1、编程实现DCT编码。 2、编程实现DCT解码。 3、观察不同压缩比下的解码图像质量。在压缩算法中,先将输入图像划分为8×8或16×16的图像块,对每个图像块作DCT变换;然后舍弃高频的系数,并对余下的系数进行量化以进一步减少数据量;最后使用无失真编码来完成压缩任务。解压缩时首先对每个图像块做DCT反变换,然后将图像拼接成一副完整的图像。matlab代码及注释
时间: 2024-03-25 07:40:08 浏览: 14
以下是基于MATLAB实现的DCT编码和解码算法示例代码。首先,我们需要将输入图像分成8x8的块,并对每个块进行DCT变换。
```matlab
% DCT编码
img = imread('image.jpg');
img = rgb2gray(img);
block_size = 8;
[h, w] = size(img);
dct_coef = zeros(h, w);
for i = 1:block_size:h
for j = 1:block_size:w
block = img(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);
dct_block = dct2(block);
dct_coef(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1) = dct_block;
end
end
```
接下来,我们对DCT系数进行量化并舍弃高频系数,以减少数据量。在这里,我们使用JPEG标准的量化表。
```matlab
% DCT量化
quant_table = [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];
quant_coef = zeros(h, w);
for i = 1:block_size:h
for j = 1:block_size:w
dct_block = dct_coef(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);
quant_block = round(dct_block ./ quant_table);
quant_coef(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1) = quant_block;
end
end
```
最后,我们使用无失真编码来压缩量化后的DCT系数,并对其进行解码和反DCT变换,以重建原始图像。
```matlab
% DCT解码
dct_coef_recon = zeros(h, w);
for i = 1:block_size:h
for j = 1:block_size:w
quant_block = quant_coef(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);
dct_block_recon = quant_block .* quant_table;
dct_coef_recon(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1) = dct_block_recon;
end
end
% 反DCT变换
img_recon = zeros(h, w);
for i = 1:block_size:h
for j = 1:block_size:w
dct_block_recon = dct_coef_recon(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);
block_recon = idct2(dct_block_recon);
img_recon(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1) = block_recon;
end
end
% 显示原图和重建图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(uint8(img_recon)); title('Reconstructed Image');
```
通过更改量化表中的值或选择不同的压缩比,我们可以观察到不同的解码图像质量。在实际应用中,我们需要权衡压缩比和图像质量之间的关系,以找到最佳的压缩算法。