标签：int log 概率分布 Res Arr yuv ++ rgb 256
要求：
对down.rgb和down.yuv分析三个通道的概率分布，并计算各自的熵。（编程实现）两个文件的分辨率均为256*256，yuv为4:2:0采样空间，存储格式为：rgb文件按每个像素BGR分量依次存放；YUV格式按照全部像素的Y数据块、U数据块和V数据块依次存放。
down.rgb：
程序实现：
#include<iostream>
#include<Windows.h>
#include<math.h>
using namespace std;
#define Res 256*256//分辨率
int main()
{
unsigned char R[Res] = { 0 }, G[Res] = { 0 }, B[Res] = { 0 }; //定义R、G、B分量
double R1[256] = { 0 }, G1[256] = { 0 }, B1[256] = { 0 }; //定义R、G、B概率分量
double R2 = 0, G2 = 0, B2 = 0; //定义R、G、B的熵
//C:\Users\92032\Desktop\数据压缩作业一
FILE* Picture, * Red, * Green, * Blue;
fopen_s(&Picture, "/Users/92032/Desktop/数据压缩作业一/down.rgb", "rb");
fopen_s(&Red, "/Users/92032/Desktop/数据压缩作业一/Red.txt", "w");
fopen_s(&Green, "/Users/92032/Desktop/数据压缩作业一/Green.txt", "w");
fopen_s(&Blue, "/Users/92032/Desktop/数据压缩作业一/Blue.txt", "w");
if (Picture == 0)
printf("读取图片失败！");
else
{
//分别读取R、G、B到数组中
unsigned char Arr[Res * 3] = { 0 };
fread(Arr, 1, Res * 3, Picture);
for (int i = 0, j = 0; i < Res * 3; i = i + 3, j++)
{
R[j] = *(Arr + i + 2);
G[j] = *(Arr + i + 1);
B[j] = *(Arr + i);
}
//分别统计R、G、B三通道的256个颜色强度级的频数
for (int i = 0; i < Res; i++)
{
R1[R[i]]++;
G1[G[i]]++;
B1[B[i]]++;
}
//分别计算R、G、B三通道的256个颜色强度级的概率
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
R1[i] = R1[i] / (Res);
B1[i] = B1[i] / (Res);
G1[i] = G1[i] / (Res);
}
//将概率写入文件
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
fprintf(Red, "%d\t%f\n", i, R1[i]);
fprintf(Green, "%d\t%f\n", i, G1[i]);
fprintf(Blue, "%d\t%f\n", i, B1[i]);
}
//计算并输出熵
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
if (R1[i] != 0) { R2 += -R1[i] * log(R1[i]) / log(2*1.0); }
if (G1[i] != 0) { G2 += -G1[i] * log(G1[i]) / log(2*1.0); }
if (B1[i] != 0) { B2 += -B1[i] * log(B1[i]) / log(2*1.0); }
}
printf("R的熵为%f\n", R2);
printf("G的熵为%f\n", G2);
printf("B的熵为%f\n", B2);
}
system("pause");
return 0;
}
运行结果：
文本文件rgb概率分布：
down.yuv：
程序实现（在rgb的程序上稍作改动）：
#include<iostream>
#include<Windows.h>
#include<math.h>
using namespace std;
#define Res 256*256//分辨率
int main()
{
unsigned char Y[Res] = { 0 }, U[Res / 4] = { 0 }, V[Res / 4] = { 0 }; //定义Y、U、V分量
double Y1[256] = { 0 }, U1[256] = { 0 }, V1[256] = { 0 }; //定义Y、U、V概率分量
double Y2 = 0, U2 = 0, V2 = 0; //定义Y、U、V的熵
FILE* Picture, * PartY, * PartU, * PartV;
fopen_s(&Picture, "/Users/92032/Desktop/数据压缩作业一/down.yuv", "rb");
fopen_s(&PartY, "/Users/92032/Desktop/数据压缩作业一/PartY.txt", "w");
fopen_s(&PartU, "/Users/92032/Desktop/数据压缩作业一/PartU.txt", "w");
fopen_s(&PartV, "/Users/92032/Desktop/数据压缩作业一/PartV.txt", "w");
if (Picture == 0)
printf("读取图片失败！");
else
{
//分别读取Y、U、V到数组中
unsigned char Arr[98304];
fread(Arr, 1, Res * 1.5, Picture);
for (int i = 0; i < Res; i++)
{
Y[i] = *(Arr + i);
}
for (int i = Res; i < Res * 1.25; i++)
{
U[i - 65536] = *(Arr + i);
}
for (int i = Res * 1.25; i < Res * 1.5; i++)
{
V[i - 81920] = *(Arr + i);
}
//分别统计Y、U、V三通道的颜色强度级的频数
for (int i = 0; i < Res; i++)
{
Y1[Y[i]]++;
}
for (int i = 0; i < (Res / 4); i++)
{
U1[U[i]]++;
V1[V[i]]++;
}
//分别计算Y、U、V三通道的256个颜色强度级的概率
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
Y1[i] = Y1[i] / (Res);
U1[i] = U1[i] / (Res / 4);
V1[i] = V1[i] / (Res / 4);
}
//将概率写入文件
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
fprintf(PartY, "%d\t%f\n", i, Y1[i]);
fprintf(PartU, "%d\t%f\n", i, U1[i]);
fprintf(PartV, "%d\t%f\n", i, V1[i]);
}
//计算并输出熵
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
if (Y1[i] != 0) { Y2 += -Y1[i] * log(Y1[i]) / log(2*1.0); }
if (U1[i] != 0) { U2 += -U1[i] * log(U1[i]) / log(2*1.0); }
if (V1[i] != 0) { V2 += -V1[i] * log(V1[i]) / log(2*1.0); }
}
printf("Y的熵为%f\n", Y2);
printf("U的熵为%f\n", U2);
printf("V的熵为%f\n", V2);
}
system("pause");
return 0;
}
运行结果：
文本文件yuv概率分布：
实验结果：
由结果可知，yuv分量的熵小于rgb分量的熵，去相关性更差。
（ps：matlab在家中电脑实在无法安装，故没有频率分布图，望谅解）
标签：int,log,概率分布,Res,Arr,yuv,++,rgb,256 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43503346/article/details/114586425
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