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

DCT（离散余弦变换）是一种常用的图像压缩方法，其原理是将图像分为若干个8x8的块，对每个块进行DCT变换并进行量化，再将量化后的系数进行编码压缩。下面是一个基于DCT的图像压缩的MATLAB实现：

%% 读取图像
img = imread('input.jpg');

%% 将图像转换为灰度图像
if size(img, 3) == 3
    img_gray = rgb2gray(img);
else
    img_gray = img;
end

%% 对图像进行8x8块的分割
[h, w] = size(img_gray);
img_blocks = mat2cell(img_gray, 8*ones(1,h/8), 8*ones(1,w/8));

%% 对每个块进行DCT变换
dct_func = @(block_struct) dct2(block_struct.data);
dct_blocks = blockproc(cell2mat(img_blocks), [8 8], dct_func);

%% 对每个块进行量化
load('dct_quant.mat', 'dct_quant');
quant_func = @(block_struct) round(block_struct.data ./ dct_quant);
quant_blocks = blockproc(dct_blocks, [8 8], quant_func);

%% 将量化后的块转换为一维向量
zigzag_func = @(block_struct) zigzag(block_struct.data);
zigzag_vectors = blockproc(quant_blocks, [8 8], zigzag_func);

%% 将一维向量转换为熵编码
load('huffman.mat', 'huffman_table');
encoded_bits = huffmanenco(zigzag_vectors(:), huffman_table);

%% 输出压缩后的比特流长度
fprintf('压缩前图像大小：%d bytes\n', numel(img_gray));
fprintf('压缩后图像大小：%d bytes\n', numel(encoded_bits)/8);

%% 解码
decoded_vectors = huffmandeco(encoded_bits, huffman_table);
unzigzag_func = @(vector) unzigzag(vector.data);
unzigzag_blocks = blockproc(reshape(decoded_vectors, 8, []), [1 8], unzigzag_func);
unquant_func = @(block_struct) block_struct.data .* dct_quant;
unquant_blocks = blockproc(unzigzag_blocks, [8 8], unquant_func);
idct_func = @(block_struct) idct2(block_struct.data);
img_compress = uint8(blockproc(unquant_blocks, [8 8], idct_func));

%% 显示压缩后的图像
imshow(img_compress);

其中，`dct_quant.mat`是预先计算好的DCT量化表，`huffman.mat`是预先计算好的Huffman编码表。`zigzag`函数是将8x8块的二维矩阵按照Z字形顺序转换为一维向量的函数，`unzigzag`函数是将一维向量转换回二维矩阵的函数。