利用MATLAB函数dct2对一幅88的图像进行DCT变换和反变换，进行原始图像和重建图像的误差比较分析。变换的参考图像为

在MATLAB中，`dct2`函数用于二维离散余弦变换(DCT)，它将输入图像转换为其频率域表示。首先，你需要准备一幅88x88的图像作为输入。假设这个图像已经被读取并存储在变量`img`中。

以下是进行DCT变换、保存变换后的系数，然后进行反变换，并计算原始图像和重建图像之间误差的基本步骤：

% 读取或生成88x88图像
img = imread('your_image_file.png'); % 替换为你的图像文件名

% 对图像进行DCT变换
dct_img = dct2(img);

% 保存DCT系数（如果需要）
save('dct_coeffs.mat', 'dct_img');

% 反变换回空间域
reconstructed_img = idct2(dct_img);

% 将结果调整到相同的尺寸，因为idct2可能会有边界效应
reconstructed_img = imresize(reconstructed_img, size(img));

% 计算误差
err = abs(img - reconstructed_img);

% 显示原始图像和误差图
subplot(1, 2, 1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(err, []);
title('Error Image');

% 计算平均绝对误差 (Mean Absolute Error, MAE)
mae = mean(abs(err(:)));

% 累积分布函数(CDF)对比，查看误差分布
figure, plot(cdf(err(:)), 'r'), hold on, plot([0 max(err(:))], [0 1], '--k')
xlabel('Error Value'), ylabel('CDF'), legend('Image Error', 'Uniform Distribution')

%