matlab利用jpeg压缩图像代码

时间: 2023-06-15 20:07:41 浏览: 52
以下是使用MATLAB进行JPEG压缩的示例代码: 1. 读取图像文件 ```matlab I = imread('image.jpg'); % 读取图像文件 ``` 2. 对图像进行DCT变换 ```matlab J = dct2(I); % 对图像进行2D DCT变换 ``` 3. 将DCT系数量化 ```matlab quantization_matrix = [16 11 10 16 24 40 51 61; ... 12 12 14 19 26 58 60 55; ... 14 13 16 24 40 57 69 56; ... 14 17 22 29 51 87 80 62; ... 18 22 37 56 68 109 103 77; ... 24 35 55 64 81 104 113 92; ... 49 64 78 87 103 121 120 101; ... 72 92 95 98 112 100 103 99]; % JPEG标准量化矩阵 J_quantized = round(J ./ (quantization_matrix * quality)); % 对DCT系数进行量化 ``` 其中`quality`为压缩质量因子,值越小表示压缩质量越低,图像失真越大。 4. 将量化后的DCT系数进行Zigzag扫描 ```matlab zigzag_index = reshape(1:numel(J_quantized), size(J_quantized)); zigzag_index = fliplr(spdiags(fliplr(zigzag_index))); zigzag_index(:,1:2:end) = flipud(zigzag_index(:,1:2:end)); zigzag_index(zigzag_index==0) = []; J_zigzag = J_quantized(zigzag_index); % 对量化后的DCT系数进行Zigzag扫描 ``` 5. 进行霍夫曼编码 ```matlab [dict, avglen] = huffmandict({-1023:1023}, hist(J_zigzag, -1023:1023)); % 对Zigzag扫描后的DCT系数进行霍夫曼编码 comp = huffmanenco(J_zigzag, dict); % 对霍夫曼编码后的数据进行编码 ``` 6. 解码 ```matlab J_decompressed_zigzag = huffmandeco(comp, dict); % 解码 J_decompressed = zeros(size(J_quantized)); J_decompressed(zigzag_index) = J_decompressed_zigzag; % 反Zigzag扫描 J_decompressed = J_decompressed .* (quantization_matrix * quality); % 反量化 I_decompressed = idct2(J_decompressed); % 反DCT变换 ``` 7. 显示压缩前后的图像 ```matlab subplot(1,2,1), imshow(I), title('原图'); subplot(1,2,2), imshow(uint8(I_decompressed)), title('压缩后解压后图像'); ``` 完整代码: ```matlab I = imread('image.jpg'); % 读取图像文件 quality = 50; % 压缩质量因子 quantization_matrix = [16 11 10 16 24 40 51 61; ... 12 12 14 19 26 58 60 55; ... 14 13 16 24 40 57 69 56; ... 14 17 22 29 51 87 80 62; ... 18 22 37 56 68 109 103 77; ... 24 35 55 64 81 104 113 92; ... 49 64 78 87 103 121 120 101; ... 72 92 95 98 112 100 103 99]; % JPEG标准量化矩阵 J = dct2(I); % 对图像进行2D DCT变换 J_quantized = round(J ./ (quantization_matrix * quality)); % 对DCT系数进行量化 zigzag_index = reshape(1:numel(J_quantized), size(J_quantized)); zigzag_index = fliplr(spdiags(fliplr(zigzag_index))); zigzag_index(:,1:2:end) = flipud(zigzag_index(:,1:2:end)); zigzag_index(zigzag_index==0) = []; J_zigzag = J_quantized(zigzag_index); % 对量化后的DCT系数进行Zigzag扫描 [dict, avglen] = huffmandict({-1023:1023}, hist(J_zigzag, -1023:1023)); % 对Zigzag扫描后的DCT系数进行霍夫曼编码 comp = huffmanenco(J_zigzag, dict); % 对霍夫曼编码后的数据进行编码 J_decompressed_zigzag = huffmandeco(comp, dict); % 解码 J_decompressed = zeros(size(J_quantized)); J_decompressed(zigzag_index) = J_decompressed_zigzag; % 反Zigzag扫描 J_decompressed = J_decompressed .* (quantization_matrix * quality); % 反量化 I_decompressed = idct2(J_decompressed); % 反DCT变换 subplot(1,2,1), imshow(I), title('原图'); subplot(1,2,2), imshow(uint8(I_decompressed)), title('压缩后解压后图像'); ```

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