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

给我写一段用DCT实现图像压缩的matlab代码

以下是一个基于DCT的图像压缩Matlab代码示例：

% 读入需要压缩的图像
img = imread('lena.png');
[m, n] = size(img);

% 设置压缩比
ratio = 0.5;

% 计算需要保留的系数数
num_coeffs = round(m * n * ratio);

% 对图像进行DCT变换
dct_img = dct2(img);

% 将DCT系数按大小排序，并仅保留前num_coeffs个系数
sorted_coeffs = sort(abs(dct_img(:)), 'descend');
thresh = sorted_coeffs(num_coeffs);
dct_img(abs(dct_img) < thresh) = 0;

% 对DCT系数进行逆变换，得到压缩后的图像
compressed_img = idct2(dct_img);

% 显示压缩前后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(compressed_img);
title(['Compressed Image (', num2str(round(ratio*100)), '%)']);

这段代码会读入一个名为"lena.png"的图像，对其进行DCT变换，然后按照设定的压缩比例保留前num_coeffs个系数，并将其余系数置为0。最后对变换后的系数进行逆变换，得到压缩后的图像。

matlab做dct图像压缩,基于DCT的图像压缩及MATLAB实现

好的，我可以回答这个问题。DCT（离散余弦变换）是一种常用的图像压缩技术，它可以将图像转化为一组系数，通过保留其中的主要系数来实现压缩。下面是基于DCT的图像压缩步骤及MATLAB实现：

1. 将图像分成8x8的块。
2. 对每个块进行DCT变换。
3. 保留每个块中重要的系数，可以通过设置一个阈值来实现。
4. 将其余系数设置为0。
5. 对每个块进行IDCT（逆离散余弦变换）。
6. 将所有块拼接成压缩后的图像。

下面是MATLAB代码实现：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 将图像转化为灰度图
if size(img,3)==3
    img = rgb2gray(img);
end

% 将图像分割成8x8的块
blocks = mat2cell(img, 8*ones(1,size(img,1)/8), 8*ones(1,size(img,2)/8));

% 对每个块进行DCT
dct_blocks = cellfun(@(block) dct2(block), blocks, 'UniformOutput', false);

% 保留每个块中重要的系数，将其余系数设置为0
threshold = 0.1; % 阈值
quantization_matrix = floor((1:8)./threshold); % 量化矩阵
quantization_matrix(quantization_matrix==0) = 1; % 避免除以0
quantized_blocks = cellfun(@(block) round(block./quantization_matrix), dct_blocks, 'UniformOutput', false);
quantized_blocks = cellfun(@(block) block.*quantization_matrix, quantized_blocks, 'UniformOutput', false);

% 对每个块进行IDCT
idct_blocks = cellfun(@(block) idct2(block), quantized_blocks, 'UniformOutput', false);

% 将所有块拼接成压缩后的图像
compressed_img = cell2mat(idct_blocks);

% 显示压缩前后的图像
figure;
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图像');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(compressed_img)), title('压缩后的图像');

希望能对你有所帮助！