图像离散余弦变换(DCT)的matlab实现
时间: 2023-09-04 14:10:39 浏览: 53
请参考以下代码实现DCT变换:
```matlab
% 定义输入图像
img = imread('lena.png');
img = rgb2gray(img);
img = imresize(img, [256, 256]);
% 进行DCT变换
dct_img = dct2(img);
% 可视化DCT系数
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(log(abs(dct_img)), []);
title('DCT coefficients');
```
在上述代码中,我们首先加载一张图像并将其转换为灰度图像。然后我们使用`dct2`函数对输入图像进行DCT变换。最后,我们可视化DCT系数,以便更好地了解变换的结果。
需要注意的是,在可视化DCT系数时,我们使用了`log`函数来增强低幅值的系数,以便更好地观察图像的高频细节。
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MATLAB编程实现图像离散余弦变换(DCT)
% 图像离散余弦变换(DCT)的 MATLAB 实现
% 读取图像
img = imread('lena.bmp');
% 转换为灰度图像
img = rgb2gray(img);
% 显示原始图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
% 计算离散余弦变换(DCT)
dct_img = dct2(img);
% 显示离散余弦变换(DCT)后的图像
subplot(1,2,2);
imshow(log(abs(dct_img)), []);
title('离散余弦变换(DCT)后的图像');
% 反变换
idct_img = idct2(dct_img);
% 显示反变换后的图像
figure;
imshow(uint8(idct_img));
title('反变换后的图像');
用matlab实现图像离散余弦变换
图像离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)是一种常用的图像压缩技术,可以将图像从时域变换到频域,从而实现图像压缩。下面是用 MATLAB 实现图像离散余弦变换的代码:
```matlab
% 读入图像
img = imread('lena.jpg');
img = rgb2gray(img);
% 计算图像大小
[M,N] = size(img);
% 初始化变换矩阵
T = dctmtx(8);
% 对图像进行分块,每个块大小为8x8
dct_img = zeros(M,N);
for i = 1:8:M
for j = 1:8:N
% 取出一个块
block = double(img(i:i+7,j:j+7));
% 对块进行离散余弦变换
dct_block = T * block * T';
% 将变换后的块保存到输出图像中
dct_img(i:i+7,j:j+7) = dct_block;
end
end
% 显示原图像和变换后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(dct_img));
title('DCT Image');
```
在上面的代码中,我们首先读入了一张灰度图像,然后计算了图像的大小。接着,我们使用 `dctmtx` 函数初始化了一个 8x8 的变换矩阵。然后,我们对图像进行分块,每个块大小为 8x8,对每个块进行离散余弦变换,并将变换后的块保存到输出图像中。最后,我们显示了原图像和变换后的图像。
需要注意的是,离散余弦变换是一种有损压缩技术,因此变换后的图像可能会有一些失真。为了减小失真,我们需要选择合适的压缩比例和块的大小。