用Matlab实现JPEG编码器，对主要代码进行必要的注释；

首先说明一下JPEG编码器的基本思路，它是一种基于离散余弦变换（DCT）的图像压缩算法。它的基本流程是将图像分成8x8的小块，对每个小块进行DCT变换，然后将变换后的系数进行量化，再进行熵编码，最后输出压缩后的码流。

以下是用Matlab实现JPEG编码器的主要代码：

% 读入图像
img = imread('lena.bmp');

% 将图像转换为YCbCr颜色空间
YCbCr_img = rgb2ycbcr(img);

% 对Y分量进行DCT变换
dct_img = blockproc(YCbCr_img(:,:,1), [8, 8], @dct2);

% 量化矩阵
quant_mat = [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];

% 对DCT系数进行量化
quant_img = blockproc(dct_img, [8, 8], @(block_struct) round(block_struct.data ./ quant_mat));

% 熵编码

% 输出压缩后的码流

首先，我们将原图像读入，并将其转换为YCbCr颜色空间，因为JPEG编码器只对Y分量进行处理。

然后，我们对Y分量进行DCT变换。在Matlab中，可以使用`dct2`函数对8x8的小块进行DCT变换。

接下来，我们需要对DCT系数进行量化。量化矩阵是一个8x8的矩阵，其中每个元素表示对应位置的量化步长。在Matlab中，可以使用`blockproc`函数对8x8的小块进行量化。

最后，我们需要进行熵编码，并输出压缩后的码流。这部分需要使用压缩算法中的相关知识，这里不再赘述。

需要注意的是，上述代码只是JPEG编码器的一个简单实现，还有许多细节需要考虑，比如使用ZigZag扫描顺序、使用哈夫曼编码进行熵编码等。