距上次说的DCT处理有段时间了。8*8DCT就是对图片进行划分为多个8*8块的方正进行DCT处理，然后对处理后的矩阵进行量化（这个处理对原图是有损的），由DCT处理的特征，我们对处理后的矩阵进行zigzag scan。具体原理请见：jpeg压缩原理（大牛的）
代码附上：
// myDCT.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "winsock.h"
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <vector>
#include <string>
using namespace std;
void dct(IplImage* img);
void zigzag(CvMat* m,int n,vector<double> &v);
vector<double> v;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
const char* img_name="image_0002.jpg";
IplImage* img=cvLoadImage(img_name,1);
if(!img)//载入失败
{
cout<<"load image fail!"<<endl;
system("pause");
return -1;
}
if(!img->imageData)//载入的图像数据是否正确
{
system("pause");
return -1;
}
dct(img);
cvReleaseImage(&img);
system("pause");
return 0;
}
/*
对图像进行DCT处理
*/
void dct(IplImage* img)
{
IplImage* imggray=cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height),IPL_DEPTH_8U,1);
cvCvtColor(img,imggray,CV_RGB2GRAY);
//获取图像信息
int height,width,step,channels;
uchar *data;
height=imggray->height;
width=imggray->width;
step=imggray->widthStep;
channels=imggray->nChannels;
data=(uchar *)imggray->imageData;
//定义一个图像矩阵
CvMat *img_mat= cvCreateMat(width,height, CV_64FC1);
IplImage* dst=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_64F,1);
//把图像转化为矩阵
cvConvert(imggray,img_mat);
//矩阵分块 设置了一个8*8子矩阵遍历提取原矩阵数据，进行DCT变换，赋值给另一矩阵
CvMat *imgmatfenkuai=cvCreateMat(width, height, CV_64FC1);
cvSetIdentity(imgmatfenkuai);
CvMat *imgmatquantize8;
//量化系数
int QS[8][8] ={1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1};
/*int QS[8][8]={
16,11,10,16,24,40,51,61,
12,12,14,19,26,58,60,55,
14,13,16,24,40,57,69,56,
14,17,22,29,51,87,80,62,
18,22,37,56,68,109,103,77,
24,35,55,64,81,104,113,92,
49,64,78,87,103,121,120,101,
72,92,95,98,112,100,103,99
};*/
for (int s=0;s<width/8;s++)
{
for(int k=0;k<height/8;k++)
{
//从img_mat中取出8*8子块
CvMat *imgmatsub=cvCreateMat(8,8,CV_64FC1);
CvRect imgmatsubrect=cvRect(8*s,8*k,8,8);
cvGetSubArr(img_mat,imgmatsub,imgmatsubrect);
IplImage* imgdstsub=cvCreateImage(cvSize(8,8),IPL_DEPTH_64F,1);
//对字块进行DCT处理
cvDCT(imgmatsub,imgdstsub,CV_DXT_FORWARD);
CvMat *imgmatdctsub=cvCreateMat(8,8,CV_64FC1);
//把DCT图像转化成矩阵
cvConvert(imgdstsub,imgmatdctsub);
imgmatquantize8=cvCreateMat(8,8,CV_64FC1);
for (int i=0;i<8;i++)
{
for(int j=0;j<8;j++)
{
//往分imgmatfenkuai矩阵中添加经过DCT处理后值
cvmSet(imgmatfenkuai,8*s+i,8*k+j,cvmGet(imgmatdctsub,i,j));
//对经过DCT后字块进行量化
double lianghua=cvRound(cvmGet(imgmatdctsub,i,j)/QS[i][j]);//quantization *QS[i][j]
//另将量化后值存在imgmatquantize8中，以便之后对之进行zigzag扫描
cvmSet(imgmatquantize8,i,j,lianghua);
}
}
//对量化后矩阵进行zigzag扫描
zigzag(imgmatquantize8,8,v);
cvReleaseMat(&imgmatsub);
cvReleaseMat(&imgmatdctsub);
cvReleaseImage(&imgdstsub);
cvReleaseMat(&imgmatquantize8);
}
}
//对每个8*8矩阵zigzag扫描后的向量进行遍历输出
vector<double>::iterator it=v.begin();
while(it!=v.end())
{
cout<<(*it)<<" ";
it++;
}
v.clear();
cvReleaseImage( &imggray );
}
/*
对矩阵进行zigzag扫描，m表示扫描矩阵，n表示矩阵维度,v为扫描后得到的定长向量
*/
void zigzag(CvMat* m,int n,vector<double> &v)
{
int i,j,s,dir,squa;
i=j=0;
dir=0;
s=0;
squa=n*n;
//扫描
while(s<squa)
{
switch(dir)
{
case 0:
v.push_back(cvmGet(m,i,j));
j++;
if(0==i)
dir=1;
if(n-1==i)
dir=3;
break;
case 1:
v.push_back(cvmGet(m,i,j));
i++;
j--;
if(n-1==i)//这里有if和else,注意这里的逻辑和上面两个if的逻辑有区别的
dir=0;
else if(0==j)
dir=2;
break;
case 2:
v.push_back(cvmGet(m,i,j));
i++;
if(0==j)
dir=3;
if(n-1==j)
dir=1;
break;
case 3:
v.push_back(cvmGet(m,i,j));
i--;
j++;
if(n-1==j)
dir=2;
else if(0==i)
dir=0;
break;
default:
break;
}
s++;
}
}
Reference:
