DPCM编码实现

DPCM编码实现

1.实验原理

工具：c语言

原理

原理框图如下：

2.实验内容

实验步骤

1.缓冲区分配
2.当位置1置0的实现

代码实现

1、向左进行DPCM

void DPCMLeft(int Width,int Height,void *yBuff,void *recBuff,void *errBuff)//DPCM向左预测
{
	unsigned char *yB=NULL;
	yB = (unsigned char *)yBuff;
	unsigned char *recB=NULL;
	recB = (unsigned char *)recBuff;
	unsigned char *errB=NULL;
	errB = (unsigned char *)errBuff;
	int P1,P2;//P1为当前值与预测值的误差，P2为量化后的误差
	unsigned char P3;//P3为反量化后的误差

	for(int i=0;i<Height;i++)
	{
		for(int j=0;j<Width;j++)
		{
			if(j == 0)//向左进行预测时，图像最左边一列的像素值直接输出，无需进行差分预测
			{
				*(recB+j+i*Width)=*(yB+j+i*Width);//当前值即为重建值，作为下一个像素的参考值
				*(errB+j+i*Width)=0;//误差为0
			}
			else//当不是最左边一列的像素时，进行DPCM
			{
				P1=*(yB+j+i*Width)-*(recB+(j-1)+i*Width);//求当前值与参考值的差值
				if(P1%2==0)//对差值进行8bit均匀量化，并进行+128的偏移以输出
					P2=P1/2+128;
				else
					P2=(P1-1)/2+128;
				*(errB+j+i*Width)=unsigned char(P2);//将误差写入errB缓存区域
				P3=unsigned char(P2*2);//对量化后的误差反量化
				*(recB+j+i*Width)=*(recB+(j-1)+i*Width)+P3;
				//将参考值与反量化得到的误差相加，作为当前像素的重建值，即下一个像素的参考值
			}
		}
	}
}

2、向上进行DPCM

void DPCMUp(int Width,int Height,void *yBuff,void *recBuff,void *errBuff)//DPCM向上预测
{
	unsigned char *yB=NULL;
	yB = (unsigned char *)yBuff;
	unsigned char *recB=NULL;
	recB = (unsigned char *)recBuff;
	unsigned char *errB=NULL;
	errB = (unsigned char *)errBuff;
	int P1,P2;//P1为当前值与预测值的误差，P2为量化后的误差
	unsigned char P3;//P3为反量化后的误差

	for(int i=0;i<Height;i++)
	{
		for(int j=0;j<Width;j++)
		{
			if(i == 0)//向上进行预测时，图像最上边一列的像素值直接输出，无需进行差分预测
			{
				*(recB+j+i*Width)=*(yB+j+i*Width);//当前值即为重建值，作为下一个像素的参考值
				*(errB+j+i*Width)=0;//误差为0
			}
			else//当不是最上边一列的像素时，进行DPCM
			{
				P1=*(yB+j+i*Width)-*(recB+j+(i-1)*Width);//求当前值与参考值的差值
				if(P1%2==0)//对差值进行8bit均匀量化，并进行+128的偏移以输出
					P2=P1/2+128;
				else
					P2=(P1-1)/2+128;
				*(errB+j+i*Width)=unsigned char(P2);//将误差写入errB缓存区域
				P3=unsigned char(P2*2);//对量化后的误差反量化
				*(recB+j+i*Width)=*(recB+j+(i-1)*Width)+P3;
				//将参考值与反量化得到的误差相加，作为当前像素的重建值，即下一个像素的参考值
			}
		}
	}
}

PSNR计算

int simplest_yuv420_psnr(void *yBuff1,void *yBuff2, int w, int h, int num)//计算Y分量的PSNR
{
	unsigned char *yB1=NULL;
	yB1 = (unsigned char *)yBuff1;
	unsigned char *yB2=NULL;
	yB2 = (unsigned char *)yBuff2;

	for (int i = 0; i < num; i++)
	{
		double mse_sum = 0, mse = 0, psnr = 0;
		for (int j = 0; j < h ; j++)
		{
			for (int k = 0; k < w; k++)
			{
				mse_sum += pow((double)(*(yB1+k+j*w) - *(yB2+k+j*w)), 2);//取每个差值的平方，并进行累加
			}
		}
		mse = mse_sum / (w * h); //根据公式计算mse
		psnr = 10 * log10(255.0 * 255.0 / mse); //根据公式计算psnr
		printf("%5.3f\n", psnr);
	}
	system("pause");
	return 0;
}

４、主函数

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include"DPCM.h"

int main(int argc, char** argv)
{
	int frameWidth;			
	int frameHeight;		
	
	char* yFileName = NULL;//原始的灰度文件
	FILE* yFile = NULL;
	unsigned char* y_Buf = NULL;
	char* recFileName = NULL;//重建的图像文件
	FILE* recFile = NULL;
	unsigned char* rec_Buf = NULL;
	char* errFileName = NULL;//量化后的预测误差文件
	FILE* errFile = NULL;
	unsigned char* err_Buf = NULL;

	unsigned char* u_Buf = NULL;
	unsigned char* v_Buf = NULL;
		
	yFileName = argv[1];
	recFileName = argv[2];
	errFileName = argv[3];
	frameWidth = atoi(argv[4]);
	frameHeight = atoi(argv[5]);

	fopen_s(&yFile,yFileName, "rb");//打开灰度文件
	if (yFile == NULL)
	{
		printf("cannot find y file\n");
		exit(1);
	}
	recFile = fopen(recFileName, "wb");//打开重建图像文件
	if (recFile == NULL)
	{
		printf("cannot find yuv file\n");
		exit(1);
	}
	errFile = fopen(errFileName, "wb");//打开量化后的误差文件
	if (errFile == NULL)
	{
		printf("cannot find yuv file\n");
		exit(1);
	}

	y_Buf = (unsigned char*)malloc(frameWidth * frameHeight * sizeof(unsigned char));  //开辟5个缓存空间
	u_Buf = (unsigned char*)malloc(frameWidth * frameHeight * sizeof(unsigned char) / 4);
	v_Buf = (unsigned char*)malloc(frameWidth * frameHeight * sizeof(unsigned char) / 4);
	rec_Buf = (unsigned char*)malloc(frameWidth * frameHeight * sizeof(unsigned char));
	err_Buf = (unsigned char*)malloc(frameWidth * frameHeight * sizeof(unsigned char)*1.5);
	if (y_Buf == NULL || rec_Buf == NULL || err_Buf == NULL || u_Buf == NULL ||v_Buf == NULL)
	{
		printf("wrong malloc\n");
		exit(1);
	}

	fread(y_Buf, 1, frameWidth * frameHeight, yFile);//读取灰度文件数据
	if (y_Buf == NULL)
	{
		printf("wrong fread\n");
		exit(1);
	}

	//DPCMLeft(frameWidth,frameHeight,y_Buf,rec_Buf,err_Buf);//向左进行预测
	DPCMUp(frameWidth,frameHeight,y_Buf,rec_Buf,err_Buf);//向上进行预测

	for(int i=0;i<frameHeight/2;i++)
	{
		for(int j=0;j<frameWidth/2;j++)
		{
			*(u_Buf+j+i*frameWidth/2)=128;
			*(v_Buf+j+i*frameWidth/2)=128;
		}
	}
	fwrite(rec_Buf, 1, frameWidth * frameHeight, recFile);//将数据写入文件进行输出
	fwrite(err_Buf, 1, frameWidth * frameHeight, errFile);
	fwrite(u_Buf, 1, frameWidth * frameHeight / 4, errFile);
	fwrite(v_Buf, 1, frameWidth * frameHeight / 4, errFile);

	//计算PSNR
	simplest_yuv420_psnr(y_Buf,rec_Buf,frameWidth,frameHeight,1);

	free(y_Buf);
	free(rec_Buf);
	free(err_Buf);
	free(u_Buf);
	free(v_Buf);
	fclose(yFile);
	fclose(recFile);
	fclose(errFile);
}

实验结果

原图：

向左预测：

向上预测：

3.总结

1.由图看到：向左预测量化后的误差图像的边缘灰度值较为统一，而向上预测量化后的误差图像边缘灰度有明显的反白
2.理论上，量化比特数的影响：随着量化比特数的减小，压缩效率应该越来越高，但同时PSNR的值应该越来越小，表明重建出的图像质量应该越来越差。
3.经过DPCM+熵编码的PSNR值比只经过熵编码的PSNR值小，表明经过DPCM预测编码后重建出的图像质量比原始图像的质量差。但是图像大小比直接使用熵编码减小的更多。

参考文章链接：
https://blog.csdn.net/weixin_52189060/article/details/116081574?spm=1001.2014.3001.5501
https://blog.csdn.net/zsy_cuc_18?spm=1010.2135.3001.5343