MATLAB压缩图像预测编码代码

以下是一个简单的 MATLAB 图像压缩预测编码代码示例：

% 读取图像
I = imread('lena.bmp');
% 转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 显示图像
imshow(I);

% 设置预测器类型
% 使用差分预测器
predictor = 1;

% 将图像划分为 8x8 的块
block_size = 8;
[m, n] = size(I);
n_blocks_m = floor(m / block_size);
n_blocks_n = floor(n / block_size);
blocks = cell(n_blocks_m, n_blocks_n);
for i = 1:n_blocks_m
    for j = 1:n_blocks_n
        blocks{i, j} = I((i-1)*block_size+1:i*block_size, (j-1)*block_size+1:j*block_size);
    end
end

% 压缩每个块
for i = 1:n_blocks_m
    for j = 1:n_blocks_n
        % 获取当前块
        block = blocks{i, j};
        % 应用预测器
        if i == 1 && j == 1
            % 第一个块使用零预测
            predicted_block = zeros(size(block));
        elseif i == 1
            % 第一行块使用行预测
            predicted_block = blocks{i, j-1};
        elseif j == 1
            % 第一列块使用列预测
            predicted_block = blocks{i-1, j};
        else
            % 其他块使用差分预测
            if predictor == 1
                % 差分预测
                predicted_block = block - blocks{i, j-1};
            else
                % 中值预测
                predicted_block = medfilt2(blocks{i-1:i, j-1:j});
                predicted_block = predicted_block(2:end, 2:end);
            end
        end
        % 将预测的块转换为整数
        predicted_block = round(predicted_block);
        % 计算误差
        error_block = block - predicted_block;
        % 将误差转换为整数
        error_block = round(error_block);
        % 将误差编码
        encoded_block = rle(error_block(:));
        % 存储编码后的块
        blocks{i, j} = encoded_block;
    end
end

% 解压缩每个块
for i = 1:n_blocks_m
    for j = 1:n_blocks_n
        % 获取当前块的编码
        encoded_block = blocks{i, j};
        % 解码误差
        error_block = irle(encoded_block);
        % 将误差转换为浮点数
        error_block = double(error_block);
        % 应用预测器
        if i == 1 && j == 1
            % 第一个块使用零预测
            predicted_block = zeros(size(error_block));
        elseif i == 1
            % 第一行块使用行预测
            predicted_block = blocks{i, j-1};
        elseif j == 1
            % 第一列块使用列预测
            predicted_block = blocks{i-1, j};
        else
            % 其他块使用差分预测
            if predictor == 1
                % 差分预测
                predicted_block = blocks{i, j-1};
            else
                % 中值预测
                predicted_block = medfilt2(blocks{i-1:i, j-1:j});
                predicted_block = predicted_block(2:end, 2:end);
            end
        end
        % 将预测的块转换为浮点数
        predicted_block = double(predicted_block);
        % 重建块
        decoded_block = predicted_block + error_block;
        % 存储重建后的块
        blocks{i, j} = decoded_block;
    end
end

% 合并块以重建图像
reconstructed_image = zeros(m, n);
for i = 1:n_blocks_m
    for j = 1:n_blocks_n
        reconstructed_image((i-1)*block_size+1:i*block_size, (j-1)*block_size+1:j*block_size) = blocks{i, j};
    end
end

% 显示重建后的图像
imshow(reconstructed_image, []);

注：该代码只实现了简单的差分预测编码，需要根据实际情况进行修改和优化。