图像离散余弦变换（DCT）的matlab实现

请参考以下代码实现DCT变换：

% 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');