利用matlab基于分块DCT的图像变换压缩编码对拍摄图片进行图像压缩代码

在MATLAB中，利用分块离散余弦变换（Block Discrete Cosine Transform, DCT）进行图像压缩编码是一种常见的方法。下面是一个简化的步骤说明：

1. **读取和预处理图像**：

   img = imread('input_image.jpg'); % 替换为实际的图片文件名
   img = im2double(img); % 转换为0-1范围内的双精度数组

2. **分割图像成块**：

   block_size = 8; % 常见的块大小，可以调整
   [row_blocks, col_blocks] = size(img) / block_size;
   blocks = mat2cell(img, ones(block_size), ones(block_size), 'all');

3. **计算DCT**：

   dct_blocks = zeros(size(blocks));
   for i = 1:length(blocks)
       dct_blocks{i} = dct(blocks{i});
   end

4. **量化与舍入**：
将DCT系数进行量化，通常会应用一个特定的量化表，然后将非整数部分舍入到最接近的整数值。

5. **熵编码（如霍夫曼编码或算术编码）**：
对量化后的系数进行熵编码，减少冗余信息。MATLAB的`entropyEncoder`函数可用于实现霍夫曼编码。

6. **存储系数**：
将编码后的系数序列保存到文件或者字节数组中。

7. **解码过程**：
- 反向读取并解码系数
- 应用逆DCT（idct）于每个块
- 合并所有块恢复原始图像

% ... (解码过程类似编码，包括反量化、IDCT和拼接)

% 解码后的图像
decoded_img = cat(1, decoded_block{:});