图像JPEG压缩的matlab实现.

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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 )

MATLAB图象压缩

MATLAB图象压缩预览说明:预览图片所展示的格式为文档的源格式展示,下载源文件没有水印,内容可编辑和复制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：（1）无损压缩编码种类哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。

（2）有损压缩编码种类预测编码，DPCM，运动补偿；频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码；空间域方法：统计分块编码；模型方法：分形编码，模型基编码；基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；（3）混合编码。

图像压缩的matlab代码

(1) file_name='baboon.bmp';H=imread(file_name);H=double(H);Grgb=0.2990*H(:,:,1)+0.5870*H(:,:,2)+0.1140*H(:,:,3); NbColors=255;%对矩阵进行量化编码G=wcodemat(Grgb,NbColors);%gray线性的灰阶色调map2=gray(NbColors);%建立图形窗口1figure(1);%建立图像Gimage(G);%应用调色板colormap(map2);title('原图像的灰度图');%显示workplace的变量的详细信息whos('G');%转换成为灰度级索引图像%dwt2单尺度二维离散小波变换[CA1,CH1,CV1,CD1]=dwt2(G,'bior3.7');%从分解系数中提取近似和细节% upcoef2二维系数的直接小波重构A1=upcoef2('a',CA1,'bior3.7',1);H1=upcoef2('h',CH1,'bior3.7',1);V1=upcoef2('v',CV1,'bior3.7',1);D1=upcoef2('d',CD1,'bior3.7',1);%第二幅图像%显示近似和细节figure (2);colormap(map2);subplot(2,2,1);%对矩阵进行量化编码image(wcodemat(A1,192));title('近似A1');subplot(2,2,2);image(wcodemat(H1,192));title('水平细节H1');subplot(2,2,3);image(wcodemat(V1,192));title('垂直细节V1');subplot(2,2,4);image(wcodemat(D1,192));title('对角细节D1');%对图像进行多尺度分解[C,S]=wavedec2(G,2,'bior3.7');%提取分解后的近似和细节系数%提取一维小波变换低频系数CA2=appcoef2(C,S,'bior3.7',2);%提取小波变换高频系数[CH2,CV2,CD2]=detcoef2('all',C,S,2); [CH1,CV1,CD1]=detcoef2('all',C,S,1); %从系数C重构第二层近似A2=wrcoef2('a',C,S,'bior3.7',2);H1=wrcoef2('h',C,S,'bior3.7',1);V1=wrcoef2('v',C,S,'bior3.7',1);D1=wrcoef2('d',C,S,'bior3.7',1);H2=wrcoef2('h',C,S,'bior3.7',2);V2=wrcoef2('v',C,S,'bior3.7',2);D2=wrcoef2('d',C,S,'bior3.7',2);%第三幅图像%显示多尺度分解的结果figure (3);colormap(map2);subplot(2,4,1);image(wcodemat(A1,192));title('近似A1');subplot(2,4,2);image(wcodemat(H1,192));title('水平细节H1');subplot(2,4,3);image(wcodemat(V1,192));title('垂直细节V1');subplot(2,4,4);image(wcodemat(D1,192));title('对角细节D1');subplot(2,4,5);image(wcodemat(A2,192));title('近似A2');subplot(2,4,6);image(wcodemat(H2,192));title('水平细节H2');subplot(2,4,7);image(wcodemat(V2,192));title('垂直细节V2');subplot(2,4,8);image(wcodemat(D2,192));title('对角细节D2');%第四幅图像%从多尺度分解后的系数重构原始图像并显示结果G0=waverec2(C,S,'bior3.7');%建立图形窗口4figure (4);%建立图像G0image(G0);%应用调色板colormap(map2);%绘制调色板的内容colorbar;whos('G0')(2)file_name=('bab.bmp');H=imread(file_name);H=double(H);ca=0.2990*H(:,:,1)+0.5870*H(:,:,2)+0.1140*H(:,:,3);NbColors=255;G=wcodemat(ca,NbColors);map2=gray(NbColors);figure(1);image(G);colormap(map2);title('原图像的灰度图');whos('G');%对图像进行多尺度二维小波分解[c,s]=wavedec2(G,2,'bior3.7');ca1=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);ch1=detcoef2('h',c,s,1);cv1=detcoef2('v',c,s,1);cd1=detcoef2('d',c,s,1);%对各频率进行小波重构a1=wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',1);h1=wrcoef2('h',c,s,'bior3.7',1);v1=wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1);d1=wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1);G1=[a1,h1;v1,d1];figure(2);image(G1);colormap(map2);axis square;title('分解后低频和高频信息') whos('G1');ca1=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);ca1=wcodemat(ca1,440,'mat',1);ca2=0.6*ca1;figure(3);image(ca2);colormap(map2);title('低频压缩图像');whos('ca2');ca3=appcoef2(c,s,'bior3.7',2);ca3=wcodemat(ca3,440,'mat',0); ca4=0.5*ca3;figure(4);image(ca4);title('二层分解后低频压缩图像'); colormap(map2);whos('ca4');。

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

MATLAB中的图像压缩和编码方法

MATLAB中的图像压缩和编码方法图像压缩和编码是数字图像处理的重要领域，在各种图像应用中起着至关重要的作用。

在本文中，我们将探讨MATLAB中的图像压缩和编码方法，包括无损压缩和有损压缩，并介绍其中的一些经典算法和技术。

一、图像压缩和编码概述图像压缩是指通过一定的算法和技术来减少图像数据的存储量或传输带宽，以达到节约存储空间和提高传输效率的目的。

而图像编码则是将原始图像数据转换为一系列二进制编码的过程，以便存储或传输。

图像压缩和编码通常可以分为无损压缩和有损压缩两种方法。

无损压缩是指压缩后的数据可以完全还原为原始图像数据，不会引入任何失真或变化。

常见的无损压缩算法有Run-Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW)、Huffman编码等。

这些算法通常针对图像中的冗余数据进行编码，如重复的像素值或相似的图像区域。

有损压缩则是在保证一定程度的视觉质量下，通过舍弃或近似原始图像数据来减小存储或传输的数据量。

常见的有损压缩算法有JPEG、JPEG2000、GIF等。

这些算法通过离散余弦变换(DCT)、小波变换或颜色量化等方法，将图像数据转换为频域或颜色空间的系数，并通过量化、编码和压缩等步骤来减小数据量。

二、无损压缩方法1. Run-Length Encoding (RLE)RLE是一种简单高效的无损压缩算法，通过计算连续重复像素值的数量来减小数据量。

在MATLAB中，可以使用`rle`函数实现RLE编码和解码。

例如，对于一幅图像，可以将连续的像素值(如白色)编码为重复的个数，然后在解码时根据重复的个数恢复原始像素值。

2. Lempel-Ziv-Welch (LZW)LZW是一种字典压缩算法，通过将图像中连续的像素序列映射为一个短代码来减小数据量。

在MATLAB中，可以使用`lzwencode`和`lzwdecode`函数实现LZW 编码和解码。

例如，对于一段连续的像素序列，可以将其映射为一个短代码，然后在解码时根据代码恢复原始像素序列。

基于MATLAB的JPEG压缩编码

教
学
目
的
对大学期间所学的电子专业基础知识和专业知识进行一次综合运用，为下一步毕业实习和毕业设计做好准备。学生通过本课程设计可以进一步理解电子技术、电路理论、微机等方面的相关知识，并可综合运用这些知识解决一定的实际问题，使学生在所学知识的综合运用能力上以及分析问题、解决问题能力上得到一定的提高。
知
识
、
I= im2double(I)；％将I变换为双精度格式
I1=idct2(I)；％对I进行二维DCT，返回的I1包含DCT系数
12=idct2(I1)；％求二维DCF逆变换，重构图像
subplot(2，2，1)；imshow(I)；
subplot(2，2，2)；imshow(I2)；
subplot(2，2，3)；imsho'a,(I1)；
3.“Z”字扫描
Zig-Zag程序流程图
矢量中有许多连续的 0,可以使用 RLE 来压缩掉这些 0。假设有一组矢量(64 个的后 63 个，已按z字形扫描得到) 是57，45，0，0，0，0，23，0，-30，-16，0，0，1，0，0，0， 0 ， 0 ，0 ， 0，……，0
经过 RLC 压缩后就是(0，57) ; (0，45) ; (4，23) ; (1，-30) ; (0，-16) ; (2，1) ; EOB,EOB 是一个结束标记，表示后面都是 0 了,用 (0，0) 表示 EOB.但是，如果这组数字不以 0 结束，那么就不需要 EOB。
image是用来显示附标图像，即显示的图像上有x、y坐标轴的显示，可以看到图像的像素大小。
量化过程是控制 JPEG 压缩比的关键。这个步骤除掉了一些高频量，损失了很高细节。但事实上人眼对高空间频率远没有低频敏感。所以处理后的视觉损失很小。另一个重要原因是所有的图片的点与点之间会有一个色彩过渡的过程。大量的图象信息被包含在低空间频率中。经过量化处理后，在高空间频率段，将出现大量连续的零。

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。

MATLAB数据压缩与编码技巧与实例

MATLAB数据压缩与编码技巧与实例引言在现代信息时代，数据的处理与传输是一项重要任务。

然而，随着数据量的不断增加，数据的存储和传输成本也逐渐提高。

为了克服这一问题，数据压缩和编码技巧变得至关重要。

本文将探讨MATLAB中的数据压缩和编码技巧，并提供实际案例。

一、数据压缩方法1. 无损压缩无损压缩是指在数据压缩过程中不会丢失数据。

MATLAB提供了多种无损压缩方法，如GZIP、ZLIB和LZ77算法等。

其中，GZIP是一种广泛使用的压缩工具，可以通过命令行或MATLAB函数进行调用。

例如，可以使用以下MATLAB代码压缩文件。

```matlabinputFile = 'input.txt';outputFile = 'compressed.gz';gzip(inputFile, outputFile);```此代码将输入文件"input.txt"压缩为"compressed.gz"。

2. 有损压缩有损压缩是指在数据压缩过程中会有一定的数据损失。

这种方法适用于某些情况下，例如图像和音频数据。

在MATLAB中，可以使用JPEG和MP3等算法进行有损压缩。

以下是一个示例，演示如何使用JPEG算法对图像进行有损压缩。

inputImage = imread('input.jpg');outputImage = 'compressed.jpg';imwrite(inputImage, outputImage, 'Quality', 80);```这段代码将输入图像"input.jpg"以80%的质量压缩为"compressed.jpg"。

二、数据编码技巧1. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种常用的无损编码方法，广泛应用于数据压缩领域。

在MATLAB中，可以通过"Huffmandict"和"Huffmanenco"函数实现霍夫曼编码。

实验4图像的JPEG压缩编码

实验4 图像的JPEG压缩编码选题意义图像压缩编码是减少图像数据的重要手段，分为有损压缩和无损压缩两种。

要求结合相关课程，完成实验内容所列条款，写出实验报告。

实验目的掌握图像的JPEG压缩编码。

实验原理（1）数据分块（2）DCT处理（3）系数量化（4）Z型扫描（5）DC系数编码（6）AC系数编码实验仪器及设备（1）微型计算机；（2）Matlab 图像处理软件。

实验内容及步骤：实现一个简单的JPEG图像编解码过程，省略Z型扫描，DC系数编码，AC系数编码。

1、图像编码：（1）读入1幅彩色图像rgb=imread(' ');（2）RGB转换为YUV,即YCbCryuv=rgb2ycbcr(rgb);（3）将得到的YUV转换为可进行数学运算的double类型，原来为uint8 类型yuv=double(yuv);（4）分别提取其中的Y,U,V矩阵y=yuv(:,:,1);u=yuv(:,:,2);v=yuv(:,:,3);（5）设定量化步长eql=8;（6）设定块操作时dct矩阵T = dctmtx(8);（7）将Y,U,V矩阵分割为8*8 的小块，并对每个小块进行DCT变换y_dct=blkproc(y,[8,8],'P1*x*P2',T, T');u_dct=blkproc(u,[8,8],'P1*x*P2',T, T');v_dct=blkproc(v,[8,8],'P1*x*P2',T, T');（8）将得到的DCT系数除以量化步长y_dct=y_dct/eql;u_dct=u_dct/eql;v_dct=v_dct/eql;（9）将量化后的系数四舍五入y_dct_c=fix(y_dct);u_dct_c=fix(u_dct);v_dct_c=fix(v_dct);2、图像解码：（1）反量化根据上面的变量编写程序；（2）进行DCT反变换根据上面的变量编写程序；（3）恢复为YUV矩阵，转换为uint8 类型根据上面的变量编写程序；（4）YUV转换为RGBrgb1=ycbcr2rgb(yuv);（5）显示两幅图像subplot(211),imshow(rgb),title('原始图像');subplot(212),imshow(rgb1),title('处理后图像');分析图像压缩前后的变化。

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。

matlab压缩JPEG实验及程序

实验四JPEG压缩一、实验原理1、数据分块对图像进行编码前，将每个分量图像分割成不重叠的8×8像素块，每一个8×8像素块称为一个数据单元（DU）。

在彩色图像中，JPEG分别压缩图像的每个彩色分量。

虽然JPEG可以压缩通常的红绿蓝分量，但在YCbCr 空间的压缩效果会更好。

这是因为人眼对色彩的变化不如对亮度的变化敏感，因而对色彩的编码可以比对亮度的编码粗糙些，这主要体现在不同的采样频率和量化精度上。

因此，编码前一般先将图像从RGB空间转换到YCbCr 空间，再把各分量图像分割成8×8数据块。

在对图像采样时，可以采用不同的采样频率，这种技术称为二次采样。

由于亮度比色彩更重要，因而对Y分量的采样频率可高于对Cb、Cr的采样频率，这样有利于节省存储空间。

常用的采样方案有YUV422和YUV411。

把采样频率最低的分量图像中一个DU所对应的像区上覆盖的所有各分量上的DU按顺序编组为一个最小编码单元（MCU）。

对灰度图像而言，只有一个Y分量，MCU就是一个数据单元。

而对彩色图像而言，以4:1:1的采样方案为例，则一个MCU由4个Y分量的DU、1个Cb分量的DU和1个Cr 分量的DU组成。

2、DCT处理图像数据块分割后，即以MCU为单位顺序将DU进行二维离散余弦变换。

对以无符号数表示的具有P位精度的输入数据，在DCT前要减去2P-1，转换成有符号数，而在IDCT后，应加上2P-1，转换成无符号数。

对每个8×8的数据块DU进行DCT后，得到的64个系数代表了该图像块的频率成分，其中低频分量集中在左上角，高频分量分布在右下角。

系数矩阵左上角的叫做直流（DC）系数，它代表了该数据块的平均值，其余63个叫交流（AC）系数。

3、系数量化在DCT处理中得到的64个系数中，低频分量包含了图像亮度等主要信息。

在从空间域到频域的变换中，图像中的缓慢变化比快速变化更易引起人眼的注意，所以在重建图像时，低频分量的重要性高于高频分量。

如何在Matlab中进行图像压缩和图像加密

如何在Matlab中进行图像压缩和图像加密图像压缩和图像加密是图像处理中的两个重要方面。

图像压缩可以将图像的数据量减小，从而方便存储和传输；而图像加密可以保护图像的机密性，防止未授权的访问和篡改。

Matlab作为一种强大的数学软件，也提供了丰富的功能来实现图像压缩和图像加密。

本文将介绍如何在Matlab中进行图像压缩和图像加密的方法和技巧。

一、图像压缩图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种方式。

有损压缩可以在保留人眼感知的主要信息的前提下，通过抛弃一些不重要的细节来减小图像的数据量。

无损压缩则可以完全恢复原始图像的每个像素点的数值，但通常会导致较大的压缩比。

在Matlab中，有许多算法可以用于图像压缩。

其中最常用的算法之一是离散余弦变换（DCT）。

DCT可以将图像转换为一组频域系数，通过保留部分重要的低频系数来实现压缩。

在Matlab中，可以使用dct2函数进行二维离散余弦变换，使用idct2函数进行反变换。

除了DCT，小波变换也是常用的图像压缩算法。

小波变换基于信号在时频域的分析，可以将图像划分为不同的尺度和方向，并通过保留部分重要的小波系数来实现压缩。

Matlab提供了多个小波变换的函数，如wavedec2和waverec2。

另外，还有一些其他的图像压缩算法，如JPEG、JPEG2000、PNG等。

这些算法可以在压缩比和图像质量之间做出不同的权衡。

Matlab中可以使用imwrite函数来实现这些压缩算法，你可以指定压缩比、图像质量等参数。

二、图像加密图像加密是保护图像的机密性和完整性的一种方法。

常见的图像加密算法包括DES、AES、RSA等。

这些算法使用不同的加密密钥和算法来对图像数据进行加密和解密。

在Matlab中，可以使用一些函数和工具箱来实现图像加密。

例如，可以使用.ftp.FTP这个类来实现对图像文件的加密上传和解密下载。

你可以使用ftp函数来连接FTP服务器，并使用put和get函数来上传和下载加密的图像文件。

如何使用Matlab进行图像压缩与解压

如何使用Matlab进行图像压缩与解压1.引言图像是数字时代中不可或缺的一部分，它们在各种领域中扮演着重要角色，如电视、电影、医学和计算机视觉等。

然而，随着图像质量和分辨率的提升，图像的文件大小也大幅增加，对存储和传输带来了不小的挑战。

为解决这一问题，图像压缩技术应运而生。

本文将介绍如何使用Matlab进行图像压缩与解压，以提升图像的存储和传输效率。

2.图像压缩的基本原理图像压缩的目标是通过减少图像文件的大小来节省存储空间和传输带宽。

它通常分为有损压缩和无损压缩两种类型。

有损压缩通过牺牲一部分图像细节来减小文件大小，而无损压缩则保持图像的完整性。

本文主要讨论有损压缩方法。

有损压缩的主要原理是通过利用图像的冗余性和视觉感知特性来去除冗余信息和减少图像细节。

常见的有损压缩方法有基于变换的压缩和基于预测的压缩。

其中，基于变换的压缩方法利用离散余弦变换（DCT）或小波变换等将图像转换成频域表示，然后通过量化和熵编码等步骤来减少数据量。

基于预测的压缩方法则通过对图像中的像素进行预测，并对预测误差进行编码来减小数据量。

3.使用Matlab进行图像压缩Matlab是一种功能强大的数学软件，也是进行图像处理和压缩的理想选择。

Matlab提供了丰富的图像处理工具箱，使我们能够轻松地实现图像压缩算法。

首先，我们需要将图像加载到Matlab中。

通过使用imread函数，我们可以将图像文件读取为一个矩阵。

```matlabimage = imread('image.jpg');```然后，我们可以使用不同的压缩算法对图像进行压缩。

以基于DCT的压缩为例，我们可以使用dct2函数将图像转换为频域表示。

```matlabdct_image = dct2(image);```接下来，我们可以对频域表示的图像进行量化。

量化是将图像的频域系数映射到一组有限的离散值的过程。

可以通过设计一个量化矩阵来控制图像的压缩比率。

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。

MATLAB实现JPEG标准下的静态图像压缩

MATLAB实现JPEG标准下的静态图像压缩1引言众所周知，原始图像数据会占用大量的存储空间，对于需要大量存储和传输图像的应用领域，需要有效的方法来存储及传输这些图像文件。

因此，对图像信息进行一定的压缩处理成为一个不可或缺的重要环节。

图像数据压缩是指在满足一定图像质量的情况下,用尽可能少的数据量来表示图像。

通常情况下，图像中含有大量的冗余信息，图像压缩的目的就是通过消除这种冗余性，减少图像的存储空间，即保留不确定的信息，去掉确定的信息，也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。

2图像数据压缩系统2.1图像数据压缩系统的组成典型的图像数据压缩系统的组成如下：（1）变换器由于图像中大量冗余信息的存在，去除图像相关性是提高编码效率的一个很重要的步骤。

变换器是无损变换过程，变换后的图像可以无失真恢复原始图像。

（2）量化器生成一组有限个离散符号来表示压缩的图像。

量化过程是一个幅值离散的过程，它是不可逆的，也是有损耗的。

（3）编码器给量化器输出的每个符号指定一个码字，即二进制位流。

编码器可以使用定长编码或变长编码，变长编码又称为熵编码。

图像符号的编码过程和变换过程一样是无损耗的，即编码和解码过程是可逆过程。

2.2图像压缩系统评价不同的图像压缩系统，由于其应用环境与处理目标不尽相同，因此系统结构和具体算法的选择是千变万化的。

为了对图像系统的性能有一个统一和全面的评价，我们通常从恢复图像质量，压缩率，算法复杂度以及通信时延几个方面来考察一个图像处理系统的压缩效果和可实现性及实用性。

压缩比就是原始图像大小与采用某种算法压缩后的图像大小的比值。

恢复图像的高质量与高压缩比总是一对矛盾，因此这一对矛盾解决得好坏就成了评判压缩算法优劣的重要标准。

3 JPEG标准由国际标准化组织（ISO/IEC）与国际电报电话咨询委员会（CCITT）联合发起的联合图像专家组，在图像编码研究成果的基础上于20世纪90年代初制定了静止图像的编码标准，简称JPEG（Joint Photographic Expert Group）标准[1]。