DCT用于图像压缩的matlab代码

以下是DCT在图像压缩中的MATLAB代码示例。

1.读入图像并显示：

img = imread('lena.png');
figure;
imshow(img);
title('Original Image');

2.将图像转换为灰度图像：

img_gray = rgb2gray(img);
figure;
imshow(img_gray);
title('Grayscale Image');

3.对图像进行DCT变换：

dct_img = dct2(img_gray);
figure;
imshow(log(abs(dct_img)), []);
title('DCT of Image');

4.选择DCT系数，将其余系数置为0：

dct_coeffs = dct_img;
keep_coeffs = 10; % number of coefficients to keep
dct_coeffs(keep_coeffs:end, :) = 0;
dct_coeffs(:, keep_coeffs:end) = 0;

5.对DCT系数进行逆变换：

idct_img = idct2(dct_coeffs);
figure;
imshow(idct_img);
title('Compressed Image');

这是一个简单的DCT压缩实现。您可以根据需要更改保留的系数数量来获得更高或更低的压缩率。

相关问题

matlab dct图像压缩代码

MATLAB中使用dct2函数进行图像压缩。首先，你需要将图像读取到MATLAB环境中，可以使用imread函数读取图像文件。然后，将图像转换为灰度图像，可以使用rgb2gray函数。接下来，使用dct2函数对灰度图像进行离散余弦变换。通过矩阵运算得到变换系数矩阵。将部分系数置零，只保留主要的变换系数。再使用idct2函数对变换系数矩阵进行逆变换，得到压缩后的图像。最后，使用imwrite函数将压缩后的图像保存到文件中。以下是一个简单的示例代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 进行离散余弦变换
dct_img = dct2(double(gray_img));

% 保留主要的变换系数
compress_ratio = 0.1; % 压缩比例
total_coeffs = numel(dct_img);
compress_coeffs = round(total_coeffs * compress_ratio);
sorted_coeffs = sort(abs(dct_img(:)), 'descend');
threshold = sorted_coeffs(compress_coeffs);
dct_img(abs(dct_img) < threshold) = 0;

% 进行逆变换
compressed_img = idct2(dct_img);

% 保存压缩后的图像
imwrite(uint8(compressed_img), 'compressed_image.jpg');

这是一个简单的MATLAB dct图像压缩代码示例，你可以根据需要进行修改和优化。

二维dct压缩matlab代码

二维DCT压缩是一种将图像数据压缩的方法，通过对图像进行离散余弦变换（DCT），可以将冗余信息减少，达到压缩的目的。在Matlab中，可以使用dct2函数实现二维DCT压缩。下面是一份示例代码：

%% 读入图像
img = imread('lena.png');
imwrite(img, 'original.png');

%% 转为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

%% 对图像进行二维DCT变换
img_dct = dct2(img_gray);

%% 提取低频系数
n = 32; % 设置低频系数个数
img_dct_compress = img_dct;
img_dct_compress(n+1:end, :) = 0;
img_dct_compress(:, n+1:end) = 0;

%% 对图像进行逆DCT变换
img_dct_recover = idct2(img_dct_compress);

%% 显示原图和压缩后图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(img_dct_recover));
title(['Compressed Image ', num2str(n), ' Coefficients']);

%% 保存压缩后图像
imwrite(uint8(img_dct_recover), ['compress_', num2str(n), '_coefficients.png']);

首先，代码读入了一个彩色图像，并将其转为灰度图像。然后，通过dct2函数对灰度图像进行二维DCT变换，得到一个系数矩阵。接着，代码提取系数矩阵中的低频系数，抹去高频系数，并对压缩后的系数矩阵进行逆DCT变换，得到压缩后的图像。最后，通过imshow函数展示原图和压缩后图像，并将压缩后的图像保存至本地文件。在代码中，变量n可控制一共提取多少低频系数，n越大，压缩后的图像质量越高，但压缩比也会越低。