matlab压缩比代码
时间: 2023-10-27 10:08:32 浏览: 49
Matlab中有多种压缩算法可以使用,其中比较常用的是基于离散余弦变换(DCT)的JPEG压缩算法和基于小波变换的Wavelet压缩算法。这两种算法都可以通过Matlab实现。
下面是一个简单的基于DCT的JPEG压缩代码示例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转换为YCbCr颜色空间
img_ycbcr = rgb2ycbcr(img);
% 对Y分量进行8x8的DCT变换
dct_y = blkproc(img_ycbcr(:,:,1), [8 8], @dct2);
% 对DCT系数进行量化
quant_y = round(dct_y ./ [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]);
% 对量化后的DCT系数进行反量化
dequant_y = quant_y .* [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];
% 对反量化后的DCT系数进行逆变换
idct_y = blkproc(dequant_y, [8 8], @idct2);
% 将YCbCr颜色空间转换回RGB颜色空间
img_recon = ycbcr2rgb(cat(3, idct_y, img_ycbcr(:,:,2:3)));
% 显示压缩前后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(img_recon);
title('Reconstructed Image');```
这段代码将读取名为"lena.png"的图像,将其转换为YCbCr颜色空间,对Y分量进行8x8的DCT变换,对DCT系数进行量化,反量化和逆变换,最后将图像转换回RGB颜色空间并显示压缩前后的图像。其中,量化矩阵是JPEG标准中规定的量化矩阵。
如果您想了解更多关于Matlab中压缩算法的实现,请参考Matlab官方文档或者相关的教程和书籍。