一：实验原理

1.DCPM编码原理

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。DCPM编码是对模拟信号幅度抽样的差值进行量化编码的调制方式，这种方式是用已经过去的抽样值来预测当前的抽样值，对它们的差值进行编码。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，下面分别是编码器系统框图和解码器系统框图，可以看出，虚线框中框出的即为编码器中内嵌的解码器。

上图中，xn为输入的信号，通过与预测值相减得到预测误差dn，dn经量化后得到d^n。d^n一方便送到信道进行传输，另一方面用于更新预测值。

在一个DPCM系统中，有两个因素需要设计：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。本次实验中，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，通过对一个256级的灰度图像（或者彩色图像的亮度部分）进行DPCM编码，验证DCPM编码的编码效率。

二：实验流程及代码分析

实验流程框图：

关键代码分析：

本实验工程目录如下：

Huffman编码器工程目录如下：（Huffman编码上一实验已给出，这里不再赘述）

该DCPM编码实验主要包括一个主文件和一个rgb2yuv函数文件，是在实验2的基础上经添加相关代码，添加的代码下面将一一给出，rgb2yuv函数在之前实验2中已给出，这里不再赘述。

main.cpp文件中：

/*初始化变量*/

[cpp]view
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<span style="white-space:pre">      </span>//定义变量  

        char* bmpFileName = NULL;  

        char* yuvFileName = NULL;  

        /*add by yangyulan*/  

        char* yuv1FileName = NULL;//用于存储重建图像的文件  

        char* qFileName = NULL;//用于存储量化误差图像的文件  

        /*end by yangyulan*/  

        bmpFileName = argv[1];  

        yuvFileName = argv[2];  

        /*add by yangyulan*/  

        yuv1FileName = argv[3];  

        qFileName =  argv[4];  

        u_int8_t* q = NULL;//指向量化误差buffer的指针  

        /*end by yangyulan*/  

        u_int8_t* rgbBuf = NULL;  

        u_int8_t* yBuf = NULL;  

        u_int8_t* uBuf = NULL;  

        u_int8_t* vBuf = NULL;

/*打开文件*/

[cpp]view
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<span style="white-space:pre">      </span>/*add by yangyulan */  

        FILE *yuv1File=  fopen(yuv1FileName, "ab");  

        if (yuv1File  == NULL)   

        {  

            printf("can not find yuv file\n");  

            exit(1);  

        }  

        FILE *qFile=  fopen(qFileName, "ab");  

        if (qFile  == NULL)   

        {  

            printf("can not find q file\n");  

            exit(1);  

        }  

        /*end by yangyulan*/

/*开辟缓冲区*/

[cpp]view
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/*add by yangyulan*/  

    q = (u_int8_t*)malloc(width*height);  

    /*end by yangyulan*/

/*将原图像进行rgb2yuv处理并输出灰度文件后，进行如下DPCM编码处理*/

[cpp]view
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/*add by yangyulan*/  

            for ( int i = 0; i < height; i++)  

            {  

                float yp=128;//yp为预测值  

                for (int j = 0; j < width; j++)  

                {  

                    float m=(float)*(yBuf+i*width+j)-yp;//差值  

                    m/=2;//量化  

                    *(q+i*width+j)=(u_int8_t)(m+128);//量化误差  

                    //m*=2;//反量化  

                    *(yBuf+i*width+j)=(u_int8_t)(m+yp);//重建后的样本  

                    yp=(float)*(yBuf+i*width+j);//更新预测值  

                }  

            }  

                //将重建后的值写入文件  

                fwrite(yBuf, 1, width*height, yuv1File);  

                ++videoFramesWritten;  

                //将量化误差写入文件  

                fwrite(q,1,width*height,qFile);  

            /*end by yangyulan*/