利用JPEG压缩图像MATLAB代码

以下是利用MATLAB实现JPEG压缩的示例代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 显示原始图像
figure, imshow(img_gray), title('Original Image');

% 量化矩阵
Q = [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];

% 分块大小
block_size = 8;

% 对图像进行分块压缩
[M, N] = size(img_gray);
img_compressed = zeros(M, N);
for i = 1:block_size:M
    for j = 1:block_size:N
        block = double(img_gray(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1));
        % DCT变换
        dct_block = dct2(block);
        % 量化
        quantized_block = round(dct_block ./ (Q * 0.1));
        % 反量化
        dequantized_block = quantized_block .* (Q * 0.1);
        % IDCT变换
        idct_block = idct2(dequantized_block);
        img_compressed(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1) = idct_block;
    end
end

% 显示压缩后的图像
figure, imshow(uint8(img_compressed)), title('Compressed Image');

在此示例中，我们使用了8x8的块进行分块压缩。首先，将原始图像转换为灰度图像，并使用DCT变换将每个块压缩。然后，使用量化矩阵将每个块中的高频信息量化为较小的值。接下来，使用反量化将量化后的块重新转换为DCT系数，然后使用IDCT将其转换回原始块。最后，将所有块组合成压缩后的图像并显示。