在MATLAB中对一张256kb大小的图片分别进行小波变换压缩和DCT变换压缩，生成128kb大小的图片，并在所有图片上显示其大小

在MATLAB中，处理图像数据并进行压缩操作主要包括以下几个步骤：

1. **读取图片**:
首先，使用`imread`函数读取256KB大小的图片，例如`img = imread('your_image.jpg')`。这里的'your_image.jpg'应替换为你实际的图片文件名。

2. **检查图片大小**:
使用`size(img)`可以查看图片的原始尺寸及所占存储空间，确认是否为256KB。

3. **小波变换压缩**:
MATLAB有内置的小波分析工具箱（Wavelet Toolbox），比如`wavedec2`用于二维小波分解。假设选择Haar小波基，你可以像这样操作：

   [cA, cD, cV, cH] = wavedec2(img, 'haar', 'BestApproximation');
   compressed_img_Haar = cA; % 可能需要进一步处理以减小到128KB大小

这里`compressed_img_Haar`是压缩后的低频系数。为了将大小减至128KB，可能需要丢弃部分细节系数或调整逼近程度。

4. **DCT变换压缩**:
对于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT），可以使用`dct2`函数。将图像转换为频域表示，然后截断高频率分量：

   dct_img = dct2(img);
   compressed_img_DCT = dct_img(1:128, 1:128); % 或者根据所需大小进行裁剪

5. **显示图片大小**:
转换后，可以再次使用`size`函数检查压缩后的图片大小，如`size(compressed_img_Haar)`和`size(compressed_img_DCT)`。

6. **保存图片**:
最后，使用`imwrite`函数将压缩后的图片保存为新的文件。