码系统。在DPCM系统中，需要注意的是预测器的输入是已经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测，是因为在解码端无法得到原始样本，只能得到存在误差的样本。因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器。在一个DPCM系统中需要设计两个部分：预测器和量化器。理想情况下，预测器和量化器应进行联合优化。实际中，采用一种次优的设计方法：分别进行线性预测器和量化器的优化设计。
二、实验流程
上图是DPCM编码器和解码器。在本次实验中，我们采用固定预测器和均匀量化器。预测器采用左侧预测。量化器采用8比特均匀量化。本实验的目标是验证DPCM编码的编码效率。
1.首先读取一个BMP文件，采用左侧预测方法计算预测误差。
2.对预测误差进行8比特均匀量化。
3.在DPCM编码器实现的过程中同时输出预测误差图像和重建图像。
4.将预测误差图像写入文件并将该文件输入Huffman编码器，得到输出码流、给出概率分布图并计算压缩比。
5.将原始图像文件输入输入Huffman编码器，得到输出码流、给出概率分布图并计算压缩比。
6.最后比较两种系统（DPCM+熵编码和仅进行熵编码）之间的编码效率（压缩比和图像质
量）。
三、关键代码及分析
首先按照之前博文中写过的方法，读取一个bmp文件，转化为YUV文件，将得到的yBuf、uBuf、vBuf，经过DPCM函数进行预测和量化。
DPCM(frameWidth, frameHeight,yBuf,diffyBuf ,reyBuf, qbits);
DPCM(frameWidth/2, frameHeight/2, uBuf, diffuBuf, reuBuf, qbits);
DPCM(frameWidth/2, frameHeight/2, vBuf, diffvBuf, revBuf, qbits);void DPCM(int x_dim, int y_dim, void *y_in, void *diffBuf,void *reBuf,int qbits)
{
long i, j;
unsigned char *y,*diff,*re;
y = (unsigned char *)y_in;
diff = (unsigned char *)diffBuf;
re = (unsigned char *)reBuf;
int wc;//原始误差
int a = pow(2.0, qbits);
int lhjg = 512 /a; //量化间隔
int temp;
for (i = 0; i < y_dim; i++)
{ //对每列第一个像素量化预测
wc = y[x_dim*i] - 128;//假定第一行预测值为128
diff[x_dim*i] = (wc + 255) / lhjg;//量化值
temp =(diff[x_dim*i] - 255 / lhjg)*lhjg + 128;//重建电平
//=(diffy[x_dim] -64)*2+ 128;错误
if (temp>235) temp = 235;
if (temp < 16) temp = 16;
re[x_dim*i] = temp;
for (j = 1; j < x_dim; j++)
{ //对该行剩下像素量化预测
wc = y[x_dim*i+j] - re[x_dim*i+j-1];//当前值-上一像素重建值
diff[x_dim*i + j]=(wc + 255) / lhjg;//量化值
temp = (diff[j + x_dim*i] - 255 / lhjg)*lhjg + re[j - 1 + x_dim*i];//重建电平
//(diffy[x_dim+j] +127)*lhjg+rey[x_dim+j-1];错误
if (temp>235) temp = 235;
if (temp < 16) temp = 16;
re[x_dim*i + j] = temp;
}
}
}由于预测量化再重建后，重建电平有可能超过动态范围，所以要先进行判断是否在范围内。
四、实验结果及分析
DPCM编码器实现的过程中同时输出预测误差图像和重建图像：
| 文件名 | 原始图像 | 预测误差图像 | 重建图像 |
| camman.bmp 256x256 |
 |
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| Birds.bmp 768x512 |
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| Clown.bmp 256x256 |
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| Fruit.bmp 256x256 |
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| Lena.bmp 256x256 |
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| Noise.bmp 256x256 |
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| Odie.bmp 256x256 |
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| Zone.bmp 256x256 |
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将预测误差图像和原始图像输入Huffman编码器，得到输出码流、给出概率分布图并计算压缩比。
| 文件名 | 预测图像概率分布 | 预测文件大小 | 压缩后大小 | 压缩比 | 原始图像概率分布图 | 原始文件大小 | 压缩后大小 | 压缩比 |
| camman.bmp 256x256 |
 |
96kb | 42kb | 2.29 |  |
66kb | 59kb | 1.12 |
| Birds.bmp 768x512 |
 |
576kb | 216kb | 2.67 |  |
1153kb | 1099kb | 1.05 |
| Noise.bmp 256x256 |
 |
96kb | 73kb | 1.32 |  |
96kb | 60kb | 1.6 |
| Zone.bmp 256x256 |
 |
96kb | 74kb | 1.30 |  |
96kb | 64kb | 1.5 |
比较两种系统（DPCM+熵编码和仅进行熵编码）之间的编码效率（压缩比和图像质量）：
对于一般图像，DPCM利用图像之间的相关性进行压缩，可以提高压缩比，可是对于Noise.bmp这样的噪声图像，DPCM反而不如直接进行huffman后的压缩比高。