灰度图实现压缩比为8:1的dct压缩MATLAB代码

当您在处理图像时，可以使用DCT（离散余弦变换）来进行压缩。下面是一个压缩灰度图像的MATLAB代码示例，该代码使用DCT实现8：1压缩比。请注意，此代码将输入图像分块为8x8像素块，并对每个块执行DCT。

% 读取图像
img = imread('your_image.jpg');
% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 将图像分块为8x8像素块
blocks = mat2cell(img_gray, 8*ones(1, size(img_gray, 1)/8), 8*ones(1, size(img_gray, 2)/8));
% 定义DCT系数矩阵
dct_coef = dctmtx(8);
% 初始化压缩图像矩阵
compressed_img = zeros(size(img_gray));
% 对每个块执行DCT
for i = 1:size(blocks, 1)
    for j = 1:size(blocks, 2)
        % 将像素块乘以DCT系数矩阵
        dct_block = dct_coef * double(blocks{i,j}) * dct_coef';
        % 保留前8x8个DCT系数
        dct_block(9:end) = 0;
        % 反向DCT变换
        compressed_block = dct_coef' * dct_block * dct_coef;
        % 将压缩块添加到压缩图像中
        compressed_img((i-1)*8+1:i*8, (j-1)*8+1:j*8) = compressed_block;
    end
end
% 显示原图像和压缩图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(compressed_img);
title('Compressed Image');

此代码将显示原始灰度图像和压缩后的灰度图像。注意，压缩后的图像显示了明显的失真。这是由于删除了大部分DCT系数，因此无法完全恢复原始图像。