一种基于MATLAB的JPEG图像压缩具体实现方法

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基于Matlab的JPEG图像压缩编码仿真实现

( College of M echanical and E lectr ical Eng ineering, H ebi Co llege of Vocation and T echno logy, H ebi 458030, China ) Abstrac t: The a lgor ithm o f the JPEG image com pression based on DCT w as d iscussed. Then sim ulation exper im ents w ere done w ith M atlab 6. 5 and ra te d istortion curve w as drawn w ith different compression பைடு நூலகம்o the sam e im age L ena. S imu lation experim ents show tha t the reconstructed im ages are of good quality satisfy ing peop le s v isua l requ irementw ith PSNR above 30 db under the c ir cum stances o f very large compress ion range at var ious compression ratio and b it rate. D iffe rent types o f compression of the images satisfy the dem ands o f d ifferent im age qua lity on various o ccasion and rate contro .l T he m ethod do ing experim ents w ith M atlab is simp le and w ith little error. It can im prove the effic iency and precision o f the image com pression greatly. K ey word s: joint photographie experts group ( JPEG ); im age com pression algorithm; discrete cosine transfo rm ( DCT ) ; H uff m an encoding; peak signal to no ise ratio ( PSNR )

基于Matlab的图像压缩实现_曹玉茹

29982009,30(12)计算机工程与设计Computer Engineering and Design0引言虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的，或者说存在冗余信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像，同时又不会损害图像的有效信息。

数字图像的冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、符号冗余、结构冗余和知识冗余。

由于在图像数据中存在如此多的冗余信息，因此，这为图像压缩编码提供了依据。

经过压缩之后的图像，其容量可以大大减少，更加方便存储和传输。

我们平常所拍摄的数码图像都含有非常大的数据量，它与通信网容量的矛盾及其传输和存储的困难都极大地制约了数字图像的发展。

图像压缩编码最根本的目的就是要以尽量少的比特数来表征图像，同时要保持解压缩后图像的质量，使之符合拍摄者的要求。

与此同时，由于拍摄者的水平参差不齐，往往拍摄的图像会不尽如人意。

因此，对原始图像的二次处理也成为一个非常引人注目的课题。

传统的图像压缩方法主要是基于DCT 变换的压缩。

由于DCT 除了具有一般的正交变换性质外，它的变换阵的基向量能很好地描述人类语音信号和图像信号的相关特征。

因此，在对语音信号、图像信号的变换中，DCT 变换被认为是一种准最佳变换。

近年颁布的一系列视频压缩编码的国际标准建议中，都把DCT 作为其中的一个基本处理模块。

除此之外，DCT 还是一种可分离的变换。

现在新型的图像压缩有了这样一个趋势，即从基于DCT 变换的压缩转向基于小波信号进行压缩。

由于小波的种类繁多，利用不同的小波可以进行不同图像的压缩，而且相对于DCT 压缩，小波图像对彩色图像的压缩更加方便简单(在以后的实验将会提到)。

因此，运用小波进行图像压缩越来越广泛，最新的JEPG2000图像压缩格式就开始基于小波对图像进行压缩编码。

本文就数码图像压缩进行研究，运用Matlab 软件在DCT 域和小波域上实现图像压缩编码理论算法及其仿真实验的实现。

matlab实现jpeg算法进行图像压缩的源代码

function jpeg %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% THIS WORK IS SUBMITTED BY:%%%% OHAD GAL%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%close all;% ==================% section 1.2 + 1.3% ==================% the following use of the function:%% plot_bases( base_size,resolution,plot_type )%% will plot the 64 wanted bases. I will use "zero-padding" forincreased resolution% NOTE THAT THESE ARE THE SAME BASES !% for reference I plot the following 3 graphs:% a) 3D plot with basic resolution (64 plots of 8x8 pixels) using "surf" function% b) 3D plot with x20 resolution (64 plots of 160x160 pixels) using "mesh" function% c) 2D plot with x10 resolution (64 plots of 80x80 pixels) using "mesh" function% d) 2D plot with x10 resolution (64 plots of 80x80 pixels) using "imshow" function%% NOTE: matrix size of pictures (b),(c) and (d), can support higher frequency = higher bases% but I am not asked to draw these (higher bases) in this section ! % the zero padding is used ONLY for resolution increase !%% get all base pictures (3D surface figure)plot_bases( 8,1,'surf3d' );% get all base pictures (3D surface figure), x20 resolutionplot_bases( 8,20,'mesh3d' );% get all base pictures (2D mesh figure), x10 resolutionplot_bases( 8,10,'mesh2d' );% get all base pictures (2D mesh figure), x10 resolutionplot_bases( 8,10,'gray2d' );% ==================% section 1.4 + 1.5% ==================% for each picture {'0'..'9'} perform a 2 dimensional dct on 8x8 blocks.% save the dct inside a cell of the size: 10 cells of 128x128 matrix% show for each picture, it's dct 8x8 block transform.for idx = 0:9% load a pictureswitch idxcase {0,1}, input_image_128x128 =im2double( imread( sprintf( '%d.tif',idx ),'tiff' ) );otherwise, input_image_128x128 =im2double( imread( sprintf( '%d.tif',idx),'jpeg' ) );end% perform DCT in 2 dimension over blocks of 8x8 in the given picture dct_8x8_image_of_128x128{idx+1} =image_8x8_block_dct( input_image_128x128 );if (mod(idx,2)==0)figure;endsubplot(2,2,mod(idx,2)*2+1);imshow(input_image_128x128);title( sprintf('image #%d',idx) );subplot(2,2,mod(idx,2)*2+2);imshow(dct_8x8_image_of_128x128{idx+1});title( sprintf('8x8 DCT of image #%d',idx) );end% ==================% section 1.6% ==================% do statistics on the cell array of the dct transforms% create a matrix of 8x8 that will describe the value of each "dct-base"% over the transform of the 10 given pictures. since some of the values are% negative, and we are interested in the energy of the coefficients, we will% add the abs()^2 values into the matrix.% this is consistent with the definition of the "Parseval relation" in Fourier Coefficients% initialize the "average" matrixmean_matrix_8x8 = zeros( 8,8 );% loop over all the picturesfor idx = 1:10% in each picture loop over 8x8 elements (128x128 = 256 * 8x8 elements)for m = 0:15for n = 0:15mean_matrix_8x8 = mean_matrix_8x8 + ...abs( dct_8x8_image_of_128x128{idx}(m*8+[1:8],n*8+[1:8]) ).^2;endendend% transpose the matrix since the order of the matrix is elements along the columns,% while in the subplot function the order is of elements along the rows mean_matrix_8x8_transposed = mean_matrix_8x8';% make the mean matrix (8x8) into a vector (64x1)mean_vector = mean_matrix_8x8_transposed(:);% sort the vector (from small to big)[sorted_mean_vector,original_indices] = sort( mean_vector );% reverse order (from big to small)sorted_mean_vector = sorted_mean_vector(end:-1:1);original_indices = original_indices(end:-1:1);% plot the corresponding matrix as asked in section 1.6figure;for idx = 1:64subplot(8,8,original_indices(idx));axis off;h = text(0,0,sprintf('%4d',idx));set(h,'FontWeight','bold');text(0,0,sprintf('\n_{%1.1fdb}',20*log10(sorted_mean_vector(idx)) ));end% add a title to the figuresubplot(8,8,4);h = title( 'Power of DCT coefficients (section 1.6)' );set( h,'FontWeight','bold' );% ==================% section 1.8% ==================% picture 8 is chosen% In this section I will calculate the SNR of a compressed image againts% the level of compression. the SNR calculation is defined in the header% of the function: <<calc_snr>> which is given below.%% if we decide to take 10 coefficients with the most energy, we will% zeros to the other coefficients and remain with a vector 64 elements long% (or a matrix of 8x8)% load the original imageoriginal_image = im2double( imread( '8.tif','jpeg' ) );% I will use this matrix to choose only the wanted number ofcoefficients% the matrix is initialized to zeros -> don't choose any coefficient at allcoef_selection_matrix = zeros(8,8);% compressed picture set (to show the degrading)compressed_set = [1 3 5 10 15 20 30 40];% this loop will choose each time, the "next-most-energetic"coefficient,% to be added to the compressed image -> and thus to improove the SNRfor number_of_coefficient = 1:64% find the most energetic coefficient from the mean_matrix[y,x] = find(mean_matrix_8x8==max(max(mean_matrix_8x8)));% select if for the compressed imagecoef_selection_matrix(y,x) = 1;% replicate the selection matrix for all the parts of the dct transform% (remember that the DCT transform creates a set of 8x8 matrices, where% in each matrix I need to choose the coefficients defined by the % <<coef_selection_matrix>> matrix )selection_matrix = repmat( coef_selection_matrix,16,16 );% set it as zero in the mean_matrix, so that in the next loop, we will% choose the "next-most-energetic" coefficientmean_matrix_8x8(y,x) = 0;% choose the most energetic coefficients from the original image% (total of <<number_of_coefficient>> coefficients for this run in the loop)compressed_image = image_8x8_block_dct(original_image) .*selection_matrix;% restore the compressed image from the given set of coeficientsrestored_image = image_8x8_block_inv_dct( compressed_image );% calculate the snr of this image (based on the original image)SNR(number_of_coefficient) =calc_snr( original_image,restored_image );if ~isempty(find(number_of_coefficient==compressed_set))if (number_of_coefficient==1)figure;subplot(3,3,1);imshow( original_image );title( 'original image' );endsubplot(3,3,find(number_of_coefficient==compressed_set)+1);imshow( restored_image );title( sprintf('restored image with %dcoeffs',number_of_coefficient) );endend% plot the SNR graphfigure;plot( [1:64],20*log10(SNR) );xlabel( 'numer of coefficients taken for compression' );ylabel( 'SNR [db] ( 20*log10(.) )' );title( 'SNR graph for picture number 8, section 1.8' );grid on; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%% --------------------------------------------------------------------------------%% I N N E R F U N C T I O N I M P L E M E N T A T I O N%% --------------------------------------------------------------------------------%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% ---------------------------------------------------------------------------------% pdip_dct2 - implementation of a 2 Dimensional DCT%% assumption: input matrix is a square matrix !% ---------------------------------------------------------------------------------function out = pdip_dct2( in )% get input matrix sizeN = size(in,1);% build the matrixn = 0:N-1;for k = 0:N-1if (k>0)C(k+1,n+1) = cos(pi*(2*n+1)*k/2/N)/sqrt(N)*sqrt(2);elseC(k+1,n+1) = cos(pi*(2*n+1)*k/2/N)/sqrt(N);endendout = C*in*(C');% ---------------------------------------------------------------------------------% pdip_inv_dct2 - implementation of an inverse 2 Dimensional DCT%% assumption: input matrix is a square matrix !% ---------------------------------------------------------------------------------function out = pdip_inv_dct2( in )% get input matrix sizeN = size(in,1);% build the matrixn = 0:N-1;for k = 0:N-1if (k>0)C(k+1,n+1) = cos(pi*(2*n+1)*k/2/N)/sqrt(N)*sqrt(2);elseC(k+1,n+1) = cos(pi*(2*n+1)*k/2/N)/sqrt(N);endendout = (C')*in*C;% ---------------------------------------------------------------------------------% plot_bases - use the inverse DCT in 2 dimensions to plot the base pictures%% Note: we can get resolution be zero pading of the input matrix% that is by calling: in = zeros(base_size*resolution)% where: resolution is an integer > 1% So I will use zero pading for resolution (same as in the fourier theory)% instead of linear interpolation.% ---------------------------------------------------------------------------------function plot_bases( base_size,resolution,plot_type )figure;for k = 1:base_sizefor l = 1:base_sizein = zeros(base_size*resolution);in(k,l) = 1; % "ask" for the "base-harmonic (k,l)"subplot( base_size,base_size,(k-1)*base_size+l );switch lower(plot_type)case'surf3d', surf( pdip_inv_dct2( in ) );case'mesh3d', mesh( pdip_inv_dct2( in ) );case'mesh2d', mesh( pdip_inv_dct2( in ) ); view(0,90);case'gray2d', imshow( 256*pdip_inv_dct2( in ) );endaxis off;end% add a title to the figuresubplot(base_size,base_size,round(base_size/2));h = title( 'Bases of the DCT transform (section 1.3)' );set( h,'FontWeight','bold' );% ---------------------------------------------------------------------------------% image_8x8_block_dct - perform a block DCT for an image% ---------------------------------------------------------------------------------function transform_image = image_8x8_block_dct( input_image )transform_image = zeros( size( input_image,1 ),size( input_image,2 ) ); for m = 0:15for n = 0:15transform_image( m*8+[1:8],n*8+[1:8] ) = ...pdip_dct2( input_image( m*8+[1:8],n*8+[1:8] ) );endend% ---------------------------------------------------------------------------------% image_8x8_block_inv_dct - perform a block inverse DCT for an image% ---------------------------------------------------------------------------------function restored_image = image_8x8_block_inv_dct( transform_image ) restored_image =zeros( size( transform_image,1 ),size( transform_image,2 ) );for m = 0:15for n = 0:15restored_image( m*8+[1:8],n*8+[1:8] ) = ...pdip_inv_dct2( transform_image( m*8+[1:8],n*8+[1:8] ) );endend% ---------------------------------------------------------------------------------% calc_snr - calculates the snr of a figure being compressed%% assumption: SNR calculation is done in the following manner:% the deviation from the original image is considered% to be the noise therefore:%% noise = original_image - compressed_image%% the SNR is defined as:%% SNR = energy_of_image/energy_of_noise%% which yields:% SNR = energy_of_image/((original_image-compressed_image)^2)% ---------------------------------------------------------------------------------function SNR = calc_snr( original_image,noisy_image )original_image_energy = sum( original_image(:).^2 );noise_energy = sum( (original_image(:)-noisy_image(:)).^2 );SNR = original_image_energy/noise_energy;以下是1-9号原图像，放到matlab的.m文件目录里，重命名9个图像名为1、2、3、4、5、6、7、8、9。

使用Matlab进行图像压缩的技巧

使用Matlab进行图像压缩的技巧引言图像是一种重要的信息表达方式，广泛应用于数字媒体、通信和计算机视觉等领域。

然而，由于图像所占用的存储空间较大，如何有效地进行图像压缩成为了一个重要的问题。

Matlab作为一种强大的数学计算和数据处理工具，可以提供多种图像压缩的技巧，本文将介绍一些常用且有效的图像压缩技巧。

一、离散余弦变换（Discrete Cosine Transformation, DCT）离散余弦变换是一种将空间域中图像转换为频域中的图像的技术。

在Matlab中，可以通过dct2函数实现离散余弦变换。

该函数将图像分块，并对每个块进行DCT变换，然后将变换后的系数进行量化。

通过调整量化步长，可以实现不同程度的压缩。

DCT在图像压缩中的应用广泛，特别是在JPEG压缩中得到了广泛的应用。

二、小波变换（Wavelet Transformation）小波变换是一种将时域信号转换为时频域信号的技术。

在图像压缩中，小波变换可以将图像表示为不同尺度和频率的小波系数。

通过对小波系数进行量化和编码，可以实现图像的有效压缩。

Matlab提供了多种小波变换函数，如wavedec2和waverec2。

这些函数可以对图像进行多尺度小波分解和重构，从而实现图像的压缩。

三、奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）奇异值分解是一种将矩阵分解为三个矩阵乘积的技术。

在图像压缩中，可以将图像矩阵进行奇异值分解，并保留较大的奇异值，从而实现图像的压缩。

Matlab提供了svd函数，可以方便地实现奇异值分解。

通过调整保留的奇异值个数，可以实现不同程度的图像压缩。

四、量化（Quantization）量化是将连续数值转换为离散数值的过程。

在图像压缩中，量化用于将变换后的图像系数转换为整数值。

通过调整量化步长，可以实现不同程度的压缩。

在JPEG压缩中，量化是一个重要的步骤，通过调整量化表的参数，可以实现不同质量的压缩图像。

基于Matlab环境的JPEG图像压缩算法

值的二维离散余弦变换。得到的ＤＴ系数根据式（）行Ｃ５进
量化
便于传输、存储和译码器进行译码，这样组织的数据通常称为ＪＥＰＧ位数据流（ＰＧｂｔｔａ。图像的离散余弦变换ＪＥｉｓｅｍ）ｒ
具有把高度相关数据能量集中的趋势，正是他用于图像压这缩的优点所在，这一点被广泛应用于图像压缩。对通常的故图像来说，多数ＤＴ系数的值非常接近０如果舍弃这些大Ｃ。
接近零的ＤＴ系数值，重构图像是并不会带来画面质量Ｃ在
（，＝０ｄＨ，Ｉｕ）ｒｎ ” ｕｌ
，
（）５
的显著下降。所以，用ＤＴ进行图像压缩可以节约大量利Ｃ
的存储空间。压缩应该在最合理的近似原图像的情况下使
ＪＥ（ｏｔｉｔｅｅｐｒｇｏｐ，ＰＧｊｉｃｒｘｅｒｕ）即联合图像专家组。ｎｐｕｔ
ＪＥＰＧ算法中首先对图像进行分块处理，在对每一快进行二维离散余弦变换，变换后的系数基本不相关，系数矩阵的且
Ｆｕ）ｃ）（ ∑ ∑ｆ，・（，＝（ｃ）（ｙｘ）
一
于空间线性预测技术（即差分脉冲编码调制）算法，该算法属
于无失真压缩算法；２种算法是基于离散余弦变换、程第行编码、熵编码的有失真压缩算法。目前比较流行后一种算法，即有失真ＤＴ压缩编码。Ｃ

基于MATLAB的JPEG压缩编码

本文对ＪＰＥＧ压缩算法进行了初步的研究，并编程实现了相应的算法，实验结果进对行了分析研究，出结论。得
１图像压缩技术的现状
图像压缩技术是数字时代的产物和重要组成部分，它的进步对整个社会的数字化和信息化都有不可估量的推动作用。然而，尽管各种通信媒介容量越来越大并且各种通信协议不断升级，随着通信量爆炸式此，图像压缩技术得到国际上学术界和工程界极高的重视，由此得到飞速发展。并各种图像和视频压缩国际标准己出现并得到广泛应用，中ＪＧ（其ＰＥ用于静态图像压缩）和ＭＰＧ（Ｅ用于动态图像压缩）应用最广。图像压缩技术的发展趋势是：算法更复杂，压缩率更高，ＥＪＧ的压缩率在１ｏＰ：左右，Ｅ２０２ＪＧ０ｏＰ的压缩率更高，Ｅ压缩标准也己经几代的发ＭＰＧ
个的进行的，则称标准量化，若量化是成组的进行的，则称矢量量化，量化总会造成某些信息丢失，形成失真，即量化失真或量化噪声，为使失真小，应量化的精细，但压缩比就高不了，这是一对矛盾，应选用恰当的量化级数和量化曲线形状来缓解这对矛盾，量化器的引入是图像编码产生失真的根源，在要求复原图像与原图完全一致的无失真编码器中必须不用量化器，但这样一来，压缩比难以提高，在多数应用中，存在少量失真并不可怕，只要把失真的程度和性质控制在允许的范围内，也就是把复原图像的主观质量控制在允许的程度内，可以就在满足应用要求的前提下提高压缩比，得注值意的是，对于同样的量化失真，同的映射变不换和反变换反映不同性质的复原图像的失真，人眼对某些性质的失真敏感而对另一些性质

jpeg算法实验报告

jpeg算法实验报告JPEG算法实验报告摘要：本实验旨在研究和分析JPEG（Joint Photographic Experts Group）算法的原理和应用。

通过实验，我们对JPEG算法的压缩效果、图像质量和压缩比进行了评估，并对其优缺点进行了探讨。

实验结果表明，JPEG算法在图像压缩方面具有较高的效率和广泛的应用前景。

一、引言JPEG算法是一种广泛应用于图像压缩的算法，它通过对图像进行离散余弦变换（DCT）和量化处理来实现压缩。

JPEG算法以其高效的压缩率和较好的图像质量而在图像处理领域得到广泛应用。

本实验将通过实际操作和实验数据来验证JPEG算法的有效性和优势。

二、实验方法和步骤1. 实验环境和工具：使用MATLAB软件进行实验，选择合适的图像进行处理和压缩。

2. 实验步骤：a. 选择一幅高分辨率的彩色图像作为实验对象。

b. 将图像转换为YCbCr颜色空间，以便进行离散余弦变换。

c. 对图像进行离散余弦变换，得到频域图像。

d. 对频域图像进行量化处理，降低高频分量的精度。

e. 对量化后的图像进行反量化和反离散余弦变换，得到压缩后的图像。

f. 计算压缩后图像与原始图像之间的均方差（MSE）和峰值信噪比（PSNR），评估图像质量。

g. 计算压缩比，评估压缩效果。

三、实验结果和分析在实验中，我们选择了一张分辨率为1920x1080的彩色图像进行处理和压缩。

经过JPEG算法的处理，我们得到了压缩后的图像，并计算了MSE、PSNR和压缩比等指标。

1. 图像质量评估通过计算MSE和PSNR，我们可以评估压缩后图像的质量。

实验结果显示，经过JPEG算法压缩后的图像，MSE较小，PSNR较高，表明图像质量较好。

这是因为JPEG算法通过量化处理，减少了高频分量的细节信息，但保留了图像的主要特征，使得图像在视觉上仍然保持较高的质量。

2. 压缩效果评估通过计算压缩比，我们可以评估JPEG算法的压缩效果。

实验结果显示，JPEG 算法在保持较高图像质量的前提下，能够实现较高的压缩比。

基于Matlab的JPEG图像压缩编码仿真实现

需要。对图像作不同的压缩，足了不同的场合、同的控制码率下要求不同的图像质量的实际需要。满不
用Ｍａａｔｂ做仿真实验，ｌ方法简单而且误差小，大大提高了图像压缩的效率和精度。关键词：合图像专家组；联图像压缩算法；离散余弦变换；ｆａＨｕｍｎ编码；ｆ峰值信噪比中图分类号：Ｐ１Ｔ３２文献标识码：Ａ文章编号：０１４５（０７１０９ — ３１０ — ５１２０）０— ０７０
（ｏｅｅｏｃａｉｌｎｌｔｃｌｎｉｅｒｇＨｂＣｌｇｏａｉｎａｄＴｃｎｌｙＨｂ４８３，ＣｉａＣｌｇｌｆＭｅｈｎａａｄＥｅｒａＥｇｎｅｉ，ｅｉｏｌｅｏＶｃｔｎｅｈｏｏ，ｅｉ５００ｈ）ｃｃｉｎｅｆｏｇｎ
Ｋｅｒｓｏｎｈｔｇａｈｅｅｐｒｓｇｏｐ（Ｐｙｗｏｄ：ｊｉｔｐｏｏｌｐｉｘｅｔｒｕＪＥＧ）；ｉｇｏｒｓｉｎａｇｒｈ。ｍａｅｃｍｐｅｓｌｏｉｍ；ｄｓｒｔｏｉｅｔｎｆｒ（Ｃｔｏｔｉｅ，ｓｒｓｍＤ —）；ｌｕ－ｃ￣ｃｎａｏｌｆ
ＳｍｕｌｔｏｍｐｅｎａｉｎｏｉａｉｎｉｌｍｅｔｔｏｆＪＰＥＧｍａｅｃｍｐｒｓｉｎｂｓｄｏａｌｂｉｇｏｅｓｏａｅｎＭｔａ
ＺＨＡ０Ｗｅ．．．ＤｎｊｕＯＮＧＨｕ— ｎ．Ｚｈ．ｎｉｍｉＨＵＺｉｍｉ

基于Matlab环境的JPEG图像压缩算法

M －1 N －1
F（ u， v） = C（ u） C（ v）
y） · ∑ ∑ f（ x，
x =0 y =0
π（ 2 x + 1 ） u π（ 2 y + 1 ） v cos cos 2M 2N
（ 1）
收稿日期：2011 － 03 － 15 作者简介：程丽（ 1982 —），女，硕士研究生，讲师，主要从事系统工程研究。
21 世纪以来，随着计算机软硬件以及操作系统的不断 “多媒体技术 ” 发展，人们对一词已经耳熟能详，它有非常重要的存在必要性，如图形和图像处理的需要、大量数据存储。“多媒体技术” 的需要等定义为利用个人计算机对文字、图逻辑关系和人机交互作用的产物像、图形、动3 ］。多媒体技术应运而
2011 年 5 月第 32 卷第 5 期四川兵工学报【自动化技术】
基于 Matlab 环境的 JPEG 图像压缩算法
程丽，王聪丽，侯著荣，王凯
（军械工程学院计算机工程系，石家庄 050003 ）摘要：压缩是多媒体技术得到长足发展的关键技术，而图像是多媒体信息的重要组成部分。针对图像压缩问题，分析了 JPEG 图像压缩系统的原理，提出了一种基于 DCT 的 JPEG 图像压缩技术，并在 Matlab 环境下实现了编码和解演示了一幅图像压缩后的效果。码的几个关键步骤，关键词：图像压缩； DCT； JPEG 图像压缩算法中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1006 － 0707 （ 2011 ） 05 － 0100 － 03 通过保留低频区部分系数，去掉高频区能量集中在低频区，的部分，从而达到压缩目的，余弦变换时经典谱分析的工具，它考察的是整个时域过程中的频域特性，或者整个频域过程中的时域特性，该算法具有较强的块内去相关的能力，适于较平坦的压缩，它的特点是没有利用图像中局域间的相关特性，在压缩倍数高时，恢复图像出现明显的方块效应。 JPEG2000 是由 ISO / IEC JTC1SC29 标准化组织负责的全新静止图像压缩标准，一个最大的改进是他采用小波变换代它既能考查局替了余弦变换。小波变换是现代谱分析工具，部时域过程的频域特性，又能考查局部频域过程中的时域问。 JPEG2000 几何算法在高压缩比下跟传统的 JPEG 压题用缩方式相比，图像质量并没有明显的降低，来自 RAPH LEVIEN 于 2000 年三月所作的对比测试报告表明：在中度与低度的压缩比率下，传统的 JPEG 表现的更为出色，但是在较高的压缩比率下传统的 JPEG 方式就不那么让人满意，与传统的 JPEG 压缩方式对比， JPEG2000 的表在较高的压缩比率小，现更为优秀。

JPEG图像压缩Matlab程序

% function ReconImage=func_DCTJPEG(I,q)%% 1.This function tests the DCTJPEG codec%% ReconImage=DCTJPEG(I,q),I为待压缩图像，q为量化因子，ReconImage为解压缩重建图像。

%% 2.This function calls:%% blkproc.m,DCHuffmanEncoding.m,ACHuffmanEncoding.m,zigzag.m,PSNR.m, %% 对灰度图像进行DCT变换,量化,ZigZag扫描,Huffman编解码,反量化,反DCT 变换而重建图像。

%% 其中，blkproc.m为分块DCT变换函数；%% DCHuffmanEncoding.m，ACHuffmanEncoding.m分别为DC和AC变换系数的Huffman码表函数；%% zigzag.m为ZigZag扫描函数；PSNR.m为求图像峰值信噪比函数。

%% Copyright 2008 Reserved @ Wang Chengyou @ Tianjin University, P.R.China.%%******************************************************************* *******************%%%%Testclose all;clear all;clc;% fname=input('Please input the bmp image name:','s');%%读一幅bmp灰度图像% [I,map]=imread(fname,'bmp');I=imread('lena512.bmp');%%读bmp灰度图像q=1;%%设定量化因子OriginalImage=I;Q=q;OriginalImage=double(OriginalImage);%%图像数据类型转换ImageSub=OriginalImage-128;%%电平平移128[Row,Col]=size(OriginalImage);%%图像的大小BlockNumber=Row*Col/64;%%8*8分块数%% dct2变换：把ImageSub分成8*8像素块，分别进行dct2变换，得变换系数矩阵CoefCoef=blkproc(ImageSub,[8,8],'dct2(x)');%% 量化：用量化矩阵L量化Coef得CoefAfterQ%% JPEG建议量化矩阵L=Q*[16 11 10 16 24 40 51 6112 12 14 19 26 58 60 5514 13 16 24 40 57 69 5614 17 22 29 51 87 80 6218 22 37 56 68 109 103 7724 35 55 64 81 104 113 9249 64 78 87 103 121 120 10172 92 95 98 112 100 103 99];CoefAfterQ=blkproc(Coef,[8,8],'round(x./P1)',L);%%向靠近的整数取圆整%% 把CoefAfterQ分成8*8的块得分块矩阵CoefBlockm=0;for row=1:Row/8for col=1:Col/8m=m+1;CoefBlock(:,:,m)=CoefAfterQ(((row-1)*8+1):(row*8),((col-1)*8+1):(col*8));endendm;%% 把量化后各个分块的DC系数存放到行矩阵DC中DC(m)=0;for i=1:mDC(i)=CoefBlock(1,1,i);endDC;%% 求由各个DC系数的差值组成的行矩阵DCdifDCdif(BlockNumber)=0;DCdif(1)=DC(1);for i=2:BlockNumberDCdif(i)=DC(i)-DC(i-1);endDCdif;%% 用行矩阵DCdif中的差值替换原来系数矩阵CoefBlock中各个分块的DC系数m=0;for i=1:Row/8for j=1:Col/8m=m+1;CoefBlock(1,1,m)=DCdif(m);endendm;%% 把分块矩阵CoefBlock放到变换系数大矩阵CoefDCchanged中n=0;forrow=1:Row/8for col=1:Col/8n=n+1;CoefDCchanged(((row-1)*8+1):(row*8),((col-1)*8+1):(col*8))=CoefBlock(:,:,n);endendn;%%******************************************************************* *******************************%% 至此，完成了所有块中DC系数的替换（除第一个分块以外），为以后的DC系数差分编码做好了准备%%******************************************************************* *******************************%%*********************** the first--end blocks ************************%% 以下对每个分块进行量化，ZigZag扫描和编码（分别对DC系数和AC系数）%%******************************************************************* ***%% 整个图像编码后的bit序列以及bit序列的长度ImageBitSeq=[];ImageBitLen=[];%% 调试用，用来记循环的次数rowloop=0;for row=1:Row/8colloop=0;for col=1:Col/8m(1:8,1:8)=CoefDCchanged((row-1)*8+1:(row-1)*8+8,(col-1)*8+1:(col-1)*8+8);k= round(m); %% 就近取整%k;%% k为变换系数矩阵经量化并就近取整后的矩阵%% ZigZag Scaning%%*********************************************************t=zigzag(k);%t;%% t为zigzag扫描结果。

如何使用Matlab进行图像压缩和图像恢复技术实现

如何使用Matlab进行图像压缩和图像恢复技术实现图像压缩和图像恢复技术在数字图像处理领域中起着至关重要的作用。

随着数字图像的广泛应用，图像压缩已经成为了一种必要的手段。

而图像恢复技术则可以使压缩后的图像更好地还原，提高图像质量。

本文将介绍如何使用Matlab进行图像压缩和图像恢复技术的实现。

首先，我们需要了解图像压缩的基本原理。

图像压缩通常包括有损压缩和无损压缩两种方式。

有损压缩是指在压缩图像的过程中会有一定的信息损失，而无损压缩则是保证图像质量不受损失的压缩方式。

在Matlab中，我们可以使用多种算法实现图像压缩。

其中，最常用的算法是基于离散余弦变换(DCT)的JPEG压缩算法。

JPEG算法的基本思想是将图像分成若干个8x8的小块，然后对每个小块进行DCT变换，再对变换后的系数进行量化，最后采用熵编码的方式进行压缩。

具体操作如下：1. 将彩色图像转换为灰度图像：在Matlab中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

2. 将图像分成若干个8x8的小块：可以使用im2col函数将图像转换为列，然后使用reshape函数将列重新组合成8x8的小块。

3. 对每个小块进行DCT变换：可以使用dct2函数对每个小块进行DCT变换。

4. 对变换后的系数进行量化：将变换后的系数除以一个预定义的量化矩阵，然后四舍五入取整。

5. 采用熵编码进行压缩：根据量化后的系数，使用Huffman编码或算术编码等方法进行压缩。

在实际应用中，我们还可以对JPEG算法进行一些改进，以提高压缩效果。

例如，可以根据图像内容的特点对量化矩阵进行优化，可以使用小波变换代替DCT变换等。

接下来，我们将介绍如何使用Matlab进行图像的恢复。

图像恢复通常包括去噪和超分辨率重建两个步骤。

对于图像去噪，Matlab提供了多种滤波器和去噪算法，例如中值滤波、均值滤波、小波去噪等。

我们可以使用这些工具对图像进行去噪处理。

对于图像的超分辨率重建，Matlab中有多种算法可供选择，例如插值法、边缘增强法、小波插值法等。

在Matlab中进行图像压缩与图像解密的方法与技巧

在Matlab中进行图像压缩与图像解密的方法与技巧Matlab是一种强大的工具，被广泛用于图像处理和计算机视觉领域。

在本文中，我们将讨论如何利用Matlab进行图像压缩与图像解密，并探讨一些相应的方法和技巧。

首先，让我们来了解一下图像压缩的基本概念和原理。

图像压缩是通过减少图像占用的存储空间或传输带宽来减小图像文件的大小。

压缩分为有损压缩和无损压缩两种类型。

有损压缩会丢失一些图像信息，以达到压缩的目的，而无损压缩则尽量保留所有图像信息。

在Matlab中，我们可以使用多种方法进行图像压缩。

常见的方法之一是使用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）。

DCT将图像分解为一系列互不相关的频率成分，然后根据其重要性对这些成分进行量化和编码。

通过调整量化步长可以控制压缩比率和图像质量。

除了DCT，还有其他一些常用的压缩方法，如小波变换（Wavelet Transform），它可以提供更好的局部逼近能力，适用于不同尺度和方向的图像特征。

Matlab中有许多内置函数可以实现小波变换，例如waverec和wavedec函数。

另一个常用的图像压缩方法是基于向量量化（Vector Quantization，VQ）的编码。

VQ将图像划分为不重叠的块，并使用聚类算法将每个块映射到具有较少位数的代表向量。

然后，通过编码代表向量和其在图像中的位置来表示整个图像。

这种方法对于有损压缩非常有效，但在无损压缩方面效果较差。

一旦我们对图像进行了压缩，接下来我们需要了解如何进行图像解密。

在Matlab中，解密可以通过逆向操作来实现。

对于DCT压缩，我们可以通过应用逆离散余弦变换（Inverse Discrete Cosine Transform，IDCT）来恢复原始图像。

同样，对于小波变换压缩，我们可以使用逆小波变换（Inverse Wavelet Transform）来还原图像。

需要注意的是，如果进行了有损压缩，解密后的图像与原始图像之间很可能有一些质量损失。

图像JPEG压缩的matlab实现

图像JPEG压缩的matlab实现图像JPEG压缩的matlab实现图像JPEG压缩的matlab实现作者姓名：专业名称：信息⼯程指导教师：讲师摘要随着现代经济的发展，影像风暴已经席卷了我们的⽇常⽣活，图像对于⼈们已经息息相关。

⼈们对计算机实时处理图像的要求就相对有所提⾼。

现在我们就⾯对⼀个问题，如何在保证图像质量的前提下，同时能够考虑到实时性和⾼效性就成了⼀个⼤家关注的问题。

那么对图像数据信息进⾏必要的压缩，以便能够保证图像的快速存储和传输。

但是，我们通常看到的图像是⼀种重要的⼆维信号，所以它本⾝就包含⾮常庞⼤的数据量，为了快速存储和实时传输，就必须对图像信息进⾏相应的压缩处理。

新兴的数学⼯具是局域DCT变换是⼀种新兴的数学⼯具，在现在社会中，图像压缩技术现在正受到⼤量的关注与研究。

本次课题设计在分析近年来，在图像处理领域，对图像压缩普遍⽅法的基础之上，充分学习和分析了基于DCT变换的图像压缩的相关编码及其基本原理和实现步骤。

简单概述了图像压缩的基本原理以及发展现状和⽅向，全⾯分析了DCT变换算法以及思路，提出了采⽤DCT变换压缩的依据和优势。

本⽂同时也介绍了图像压缩过程的重要步骤——编码量的⽅法和原理。

为了⽅便简单,将使⽤MATLAB2010实现JPEG图像压缩的仿真。

在论⽂最后，将介绍仿真的过程以及仿真结果说明，阐述⽤MATLAB来实现离散余弦变换的图像压缩的基本过程，并总结相关⽅法的优缺点。

同时也将充分展⽰压缩前后的图像，并做相应的⽐较。

关键词：图像压缩DCT matlab仿真AbstractWith the development of modern economy, the storm has swept through the image of our daily life, people have been closely related to the image for the. People's requirements on image real-time processing is relatively improved. Now we face a problem, how to guarantee the quality of the image, at the same time can be old enough considering the real-time and efficiency has become an issue of concern. This information is certain to image compression and processing has become a very important link. However, the image is an important signal, due to the large amount of data, while the storage and transmission of the compressed. New mathematical tools are discrete cosine transform is a new mathematical tool, based on the discrete cosine transform image compression technology is now being a lot of attention and research.In this paper, based on the analysis of the general methods of image compression in recent years, the basic principles and implementation steps of image compression based on DCT transform are also discussed. In this paper, the principle and development of image compression are introduced briefly, and the DCT transform algorithm is analyzed and compared with other compression methods. The basis of DCT transform compression is proposed. The final step of the image compression process is to encode the quantized image. This. We use MATLAB6.5 to realize the simulation of JPEG image compression. The simulation results show that using MATLAB to achieve the image discrete cosine transform compression method is simple, fast, small error advantages, greatly improves the efficiency and accuracy of image compression.Keywords: DCT ,matlab,simulation image, compression⽬录图像JPEG压缩的matlab实现........................................................ I 摘要. (I)Abstract.......................................................................................... II ⽬录. (III)前⾔ (1)1 绪论 (3)1.1论⽂研究背景及意义 (3)1.2 JPEG图像的发展历史及简介 (4)1.3 JPEG图像在DCT中压缩的作⽤ (5)1.4 本⽂研究的主要内容 (6)2 图像压缩编码原理 (7)2.1 DCT变换的来源 (7)2.2基于DCT的JPEG图像压缩编码步骤 (8)2.3图像压缩处理技术基本理论 (9)3 图像压缩的MATLAB实现 (12)3.1离散余弦变换的定义及原理 (12)3.2离散余弦变换的算法实现 (13)3.3图形⽤户界⾯介绍 (14)3.3.1图像⽂件读取 (15)3.3.2图像⽂件输出 (16)4 运⾏结果及分析 (18)4.1 程序流程图 (18)4.2 MATLAB仿真结果 (19)4.3 实验结果及分析 (20)总结 (23)参考⽂献 (25)致谢 (26)附件1 图像JPEG压缩的matlab程序 (27)前⾔在当今，⼈们⼤多都都已经迈⼊了信息化的社会，信息交换技术已经发展出不同的形式，主要的信息分为三种形式：1.⽂字2.⾳频3.图像。

用matlab仿真huffman编码在jpg图像压缩中的应用崔微微

用matlab仿真huffman编码在jpg图像压缩中的应用1.jpg图像的定义：JPEG是Joint Photographic Experts Group(联合图像专家组)的缩写，文件后辍名为"．jpg"或"．jpeg"，是最常用的图像文件格式，是一种有损压缩格式，能够将图像压缩在很小的储存空间，图像中重复或不重要的资料会被丢失，因此容易造成图像数据的损伤。

尤其是使用过高的压缩比例，将使最终解压缩后恢复的图像质量明显降低，如果追求高品质图像，不宜采用过高压缩比例。

但是JPEG压缩技术十分先进，它用有损压缩方式去除冗余的图像数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，换句话说，就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质。

而且JPEG是一种很灵活的格式，具有调节图像质量的功能，允许用不同的压缩比例对文件进行压缩，支持多种压缩级别，压缩比率通常在10：1到40：1之间，压缩比越大，品质就越低；相反地，压缩比越小，品质就越好。

比如可以把1．37Mb的BMP位图文件压缩至20．3KB。

当然也可以在图像质量和文件尺寸之间找到平衡点。

JPEG格式压缩的主要是高频信息，对色彩的信息保留较好，适合应用于互联网，可减少图像的传输时间，可以支持24bit真彩色，也普遍应用于需要连续色调的图像。

2.huffman编码huffman编码是一种高效的无失真信源编码方法，所得到的码字具有最短的平均码长。

3.用matlab仿真用huffman编码对一图像进行压缩的例子（1）编码思路：先将一个模拟图形进行抽样量化，像素量化成九个灰度级。

然后进行huffman 编码，最后进行压缩率的计算。

（2）编码程序如下：% 图像的huffman编码过程%将模拟图形进行抽样量化clear all;close all;clc;Dimens = 256; % 矩阵维数，假设矩阵为方阵即256*256src_size = Dimens^2; % 矩阵元素的个数gray_level = 9; % 灰度级src = randn(Dimens); %产生模拟图像矩阵，满足正态分布，零均值，方差为1 src_one = reshape(src,1,src_size);src_max = max(src_one);src_min = min(src_one);quan = linspace(src_min,src_max,gray_level); % 产生均匀量化区间src_d = []; % 数字矩阵for row = 1:Dimens % 逐点量化for vol = 1:Dimensdiff = abs(src(row,vol)-quan);[min_diff,min_index] = min(diff);quan_gray = min_index -1;src_d(row,vol) = quan_gray;endend% prob数组保存图像中各灰度出现的概率prob = [];for src_value=0:(gray_level-1)index = find(src_d==src_value);i = src_value + 1;prob(i) = length(index)/src_size;end% huffman编码p = prob;n=length(p);q=p;m=zeros(n-1,n);for i=1:n-1[q,l]=sort(q);m(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)];q=[q(1)+q(2),q(3:n),1];endbre=zeros(n-1,n);bre(n-1,1)=0+j; %虚部表示当前的二进制数的位数，以下类似bre(n-1,2)=1+j;for time=1:n-2loc_1 = find(real(m(n-time,:))==1);prebit = bre(n-time,loc_1);bre(n-time-1,1) = (real(prebit)*2 + 0) + j*(imag(prebit)+1);bre(n-time-1,2) = (real(prebit)*2 + 1) + j*(imag(prebit)+1);loc_not1 = find(real(m(n-time,:))>1);bre(n-time-1,3:3+time-1) = bre(n-time,loc_not1);end[m1,index] = sort(m(1,:));code = bre(1,index);code_data = real(code);code_bits = imag(code);disp(['gray level',' ', 'huffman code']);for i = 1:length(code)disp([num2str(i-1),' ' ,num2str(dec2bin(code_data(i)))]); endcode_binary = dec2bin(code_data);%逐点编码out = [];for row = 1:Dimensfor vol = 1:Dimensnow_gray = src_d(row,vol);now_code = code_binary(now_gray+1,:);now_bits = code_bits(now_gray+1);now_code = now_code(end-now_bits+1:end);out = [out, now_code];endend%计算压缩比real_bitnum = length(out);bitnum_no_huffman = src_size*nextpow2(gray_level);comp_ratio =bitnum_no_huffman/real_bitnum;Hshannon = (-1)*prob*(log2(prob))';disp(['comp_ratio = ',num2str(comp_ratio)]);disp(['Hshannon = ',num2str(Hshannon)]);（3）matlab运行结果如下：gray level huffman code0 110000001 11000012 110013 1114 05 106 11017 1100018 11000001comp_ratio = 1.9087Hshannon = 2.0186。

MATLAB技术图像缩放教程

MATLAB技术图像缩放教程图像缩放是数字图像处理中常用的技术之一，它可以改变图像的大小和比例，不仅可以用于美化图像，还可以用于图像处理和模式识别等领域。

在MATLAB中，通过一些简单的代码就可以实现图像的缩放。

本文将介绍如何使用MATLAB进行图像缩放，并展示一些实际应用案例。

一、图像缩放的原理图像缩放是指改变图像的尺寸或大小，通常有两种方式：一种是等比例缩放，另一种是非等比例缩放。

1. 等比例缩放等比例缩放是指将图像的宽度和高度按照相同的比例进行缩放，这样可以保持图像的形状不变。

在MATLAB中，使用imresize函数可以实现等比例缩放，具体的代码如下：```matlabA = imread('image.jpg'); % 读取原始图像B = imresize(A, 0.5); % 将图像缩小为原来的一半imshow(B); % 显示缩小后的图像```上述代码中，imread函数用于读取原始图像，imresize函数用于对图像进行缩放，0.5表示将图像缩小为原来的一半。

最后使用imshow函数将缩放后的图像显示出来。

2. 非等比例缩放非等比例缩放是指将图像的宽度和高度按照不同的比例进行缩放，这样可以改变图像的形状。

在MATLAB中，同样可以使用imresize函数实现非等比例缩放。

下面是一个示例代码：```matlabA = imread('image.jpg'); % 读取原始图像B = imresize(A, [200 300]); % 将图像缩放为200x300的尺寸imshow(B); % 显示缩放后的图像```上述代码中，[200 300]表示将图像缩放为200x300的尺寸。

同样使用imshow函数将缩放后的图像显示出来。

二、图像缩放的应用案例图像缩放广泛应用于图像处理和模式识别等领域。

下面介绍一些实际应用案例，展示图像缩放的实际效果。

1. 图像美化图像缩放可以用于调整图像的大小，从而达到美化图像的效果。

Matlab技术图像压缩算法

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。

在重构阶段，可以使用waverec2函数将图像的小波分量进行重构，得到压缩后的图像。

与DCT算法类似，小波变换也可以通过量化和编码来进一步减小图像的存储空间。

三、向量量化（Vector Quantization）算法向量量化是一种基于聚类的图像压缩算法。

它将图像分成多个不重叠的区域，然后将每个区域表示为一个固定长度的向量。

基于matlab的图像缩小算法

一、基于matlab图像缩小算法缩小算法与放大算法不同，图像缩小是通过减少像素个数来实现的。

因此，需要根据缩小的尺寸来选择合适的像素点，使得图像缩小后尽可能保持源图像特征。

基于等间隔采样的缩小算法。

这种算法是通过对图像像素的均匀采样来保持所选择的像素仍旧保持像素的概貌特征。

算法1通过matlab实现可得：function small=big2small(A,h,l)[m,n]=size(A);k1=m/h;k2=n/l;small=zeros(h,l);for i=1:hfor j=1:li0=i*k1;j0=j*k2;i1=floor(i0+0.5);j1=floor(j0+0.5);small(i,j)=A(i1,j1);endendend1、基于局部均值的缩小算法。

这种算法通过采样间隔dx，dy将原图像矩阵分割为一系列小的矩阵，并计算这些小矩阵的元素的和，再求其均值赋给目标矩阵相应的像素。

这样就避免了算法1中某些未取到的元素不能将其信息反映到目标矩阵的缺点。

算法2通过matlab实现可得：function small=big2small2(A,h,l)[m,n]=size(A); %获得矩阵A大小A=im2double(A);small=zeros(h,l);for i=1:hfor j=1:lsum=0;i1=round((m/h).*(i-1)+1); %将矩阵分块j1=round((n/l).*(j-1)+1); %i1,j1为矩阵小块左上角元素下标i2=round((m/h).*i);j2=round((n/l).*j); %i2,j2为矩阵小块右下角元素下标for ii=i1:i2for jj=j1:j2sum=sum+A(ii,jj); %计算矩阵内元素值的和endendsmall(i,j)=sum/((i2-i1+1).*(j2-j1+1)); %将均值赋给目标矩阵endendend。

在Matlab中进行数据压缩的技术实现

在Matlab中进行数据压缩的技术实现数据压缩是一种常见的数据处理技术，用于减少数据占用的存储空间和传输带宽。

在大数据时代，数据压缩成为了非常重要的技术之一。

Matlab作为一种强大的数学计算软件，也提供了丰富的数据压缩工具和算法。

本文将介绍在Matlab中进行数据压缩的技术实现。

1. 概述数据压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种类型。

有损压缩是指在压缩过程中会丢失部分数据变化的细节，但可以大幅减少数据的存储空间。

无损压缩则是保证经压缩和解压缩后数据的完全一致性。

2. 无损压缩在Matlab中，无损压缩常常使用的是一些经典的算法，如Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch (LZW)编码和自适应算术编码等。

Huffman编码是一种基于字符频率统计的压缩算法。

在Matlab中，可以使用`huffmandict`函数生成Huffman编码所需的编码字典，然后使用`huffmanenco`函数对数据进行编码，使用`huffmandeco`函数进行解码。

LZW编码是一种无损的字典压缩算法。

在Matlab中，可以使用`lzwenc`函数对数据进行编码，使用`lzwdec`函数进行解码。

自适应算术编码是一种根据数据概率动态更新编码表的压缩算法。

在Matlab 中，可以使用`arithenco`函数对数据进行编码，使用`arithdeco`函数进行解码。

这些无损压缩算法在Matlab中的实现简单而高效，能够有效地减少数据的存储空间。

3. 有损压缩有损压缩常用于图像、音频和视频等需要高压缩比的数据。

在Matlab中，有损压缩常常使用的是一些经典的算法，如JPEG和MP3等。

JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种广泛应用于图像压缩的有损压缩算法。

在Matlab中，可以使用`imresize`函数将图像进行降采样，使用`dct2`函数对图像进行离散余弦变换，然后使用量化矩阵将高频分量进行量化，再使用`huffmanenco`函数对量化后的数据进行哈夫曼编码。

Matlab中的数字图像编码方法

Matlab中的数字图像编码方法随着数字图像处理技术的不断发展，数字图像编码变得越来越重要。

而Matlab 作为一种强大的数学软件，提供了许多数字图像编码方法的实现。

本文将介绍一些常见的Matlab中的数字图像编码方法，并讨论它们的原理及应用。

一、JPEG图像编码JPEG是一种常用的基于DCT(离散余弦变换)的图像压缩方法。

其基本原理是将图像分块，并对每个分块进行离散余弦变换。

通过舍弃高频系数，可以实现图像的有损压缩。

在Matlab中，可以使用JPEG编码库实现JPEG图像编码。

这种编码方法被广泛应用于数字图像的存储和传输。

二、JPEG2000图像编码JPEG2000是JPEG的一种改进版本，采用了基于小波的图像压缩技术。

与JPEG相比，JPEG2000具有更高的压缩比和更好的视觉质量。

在Matlab中，可以使用JPEG2000编码库实现JPEG2000图像编码。

这种编码方法在医学图像、卫星图像等领域有着广泛的应用。

三、Run-Length编码Run-Length编码是一种简单有效的无损图像压缩技术。

其原理是统计连续出现的像素值的个数，然后将像素值和个数进行编码。

在Matlab中，可以使用rle编码函数实现Run-Length编码。

这种编码方法常用于二值图像和灰度图像的压缩。

四、Huffman编码Huffman编码是一种根据字符出现频率制定的可变长度编码方法。

其原理是通过构建霍夫曼树，将出现频率较高的字符用较短的编码表示，出现频率较低的字符用较长的编码表示。

在Matlab中，可以使用huffmanenco和huffmandeco函数实现Huffman编码。

这种编码方法常用于对图像的灰度级进行编码。

五、LZW编码LZW编码是一种无损的字典编码方法，常用于无损图像压缩。

其原理是通过利用字典表存储已出现的字符和对应的编码，从而实现对连续出现的字符序列进行编码。

在Matlab中，可以使用lzwenco和lzwdeco函数实现LZW编码。

一种基于MATLAB的JPEG图像压缩具体实现方法

基于Matlab的JPEG图像压缩编码仿真实现

基于Matlab的图像压缩实现_曹玉茹

matlab实现jpeg算法进行图像压缩的源代码

使用Matlab进行图像压缩的技巧

基于Matlab环境的JPEG图像压缩算法

基于MATLAB的JPEG压缩编码

jpeg算法实验报告

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