matlab 图像压缩代码

Matlab中有很多种图像压缩的方法，这里介绍其中的两种：JPEG和小波变换。

1. JPEG压缩

JPEG压缩是一种无损压缩，它主要是通过把图像分为若干个8x8的小块，对每个小块进行DCT变换，然后进行量化和编码来实现的。

下面是一个简单的Matlab代码实现：

% 读取原始图像
img = imread('lena.jpg');
% 将图像转换为YCbCr格式
YCbCr = rgb2ycbcr(img);
% 对亮度分量进行DCT变换
dct_Y = dct2(YCbCr(:,:,1));
% 对DCT系数进行量化
quant_Y = round(dct_Y ./ [16 11 10; 16 10 16; 16 13 16]);
% 对量化后的系数进行编码
jpeg_Y = rle(quant_Y(:));
% 对色度分量进行类似的操作
...
% 将编码后的数据写入文件
fid = fopen('lena.jpg', 'w');
fwrite(fid, jpeg_Y, 'uint8');
fclose(fid);

其中，`rle`函数是一个自定义的函数，用于对矩阵进行RLE编码。具体实现可以参考[RLE编码-百度百科](https://baike.baidu.com/item/RLE%E7%BC%96%E7%A0%81/10728870)。

2. 小波变换压缩

小波变换压缩是一种有损压缩，它主要是通过对图像进行小波变换，然后保留其中的一部分系数来实现的。

下面是一个简单的Matlab代码实现：

% 读取原始图像
img = imread('lena.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 对图像进行多级小波变换
[wc, s] = wavedec2(gray_img, 2, 'db4');
% 保留其中的一部分系数
keep = [1:150, 1050:length(wc)];
wc_keep = wc(keep);
% 对保留的系数进行小波重构
img_recon = waverec2(wc_keep, s, 'db4');
% 将重构后的图像写入文件
imwrite(uint8(img_recon), 'lena.jpg');

其中，`wavedec2`和`waverec2`函数是Matlab自带的函数，用于进行小波变换和小波重构。`s`是小波变换后得到的数据结构，保存了小波系数的大小和位置信息。`keep`是保留的系数的位置列表，可以根据实际情况进行调整。