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完整代码

MATLAB中利用分块离散余弦变换（Block Discrete Cosine Transform, DCT）进行图像压缩编码的过程涉及到几个关键步骤，包括图像预处理、分块、DCT计算、量化、熵编码以及解码。由于这是代码示例，我会提供一个基本框架，而不是完整的代码。你需要安装MATLAB并具备基本编程知识。

% 加载或生成图片
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要压缩的图片文件名

% 图像预处理（灰度化、去噪等）
gray_img = rgb2gray(img);
filtered_img = imfilter(gray_img, 'gaussian'); % 高斯滤波用于降噪

% 分块（通常选择8x8大小的块）
block_size = 8;
num_blocks = floor(size(filtered_img, 1) / block_size) * size(filtered_img, 2) / block_size;
blocks = mat2cell(filtered_img, ones(1, block_size), [1:block_size:size(filtered_img, 1):block_size]);

% 对每个块执行DCT
dct_blocks = cellfun(@(x) dct2(x), blocks, 'UniformOutput', false);

% 量化
quantized_dct_blocks = cellfun(@quantize_dct, dct_blocks, 'UniformOutput', false); % 自定义的量化函数

% 熵编码（这里假设你已经有了一个自定义的熵编码库如`entropy_encode`和`entropy_decode`)
encoded_blocks = cellfun(@(x) entropy_encode(x), quantized_dct_blocks, 'UniformOutput', false);
decoded_blocks = cellfun(@(x) entropy_decode(x), encoded_blocks, 'UniformOutput', false);

% 将解码后的块合并回原始尺寸
decoded_img = cat(1, decoded_blocks{:});

% 写入压缩文件或显示结果
% write_compressed_file(decoded_img, 'compressed_image.mat');
imshow(decoded_img);

请注意，这个例子简化了很多细节，例如：
- 量化函数`quantize_dct`负责将DCT系数转换为离散值，这通常是通过某种类型的量化表完成的。
- `entropy_encode`和`entropy_decode`是用于熵编码的函数，实际应用中可能需要使用如Huffman编码或更复杂的算法。
- 还有其他优化步骤可以考虑，比如使用熵编码前先进行数据排序（称为Run-Length Encoding, RLE），或者采用更先进的编码方法如JPEG或HEVC。