基于DCT的数字图像压缩及Matlab实现

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dct压缩算法

摘要：

1.引言

2.DCT 压缩算法的基本原理

3.DCT 压缩算法的优缺点

4.DCT 压缩算法在图像压缩领域的应用

5.总结

正文：

1.引言

数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是现代通信、图像处理、音频处理等领域的重要技术。在图像处理中，DCT（Discrete Cosine Transform，离散余弦变换）压缩算法是一种广泛应用的压缩方法。本文将详细介绍DCT 压缩算法的基本原理、优缺点以及在图像压缩领域的应用。

2.DCT 压缩算法的基本原理

DCT 压缩算法是一种基于离散余弦变换的压缩方法。其基本原理是将图像的二维空间域数据变换到一维频域数据，以降低数据冗余。在频域中，可以对数据进行更高效的编码和传输。DCT 变换后的系数具有能量集中在低频部分的特点，这使得数据在压缩后具有较高的重建质量。

3.DCT 压缩算法的优缺点

DCT 压缩算法的优点有：

（1）变换后的系数具有能量集中在低频部分的特点，有利于数据的压缩和

传输。

（2）DCT 变换具有可逆性，可以通过逆变换将压缩后的数据还原为原始数据。

（3）DCT 变换适用于各种图像压缩标准，如JPEG、JPEG2000 等。

然而，DCT 压缩算法也存在一定的缺点：

（1）计算复杂度较高，对于大规模图像处理，计算时间和内存消耗可能成为一个限制因素。

（2）DCT 变换仅适用于图像压缩，对于其他类型的数据，如音频、视频等，需要采用其他变换方法。

4.DCT 压缩算法在图像压缩领域的应用

DCT 压缩算法在图像压缩领域具有广泛的应用，如JPEG、JPEG2000 等图像压缩标准均采用了DCT 变换。以JPEG 为例，它采用了基于DCT 的二维预测编码方法，通过对图像的二维数据进行预测、变换、量化、编码等步骤，实现图像的高效压缩。同时，JPEG 标准还采用了二维哈达玛变换、小波变换等方法，以进一步降低图像的冗余信息。

基于DCT和小波变换的图象压缩及Matlab实现

贺勤，张亚东，田勇
（．昌学院数学科学学院，河南许昌４１０；２江西农业大学，江西南昌３０４）１许６００．３０５
【摘要】文章介绍基于ＤＣ变（Ｔ换离散余弦变换）和小波变换的图象数据压缩技术，并对其进行Ｍａａｔｂ实现，ｌ分析Ｍａａｔｂｌ
在数字图象压缩处理技术中的应用。【关键词】ＤＣＴ变换；小波变换；图象压缩；Ｍａａｔｂ实现ｌ【中图分类号】Ｔ３１１Ｐ９，４【文献标识码】Ａ【文章编号】１０－１１２０）７０４－２０８１５（０８０－０３０
ｌ函数名：ｉｒａ＿ｍｅｄ
调用格式：ｂｋｒｃＡ［，ｎ，ｆｎ，其功能是应用函ｌｐｏ（，ｍ］ｕ）数ｆｎ对图象Ａ的每个不同ｍｕ ×ｎ块进行处理，必要时对Ａ的四周补０ｕ。Ｆｎ可以是一个内联函数，一个包含函数名的字符串或表达式串。Ｆｎ应对ｍｕＸｎ块Ｘ进行处理，返回一个矩阵、向量或标量至ＹＹｆｎＸ，ｌｐｏ。＝ｕ（）ｂｋｒｃ并不需要Ｙ与Ｘ同大小，但仅当Ｙ与Ｘ同大小时，Ｂ与Ａ同大小。５函数名：ｗｖｄｃ．ａｅｅ２调用格式：［，ＳＣ］＝ｗｖｄｃ（，Ｎｗｌｍ ’ ，该函ａｅｅ２Ｘ，’ｒｅ）ａ数返回矩阵Ｘ的一个Ｎ层小波分解，使用的小波名由字符串ｗｌｍ ’ 配，Ｎ必须是正整数。ｒｅ匹ａ

基于DCT变换的图像压缩技术的研究

本科毕业设计论文

题目:基于DCT变换的图像压缩技术的研究

专业名称：

学生姓名：

指导教师：

毕业时间：

毕业

一、题目

基于DCT变换的图像压缩技术的研究

二、指导思想和目的要求

指导思想：图像信息给人们以直观、生动的形象，成为人们获取外部信息的重要途径。然而数字图像具有极大的数据量。在目前的计算机系统条件下，若图像信息不经过压缩，则会占用信道，传输速率变慢，而且传输成本变得昂贵，这对图像的储存、传输及使用都非常不利，同时也阻碍了人们对图像的有效获取和使用。因此，图像压缩技术的重要性也越来越高，在学习、生产、生活等方面的作用也越来越显著，对图像进行压缩成为图像研究领域的重要课题。

目的要求：基于DCT变换的图像压缩技术，首先介绍图像压缩的基本原理及方法，然后了解离散余弦变换的性质以及JPEG图像压缩算法，最后从DCT 变换、量化以及熵编码三个过程进行详细论述，利用MATLAB仿真软件实现基于DCT变换的图像压缩，去除冗余数据，节约文件所占的码字，降低原始图像数据量，解决图像数据量巨大的问题，以达到对图像进行压缩的目的。

三、主要技术指标

图像的质量评价方法主要有两种：一种是主观评价，另一种是客观评价。主观评价直接反映人眼的视觉感受，主要从亮度、色调、饱和度和细节分辨等方面入手，但因观察者个体差异、人力成本较高等原因而存在许多不足之处。通常客观评价的方法应用更广泛。常用的客观评价方法和标准有压缩比（CR）和峰值信噪比（PSNR）两种。再根据不同的量化系数得到不同的压缩比和峰值信噪比。

x,和标准图像f0()y x,的大小是M⨯N,常用客观评价指标定设待评价图像f()y

基于DCT的JPEG图像压缩编码算法的MATLAB实现

文献标识码：Ａ
和命令，两个不同的角度来实现对此算法的仿真．从中圄分类号：Ｐ９Ｔ３１９
在计算机数字图像文件常用格式中，为静止图像压缩编码技术国际标准推出的Ｊ作眦
（０ｔｈｔｒｐ — ＪｉｏｇａｈｎＰｏ
维普资讯 http://www.cqvip.com
第１第１５卷期
２０年３０２－月
ＪｕａｆＺｉｇＷａｌＵｉｅｓｙｏｒｌ｝ａｎｉｎｖｒｉｎｏｎｔ
浙江万里学院学报
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ｂ，ｏ】
Ｍａ２百度文库ｒ０２
文章编号：６１２ｏ２ｏ］ｌ０２ —０．１７ —２５ｉｏ２ｏ一０８４－
码理论算法的仿真．＿ＴＡＢ是一套功能十分强太的工程计算及数据分析应用软件，泛应用于工业、／４Ｉ５３ｄ广电
子、制、号及图像处理等各领域ＭＡＬＢ．身除了提供强大的图形绘制和输出功能外，控信Ｔ￣５３本同时还发布
了影像处理工具箱（ｎＰｏｅｓｇｏｌｘ，门用于图像的处理．ｈａｒｓｉＴｏｏ）专ｃｎｂ

基于二维DCT的图像压缩编码及其实现

基于二维ＤＣＴ的图像压缩编码及其实现

作者：李春霞

来源：《现代电子技术》2008年第16期

摘要：DCT变换是图像压缩的一项重要技术，如何准确、快速进行图像压缩一直是国内外研究的热点。主要介绍基于DCT变换的图像压缩编码算法，给出具体的实现方法和步骤，并用Matlab进行了算法仿真。实验结果表明，该算法实现简单，在很大压缩范围内，都能得到很好的重建图像质量，满足不同场合要求不同图像质量的实际需要。这里利用Matlab做仿真实验，方法简单、速度快且误差小，大大提高了图像压缩的效率和精度。

关键词：图像压缩；DCT变换；Matlab仿真；峰值信噪比

中图分类号：TP391 文献标识码：B 文章编号：1004373X(2008)1615703

Image Compression Coding and Implementation Based on 2DDCT

LI Chunxia

(College of Electric and Information Engineering,Shaanxi University of Science & Technology,Xi′an,710021,China)

Abstract：The DCT transform is an important technique in the field of image compression.How to compress the image accurately and fast has been a research focus both at home and abroad all the time.This paper mainly introduces the algorithm of the image compress coding based on DCT,and shows details of realization.Then the algorithm is simulated by Matlab.Simulation experiments show that the algorithm is simple to realize.The reconstructed images are of good quality satisfying the demands of different image quality on various occasions under the circumstances of very large compression range.The innovation spot of this paper is that the method doing experiments with Matlab is simple,rapid and with little error.It can improve the efficiency and precision of the image compression greatly.

基于改进的DCT变换的图像压缩算法研究

图像压缩是数字图像处理的重要研究领域之一。图像压缩是指将数字图像的数据量缩小，以节省存储空间和传输代价。图像压缩技术包括有损压缩和无损压缩两种。有损压缩是在压缩过程中有一部分数据丢失，可以达到更高的压缩比，但会影响图像的质量。而无损压缩则是在不丢失数据的情况下，压缩图像的数据量，但压缩比相对较小。

在数字图像中，我们可以用离散余弦变换（DCT）进行图像压缩。DCT变换是将图像从空间域转换到频域的一种方法。通过DCT变换，我们可以得到图像的频域系数，可以过滤掉一些高频的小波，达到图像压缩的目的。但是DCT变换在压缩过程中存在问题，传统的DCT变换容易造成“块效应”现象，也就是说在压缩过程中，图像被分成若干个块，而每一块单独进行压缩，导致压缩后的图像存在明显的方块状失真。因此，我们需要对DCT变换进行改进，以避免“块效应”现象。

改进后的DCT变换被称为改进算法DCT-IV变换。改进算法DCT-IV变换通过交错扫描和直接DCT变换两种方法对块进行编码，有效地避免了“块效应”现象。改进算法DCT-IV变换的编解码复杂度较传统DCT变换略高，但是在图像处理方面，具有更好的压缩性能和更高的视觉感受质量。改进算法DCT-IV变换还具有更好的数据利用率和压缩能力，特别是当需要压缩高质量图像时，改进算法DCT-IV 变换将表现出更为先进的压缩性能。

但是，改进算法DCT-IV变换也存在一些问题。首先，改进算法DCT-IV变换需要一定的计算量，特别是当需要处理大型图像时，需要更长的计算时间；其次，改进算法DCT-IV变换的压缩比相对于传统DCT变换而言并不是太高。

(完整版)DCT变换与KLT变换在图像压缩中的应用

DCT变换与KLT变换在图像压缩中的应用

专业：电子与通信工程

学号：16213026 16213024

姓名：

1 报告简介 (1)

2 算法原理 (1)

2.1 DCT算法原理 (1)

2.2 KLT算法原理 (3)

3 仿真分析 (5)

3.1 DCT仿真分析 (5)

3.2 KLT仿真分析 (7)

5 总结 (8)

参考文献 (9)

附录：MATLAB代码 (10)

DCT变换与KLT变换在图像压缩中的应用

1 报告简介

随着数据化时代的开启，图像压缩技术越来越成熟并且应用越来越广泛，本文在研究近年来图像压缩一般方法的基础上，介绍了基于DCT变换的图像压缩的基本原理及其实现步骤，以及扩展研究了KL变换的图像压缩方法，并使用MATLAB,针对同一幅原始图像进行不同方法的压缩比较，给出了实验仿真结果。

本论文首先提出了用MATLAB来实现DCT变换的数字图像压缩技术, 方法简单,快速,且误差小。然后介绍了KLT图像压缩编码的具体过程和方法。最后分析了图像经过2种压缩方法时，图像质量的变化情况。

2 算法原理

2.1 DCT算法原理

DCT变换利用傅立叶变换的性质。采用图像边界褶翻将像变换为偶函数形式，然后对图像进行二维傅立叶变换，变换后仅包含余弦项，所以称之为离散余弦变换。

DCT编码属于正交变换编码方式，用于去除图像数据的空间冗余。变换编码就是将图像光强矩阵(时域信号)变换到系数空间(频域信号)上进行处理的方法。在空间上具有强相关的信号，反映在频域上是在某些特定的区域内能量常常被集中在一起，或者是系数矩阵的分布具有某些规律。我们可以利用这些规律在频域上减少量化比特数，达到压缩的目的。图像经DCT变换以后，DCT系数之间的相关性就会变小。而且大部分能量集中在少数的系数上，因此，DCT变换在图像压缩中非常有用，是有损图像压缩国际标准JPEG的核心。从原理上讲可以对整幅图像进行DCT变换，但由于图像各部位上细节的丰富程度不同，这种整体处理的方式效果不好。为此，发送者首先将输入图像分解为8

matlab实验,图像变换域分析(dct变换和小波变换)

实验一图像DCT 变换

一、实验目的

1.了解DCT 处理图像的基本知识；

2.掌握用matlab 将对图像进行DCT 变换。。二、实验内容

1．对图像进行DCT 处理；

2．显示变换后的图像的三维的频谱； 3．对matlab 代码进行一定的文字说明；

三、实验原理

离散余弦变换（Discrete Cosine Transform ，DCT ）是一种实数域变换，其变换核为实数余弦函数。对一幅图像进行离散余弦变换后，许多有关图像的重要可视信息都集中在DCT 变换的一小部分系数中。因此，离散余弦变换（DCT ）是有损图像压缩JPEG 的核心，同时也是所谓“变换域信息隐藏算法”的主要“变换域（DCT 域）”之一。因为图像处理运用二维离散余弦变换，所以直接介绍二维DCT 变换。

一个矩阵的二维DCT 定义如下：

首先将输入图像分解为8*8或16*16块，然后再对每个图像块进行二维DCT 变换，接着再对DCT 系数进行量化、编码和传输；接收者通过对量化的DCT 系数进行解码，并对每个图像块进行的二维DCT 反变换。最后将操作完成后所有的块拼接起来构成一幅单一的图像。对于一般的图像而言，大多数DCT 系数值都接近于0，所以去掉这些系数不会对重建图像的质量产生较大影响。因此，利用DCT 进行图像压缩确实可以节约大量的存储空间。在实验中，先将输入的原始图像分为8*8块，然后再对每个块进行二维DCT 变换。MATLAB 图像处理上具箱中提供的二维DCT 变换及DCT 反变换函数如下。

基于DCT 的JPEG 图像压缩编码理论算法过程框图如下：

基于DCT变换的图像压缩算法

图像处理技术一直是计算机科学的热门领域之一，其中基于DCT变换的图像

压缩算法因其高效性和广泛应用而备受关注。本文将探讨基于DCT变换的图像压

缩算法的原理及其在实际应用中的表现。

一、原理概述

DCT变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学方法，被广泛应用于信号处理和图像压缩中。在图像处理中，DCT变换被用于将一个N×N的图像块转换为

N×N的系数矩阵，其中每个系数表示该图像块在特定空间频率上的响应。

基于DCT变换的图像压缩算法的原理是将图像分为若干个N×N的图像块，然

后将每个图像块使用DCT变换转换为系数矩阵。由于在图像中，高频分量的取值

通常较小，而低频分量的取值通常较大，因此使用系数矩阵中的高频分量可以有效地压缩图像数据。

二、实际表现

基于DCT变换的图像压缩算法在实际应用中表现良好。例如，在数字摄像机、移动电话摄像头和医学成像设备中，都广泛采用了基于DCT变换的图像压缩算法。此外，在图像传输和存储中，也经常使用基于DCT变换的图像压缩算法。

在实际应用中，基于DCT变换的图像压缩算法的主要优点是压缩比高、压缩

速度快、重建质量好。此外，基于DCT变换的图像压缩算法还可以进行可逆压缩

和不可逆压缩，具有高容错性和灵活性。

三、应用举例

在数字摄像机中，基于DCT变换的图像压缩算法被广泛传播和应用。数字摄

像机通常具有高分辨率和高帧速率的优点，但其生产成本较高。因此，数字摄像机

厂家采用基于DCT变换的图像压缩算法，以在不降低图像质量的情况下降低数据传输量。

在移动电话摄像头中，基于DCT变换的图像压缩算法同样被广泛采用。由于移动电话摄像头的处理能力和存储能力较低，因此使用基于DCT变换的图像压缩算法有助于节省存储空间和传输带宽。

Matlab中的数据压缩与图像编码方法

Matlab中的数据压缩与图像编码方法引言

在当今数码时代，数据的传输和存储已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，随着数据量的不断增长，传输和存储的需要也变得越来越庞大。为了解决这一问题，数据压缩和图像编码方法被广泛应用于各种领域。本文将介绍一些在Matlab中实现数据压缩和图像编码的常用方法。

一、数据压缩

1. 频谱压缩

频谱压缩是一种将信号的频谱范围压缩到较小范围的方法。在Matlab中，可以使用FFT（快速傅里叶变换）和IFFT（逆快速傅里叶变换）函数来实现频谱压缩。首先，通过FFT将信号转换成频域表示，然后对频域信号进行一定的处理，例如减小高频分量的权重，最后通过IFFT将信号转换回时域表示。这样就可以实现信号的频谱压缩，减小信号的数据量。

2. 基于哈夫曼编码的数据压缩

哈夫曼编码是一种基于变长编码的压缩方法，它通过使用较短的编码表示出现频率较高的符号，而使用较长的编码表示出现频率较低的符号。在Matlab中，可以使用`huffmandict`函数创建哈夫曼字典，然后使用`huffmanenco`函数对数据进行编码，使用`huffmandeco`函数对数据进行解码。这样就可以实现基于哈夫曼编码的数据压缩。

3. 无损压缩与有损压缩

无损压缩是一种保持数据完整性的压缩方法，它通过使用编码和解码技术来减小数据的存储和传输需求，同时保持数据的完整性。在Matlab中，可以使用无损

压缩算法，如Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法和Run Length Encoding（RLE）算法，来实现无损压缩。

数字图像处理DCT变换课程设计

1.相关知识

1.1 DCT变换在数字图像应用

1.2 数字图像处理的主要方法 (1)

1.3 DCT在MATLAB的实现 (1)

2. 课程设计分析 (3)

2.1 DCT 的基本原理 (3)

3. 程序 (6)

4. 仿真结果 (7)

4.1压缩前后图像对比 (7)

4.2 DCT变换三维投影 (8)

5. 结果分析 (9)

6.结论 (11)

7.参考文献 (12)

1.相关知识

1.1 DCT变换在数字图像应用

在JPEG各类图像压缩算法中,基于离散余弦变换(DCT ,Discrete Cosine Transform) 的图像压缩编码过程称为基本顺序过程,它应用于绝大多数图像压缩场合, 并且它能在图像的压缩操作中获得较高的压缩比。另外,重构图像与源图像的视觉效果基本相同。DCT变换是在最小均方误差条件下得出的最佳正交变换,且已获得广泛应用, 并成为许多图像编码国际标准的核心。DCT变换的变换核心为余弦函数,计算速度较快, 有利于图像压缩和其他处理。 MATLAB是由美国Math2Works公司推出的用于数值计算和图形处理的科学计算软件, 它集数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示多种功能于一体,构成了一个方便的界面,友好的用户环境。本文主要应用MATLAB6.5中发布的影像处理工具箱中的相关函数和命令来实现基于DCT的图像压缩编码理论算法的仿真。

1.2 数字图像处理的主要方法

空域法和变换域法。

a.空域法

把图像看作是平面中各个象素组成的集合，然后直接对这个二维函数进行相应的处理。

b. 频域法（变换域法)

基于MATLAB的DCT变换及其在图像压缩中的应用

ｌ音，ｕＶ＿０
ｉ＇，Ｖｕ２＝，１…
；１ｒ。
，Ｉ，、Ｖｖ：ｏ
ｌ＇，－－Ｖｖ２－１，，＇Ｎ
二维离散余弦反变换公式如下：
；ｃｃＦ。啬（（（ｓ一ｕｖｕ））
ｘ０１ ’。＝，，。，Ｍ一１ｙ０１… ，；＝，，Ｎ一１
１图像压缩编码基础．
２１．离散余弦变换的定义二维离散余弦正变换的公式如下：
Ｆｃ））（（ ∑ ｎｕｃ
ｘ＝Ｏ
．ｃ－ｏｓ
±
ห้องสมุดไป่ตู้
ｕ，，一，＝０１－Ｍ一１ｖ，，，１；＝０１ … Ｎ一
其中：
，
、
０Ｊ１ｒｔ丁 “
图像压缩即去除多余数据。以数学的观点来看，图像压缩过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合。因此，图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术，也称图像编码。１１图像压缩的基本方法．图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩。这是因为有损压缩方法，尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也应尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像，例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的（有时是无法感知的）这样就可以大幅度地减小位速。，无损图像压缩方法有：程长度编码，编码法（Ｌｗ这样的自行熵如Ｚ适应字典算法）有损压缩方法有：１将色彩空间化减到图像中常用的；（）颜色。（）抽样。（）换编码。（）形压缩（ｒｅａｃｍｐｅｓｎ。２色度３变４分Ｆａｔｏｒｓｉ）ｌｏ１．止图像编码的国际标准ＪＥ２静ＰＧ

基于DCT的图像压缩编码算法及Matlab实现

电子与信息工程学院

信号与信息处理

刘厚鹏

1030092090

基于DCT的图像压缩编码算法及Matlab实现

一．DCT介绍

离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT变换）是一种与傅立叶变换紧密相关的数学运算。在傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将其离散化可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换。

二．基于DCT的图像压缩编码算法的表述

在编码过程中，首先将输入图像分解为8⨯8大小的数据块，然后用正向二维DCT,把每个块转变成64个DCT系数值，其中1个数值是直流（DC）系数，即8⨯8空域图像子块的平均值，其余的63个是交流（AC）系数,接下来对DCT系数进行量化，最后将变换得到的量化的DCT系数进行编码和传送，形成压缩后的图像格式.在解码过程中，先对已编码的量子化的DCT系数进行解码，然后求逆量化并把DCT系数转化为8⨯8样本像块（使用二维DCT反变换），最后将操作完成后的块组合成一个单一的图像.这样就完成了图像的压缩和解压过程.

三．Matlab实现

应用MATLAB仿真实现中，主要是在解析式定义基础上采用二维DCT变换的矩阵式定义来实现的.

MATLAB仿真实现过程：

I=imread('1.tif');

I=im2double(I);

T=dctmtx(8);

B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T');

mask=[1 1 1 1 0 0 0 0

1 1 1 0 0 0 0 0

MATLAB图象压缩讲解

1.图像压缩的概念

减少表示数字图像时需要的数据量

2。图像压缩的基本原理

去除多余数据.以数学的观点来看,这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合

图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术，也称图像编码.

图像数据之所以能被压缩,就是因为数据中存在着冗余。

图像数据的冗余主要表现为：

（1）图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余;

（2）图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余;

（3）不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。

3数据压缩的目的

就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。由于图像数据量的庞大，在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。

信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增,因此,无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。在遥感技术中，各种航天探测器采用压缩编码技术，将获取的巨大信息送回地面.

图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用，它的目的是减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据。

4、图像压缩基本方法

图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩，这是因为有损压缩方法，尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像,例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的(有时是无法感知的），这样就可以大幅度地减小位速。

从压缩编码算法原理上可以分为以下3类：

Matlab技术图像压缩算法

图像压缩是数字图像处理中的一项重要技术，它通过减少图像数据的冗余性，实现图像数据的压缩和存储。在实际应用中，我们常常需要在保证图像质量的前提下，尽可能减少图像的存储空间和传输带宽。Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了一系列图像压缩的算法和工具，本文将介绍一些常用的Matlab技术图像压缩算法。

一、离散余弦变换（DCT）算法

离散余弦变换是一种广泛应用于图像压缩的算法。DCT算法将图像分解为一系列互不相关的频域分量，通过对这些分量进行量化和编码，实现图像的压缩。

在Matlab中，可以使用dct2函数对图像进行离散余弦变换。首先，需要将原始图像转换为灰度图像，然后将像素值缩放到（-127，127）的范围内。接下来，可以使用dct2函数对图像进行离散余弦变换，得到图像的频域分量。

在量化阶段，可以选择不同的量化步长来控制图像的压缩比。较大的量化步长将导致更高的压缩比，但同时也会引入更多的失真。在编码阶段，可以使用Huffman编码等技术对量化后的系数进行编码，进一步减小图像的存储空间。二、小波变换（Wavelet Transform）算法

小波变换是另一种常用的图像压缩算法。相比于离散余弦变换，小波变换能够更好地捕捉到图像的局部特征，提供更高的压缩效果。

在Matlab中，可以使用wavedec2函数对图像进行小波变换。首先，需要将原始图像转换为灰度图像，然后对图像进行小波分解。分解得到的低频分量和高频分量之间存在一种层次结构，可以选择保留较低频的分量来实现不同程度的压缩。

基于DCT变换的数字图像压缩技术及其Matlab实现

石油学院电子工程及仪器系任教。主要从事测试计量技术及仪器方向的教学和科Biblioteka Baidu研工作。
１离散余弦变换的概念
１１一维离散余弦正反变换的公式．
ＮＩ－
）一（ｃＦ足一２ｆｎｏ（） ∑ ）ｓ
一
，
ｋ一０，２，，１， … Ⅳ 一１
（１）
蓦ｓ
，
ｋ一０，２，，１， … Ⅳ ～１
摘
要：绍了Ｍａｌｂ的基本功能，出了用Ｍａｌｂ来实现ＤＴ变换的数字图像压缩技术，方法简单。快速。介ｔａ提ｔａＣ且
误差小。
关键词：离散余弦；Ｍａｌｂ图像压缩ｔ；ａ
当前处于信息高速流通时代，求在保证质量的前提下，以较小的空间存储图像和较小的比特率传输图像，要这就需要采用各种图像压缩编码技术来实现。ＤＴ变换是最小均方误差条件得出的较优的正交变换，且已经获Ｃ得广泛的应用，已经成为许多图像编码国际标准ＤＴ变换的数字图像压缩技术中的核心。并Ｃ离散余弦变换的变换核是余弦函数，计算速度较快，有利于图像压缩和其他处理。