Matlab代码实现JPEG灰度图像压缩

好的，这里是一个简单的 Matlab 代码实现 JPEG 灰度图像压缩的过程：

% 读取灰度图像
img = imread('lena_gray.jpg');

% 块大小
block_size = 8;

% 量化矩阵
quant_mtx = [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];

% 块处理
for i = 1:block_size:size(img,1)
    for j = 1:block_size:size(img,2)
        
        % 获取块
        block = img(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);
        
        % 块 DCT 变换
        dct_block = dct2(block);
        
        % 块量化
        quant_block = round(dct_block ./ (quant_mtx));
        
        % 量化后块反量化
        dequant_block = quant_block .* (quant_mtx);
        
        % 反 DCT 变换
        idct_block = idct2(dequant_block);
        
        % 更新图像块
        img(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1) = idct_block;
    end
end

% 显示压缩后的图像
imshow(img);

在这个代码中，我们首先读取了一张灰度图像 lena_gray.jpg。然后我们定义了块大小为 8x8，这是 JPEG 标准中使用的块大小。接下来我们定义了一个量化矩阵 quant_mtx，它是 JPEG 标准中使用的量化矩阵。然后我们使用两重循环对图像进行块处理。对于每个块，我们进行了以下步骤：

1. 对块进行 DCT 变换。
2. 对变换后的块进行量化。
3. 对量化后的块进行反量化。
4. 对反量化后的块进行反 DCT 变换。
5. 更新图像块。

最后，我们显示了压缩后的图像。需要注意的是，这里的压缩方法并不是最优的，因为我们只是使用了一个固定的量化矩阵。在实际应用中，应该根据图像的特点和压缩比的要求来选择合适的量化矩阵。