matlab图像压缩编码代码
时间: 2023-11-21 19:02:58 浏览: 161
MATLAB可以使用多种方法对图像进行压缩编码。以下是一种常见的方法:
1. 加载图像文件:首先,使用`imread`函数加载需要进行压缩编码的图像文件。例如:
```
img = imread('image.jpg');
```
2. 转换图像格式:如果加载的图像是彩色图像,可以使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。例如:
```
gray_img = rgb2gray(img);
```
3. 压缩编码:使用一种合适的压缩编码算法对图像进行压缩。常见的压缩编码算法包括哈夫曼编码、小波变换等。例如,使用MATLAB提供的`imwrite`函数将图像使用JPEG算法进行压缩编码:
```
imwrite(gray_img, 'compressed_image.jpg', 'JPEG', 'Quality', 50);
```
其中,'Quality'参数指定了压缩质量,取值范围为0到100,数值越高表示质量越好但文件大小也越大。
4. 解码还原图像:可以使用`imread`函数加载压缩编码后的图像文件,即可获得解码还原的图像。
```
decoded_img = imread('compressed_image.jpg');
```
需要注意的是,图像压缩编码算法的选择和参数的调整与具体应用场景有关。以上只是一种基本的压缩编码流程示例,具体的实现可能需要根据实际需求进行调整和优化。
相关问题
MATLAB压缩图像预测编码代码
以下是一个简单的 MATLAB 图像压缩预测编码代码示例:
```matlab
% 读取图像
I = imread('lena.bmp');
% 转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 显示图像
imshow(I);
% 设置预测器类型
% 使用差分预测器
predictor = 1;
% 将图像划分为 8x8 的块
block_size = 8;
[m, n] = size(I);
n_blocks_m = floor(m / block_size);
n_blocks_n = floor(n / block_size);
blocks = cell(n_blocks_m, n_blocks_n);
for i = 1:n_blocks_m
for j = 1:n_blocks_n
blocks{i, j} = I((i-1)*block_size+1:i*block_size, (j-1)*block_size+1:j*block_size);
end
end
% 压缩每个块
for i = 1:n_blocks_m
for j = 1:n_blocks_n
% 获取当前块
block = blocks{i, j};
% 应用预测器
if i == 1 && j == 1
% 第一个块使用零预测
predicted_block = zeros(size(block));
elseif i == 1
% 第一行块使用行预测
predicted_block = blocks{i, j-1};
elseif j == 1
% 第一列块使用列预测
predicted_block = blocks{i-1, j};
else
% 其他块使用差分预测
if predictor == 1
% 差分预测
predicted_block = block - blocks{i, j-1};
else
% 中值预测
predicted_block = medfilt2(blocks{i-1:i, j-1:j});
predicted_block = predicted_block(2:end, 2:end);
end
end
% 将预测的块转换为整数
predicted_block = round(predicted_block);
% 计算误差
error_block = block - predicted_block;
% 将误差转换为整数
error_block = round(error_block);
% 将误差编码
encoded_block = rle(error_block(:));
% 存储编码后的块
blocks{i, j} = encoded_block;
end
end
% 解压缩每个块
for i = 1:n_blocks_m
for j = 1:n_blocks_n
% 获取当前块的编码
encoded_block = blocks{i, j};
% 解码误差
error_block = irle(encoded_block);
% 将误差转换为浮点数
error_block = double(error_block);
% 应用预测器
if i == 1 && j == 1
% 第一个块使用零预测
predicted_block = zeros(size(error_block));
elseif i == 1
% 第一行块使用行预测
predicted_block = blocks{i, j-1};
elseif j == 1
% 第一列块使用列预测
predicted_block = blocks{i-1, j};
else
% 其他块使用差分预测
if predictor == 1
% 差分预测
predicted_block = blocks{i, j-1};
else
% 中值预测
predicted_block = medfilt2(blocks{i-1:i, j-1:j});
predicted_block = predicted_block(2:end, 2:end);
end
end
% 将预测的块转换为浮点数
predicted_block = double(predicted_block);
% 重建块
decoded_block = predicted_block + error_block;
% 存储重建后的块
blocks{i, j} = decoded_block;
end
end
% 合并块以重建图像
reconstructed_image = zeros(m, n);
for i = 1:n_blocks_m
for j = 1:n_blocks_n
reconstructed_image((i-1)*block_size+1:i*block_size, (j-1)*block_size+1:j*block_size) = blocks{i, j};
end
end
% 显示重建后的图像
imshow(reconstructed_image, []);
```
注:该代码只实现了简单的差分预测编码,需要根据实际情况进行修改和优化。
图像编码压缩matlab代码
以下是两种图像编码压缩的Matlab代码:
1. 哈夫曼编码的Matlab代码无损图像压缩
```matlab
% HuffmanImageCoding.m接收要压缩的图像的输入,然后使用霍夫曼编码压缩文件,并返回压缩后的文件。
function HuffmanImageCoding(inputImage)
% 读取输入图像
I = imread(inputImage);
% 将图像转换为灰度图像
if size(I,3) == 3
I = rgb2gray(I);
end
% 获取图像大小
[rows, cols] = size(I);
% 将图像转换为一维数组
I = I(:);
% 计算每个像素值的出现次数
counts = hist(double(I), 0:255);
% 使用Huffman编码压缩图像
dict = huffmandict(0:255, counts/numel(I));
comp = huffmanenco(I, dict);
% 将压缩后的数据写入文件
fid = fopen('compressed.dat', 'w');
fwrite(fid, comp, 'ubit1');
fclose(fid);
% 读取压缩后的数据
fid = fopen('compressed.dat', 'r');
comp = fread(fid);
fclose(fid);
% 使用Huffman解码重建图像
I2 = huffmandeco(comp, dict);
I2 = reshape(I2, rows, cols);
% 显示原始图像和重建图像
figure, imshow(I);
figure, imshow(I2);
end
```
2. JPEG压缩的Matlab代码
```matlab
% JPEG_gray MATLAB实现,只针对灰度图像进行JPEG压缩,没有进行熵编码,只做理论上的压缩率计算
function JPEG_gray(inputImage)
% 读取输入图像
I = imread(inputImage);
% 将图像转换为灰度图像
if size(I,3) == 3
I = rgb2gray(I);
end
% 获取图像大小
[rows, cols] = size(I);
% 将图像分成8x8的块
blocks = mat2cell(I, 8*ones(1,rows/8), 8*ones(1,cols/8));
% 对每个块进行离散余弦变换(DCT)
dctBlocks = cellfun(@dct2, blocks, 'UniformOutput', false);
% 对每个块进行量化
quantizedBlocks = cellfun(@quantize, dctBlocks, 'UniformOutput', false);
% 对每个块进行反量化
dequantizedBlocks = cellfun(@dequantize, quantizedBlocks, 'UniformOutput', false);
% 对每个块进行反离散余弦变换(IDCT)
idctBlocks = cellfun(@idct2, dequantizedBlocks, 'UniformOutput', false);
% 将块合并成图像
I2 = cell2mat(idctBlocks);
% 显示原始图像和压缩后的图像
figure, imshow(I);
figure, imshow(I2);
end
% 量化函数
function quantizedBlock = quantize(dctBlock)
quantizationMatrix = [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];
quantizedBlock = round(dctBlock ./ quantizationMatrix);
end
% 反量化函数
function dequantizedBlock = dequantize(quantizedBlock)
quantizationMatrix = [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];
dequantizedBlock = quantizedBlock .* quantizationMatrix;
end
```