用Matlab实现JPEG编码器完整代码

以下是一个简单的 MATLAB 实现 JPEG 编码器的代码，包括色彩空间转换、离散余弦变换、量化、哈夫曼编码等步骤：

function [compressed_image, bits] = jpeg_encoder(image, quality)
% image: 输入图像，为灰度图像或 RGB 图像
% quality: 图像质量，1-100 之间的整数，数值越大，图像质量越高

if ndims(image) == 3 % 如果是 RGB 图像，将其转为 YCbCr 彩色空间
    image = rgb2ycbcr(image);
end

% 分块大小为 8x8，将图像分块
[h, w, ~] = size(image);
n_h = floor(h/8)*8;
n_w = floor(w/8)*8;
image = image(1:n_h, 1:n_w, :);
blocks = mat2cell(image, repmat(8, 1, n_h/8), repmat(8, 1, n_w/8), 3);

% 量化表
quantization_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];

% 量化表调整
if quality < 50
    S = 5000/quality;
else
    S = 200 - 2*quality;
end
quantization_table = round(quantization_table * S / 100);

% 离散余弦变换（DCT）和量化
dct_quantized_blocks = cellfun(@(block) dct2(block) ./ quantization_table, blocks, 'UniformOutput', false);

% 哈夫曼编码
huffman_encoded_blocks = cellfun(@(block) huffman_encode(block(:)), dct_quantized_blocks, 'UniformOutput', false);

% 压缩图像
compressed_blocks = cellfun(@numel, huffman_encoded_blocks); % 记录每个块的压缩后大小
bits = sum(compressed_blocks); % 记录总共的压缩后大小
compressed_image = struct('h', n_h, 'w', n_w, 'quality', quality, 'compressed_bits', bits, 'quantization_table', quantization_table, 'compressed_blocks', compressed_blocks, 'huffman_encoded_blocks', huffman_encoded_blocks);
end

function [huffman_encoded_data] = huffman_encode(data)
% data: 待编码的数据，为一个向量
% huffman_encoded_data: 编码后的数据，为一个向量

% 哈夫曼编码表
dc_huffman_table = {struct('symbol', 0, 'code', '00');
                    struct('symbol', 1, 'code', '010');
                    struct('symbol', 2, 'code', '011');
                    struct('symbol', 3, 'code', '100');
                    struct('symbol', 4, 'code', '101');
                    struct('symbol', 5, 'code', '110');
                    struct('symbol', 6, 'code', '1110');
                    struct('symbol', 7, 'code', '11110');
                    struct('symbol', 8, 'code', '111110');
                    struct('symbol', 9, 'code', '1111110');
                    struct('symbol', 10, 'code', '11111110');
                    struct('symbol', 11, 'code', '111111110')};
ac_huffman_table = {struct('symbol', [0 0], 'code', '1010');
                    struct('symbol', [0 1], 'code', '00');
                    struct('symbol', [1 1], 'code', '01');
                    struct('symbol', [0 0 1], 'code', '100');
                    struct('symbol', [0 0 0 1], 'code', '1011');
                    struct('symbol', [0 0 0 0 1], 'code', '11010');
                    struct('symbol', [0 0 0 0 0 1], 'code', '111000');
                    struct('symbol', [0 0 0 0 0 0 1], 'code', '1111000');
                    struct('symbol', [0 0 0 0 0 0 0 1], 'code', '111110100');
                    struct('symbol', [0 0 0 0 0 0 0 0 1], 'code', '1111110110');
                    struct('symbol', [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1], 'code', '111111110100');
                    struct('symbol', [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1], 'code', '111111110101')};

% DC 系数编码
dc_difference = diff([0; data]);
dc_category = ceil(log2(abs(dc_difference) + 1));
dc_huffman_encoded = cellfun(@(s, c) s.code, dc_huffman_table(dc_category+1), 'UniformOutput', false);
if dc_difference(1) < 0 % 如果 DC 系数为负数，需要取反
    dc_difference(1) = -dc_difference(1);
end
dc_huffman_encoded{1} = dc_huffman_table{dc_category(1)+1}(dc_difference(1)+1).code; % DC 系数的编码
dc_huffman_encoded_data = strcat(dc_huffman_encoded{:});

% AC 系数编码
ac_runs = [0 find(diff(find(data))+1) numel(data)]; % 找到连续非零元素之间的零元素的个数
ac_differences = diff(ac_runs); % ac_differences(1) 记录第一个非零元素的位置
ac_coefficients = data(ac_runs(1:end-1)+1); % 所有非零的 AC 系数
ac_category = ceil(log2(abs(ac_coefficients)+1));
ac_huffman_encoded = cellfun(@(s, c) s.code, ac_huffman_table(ac_category+1), 'UniformOutput', false);
ac_huffman_encoded_data = '';
for i = 1:numel(ac_coefficients)
    ac_huffman_encoded_data = strcat(ac_huffman_encoded_data, ac_huffman_encoded{i}, dec2bin(ac_coefficients(i)));
end
for i = 1:numel(ac_differences)-1 % 将连续的零元素对应的 AC 系数编码为 EOB（End of Block）
    ac_huffman_encoded_data = strcat(ac_huffman_encoded_data, ac_huffman_table{1}(1).code);
end
huffman_encoded_data = strcat(dc_huffman_encoded_data, ac_huffman_encoded_data);
end

这个实现并不完美，而且还有很多可以优化的地方，但是它可以作为一个简单的 JPEG 编码器的参考实现。