不调用openjpeg库用matlab实现不同bpp对应psnr的Jpeg2000图像压缩

实现步骤如下：

1. 读入待压缩的图像，并将其转换为灰度图像。

2. 将灰度图像分解成多个子带，可以使用小波变换实现。

3. 对每个子带进行量化，将每个系数量化为一个离散值，以减少数据的精度。

4. 对量化后的数据进行熵编码，将其压缩成更小的数据集。

5. 将压缩后的数据集重新解码，得到压缩后的图像，并计算其PSNR。

6. 重复上述步骤，改变量化参数，得到不同bpp下的压缩结果与PSNR。

以下是一个简单的实现代码，其中量化参数和压缩比率可以根据需求进行调整：

% 读入待压缩的图像
img = imread('lena.png');
img = rgb2gray(img);

% 定义量化参数
qstep = 10;

% 定义不同bpp的压缩比率
bpp = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5];

% 将图像分解成多个子带
[c, S] = wavedec2(img, 4, 'db2');

% 对每个子带进行量化
for i = 1:length(c)
    c(i) = round(c(i) / (qstep * bpp(1))) * (qstep * bpp(1));
end

% 对量化后的数据进行熵编码
bits = wmpcompress(c, S, 'db2');

% 将压缩后的数据集重新解码，得到压缩后的图像，并计算其PSNR
comp_img = wmpdecompress(bits, S, 'db2');
psnr = psnr(img, comp_img);

% 输出结果
disp(['bpp = ', num2str(bpp(1)), ', PSNR = ', num2str(psnr)]);

% 重复上述步骤，改变量化参数和bpp，得到不同bpp下的压缩结果与PSNR
for i = 2:length(bpp)
    % 对每个子带进行量化
    for j = 1:length(c)
        c(j) = round(c(j) / (qstep * bpp(i))) * (qstep * bpp(i));
    end
    
    % 对量化后的数据进行熵编码
    bits = wmpcompress(c, S, 'db2');
    
    % 将压缩后的数据集重新解码，得到压缩后的图像，并计算其PSNR
    comp_img = wmpdecompress(bits, S, 'db2');
    psnr = psnr(img, comp_img);
    
    % 输出结果
    disp(['bpp = ', num2str(bpp(i)), ', PSNR = ', num2str(psnr)]);
end