用MATLAB语言写一个图片的傅里叶压缩
时间: 2023-12-04 12:04:17 浏览: 29
图片的傅里叶压缩可以分为以下几个步骤:
1. 读取图片并转换为灰度图像
2. 对灰度图像进行二维傅里叶变换
3. 保留变换后的系数中的高频部分,将低频部分系数置为0
4. 对处理后的系数进行逆傅里叶变换,得到压缩后的图像
5. 显示原图和压缩后的图像,并计算压缩比
下面是MATLAB代码实现:
```
% 读取图片并转换为灰度图像
img = imread('test.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);
% 对灰度图像进行二维傅里叶变换
img_fft = fft2(double(img_gray));
% 保留变换后的系数中的高频部分,将低频部分系数置为0
img_fft(abs(img_fft) < 100) = 0;
% 对处理后的系数进行逆傅里叶变换,得到压缩后的图像
img_compress = uint8(ifft2(img_fft));
% 显示原图和压缩后的图像,并计算压缩比
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img_gray); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(img_compress); title('Compressed Image');
original_size = numel(img_gray);
compressed_size = numel(img_fft) + numel(img_compress);
compression_ratio = compressed_size / original_size;
disp(['Compression ratio: ', num2str(compression_ratio)]);
```
在上述代码中,我们将傅里叶变换后系数的幅值小于100的部分置为0,这个值可以根据需要进行调整,从而实现不同程度的压缩。