Matlab实现图像DCT压缩与重构

本篇文档主要探讨了在MATLAB环境下进行图像压缩技术的研究，具体聚焦于离散余弦变换（DCT）编码方法。首先，作者通过`imread`函数加载名为"cameraman.tif"的图像，并将其转换为双精度型数据，以便进行后续处理。然后，使用`dctmtx`函数创建一个8x8的二维DCT变换矩阵，这是DCT算法的基础。 接下来，作者对图像进行块处理，每块大小为8x8像素，利用循环对每个小块执行以下步骤：计算DCT变换，对结果矩阵进行量化（将绝对值小于0.03的系数设为0），并进行反量化操作，将量化后的系数再进行DCT逆变换。这样，得到了经过压缩的频域图像和最终的重构图像。 压缩过程中，采用了二值掩模（`blkproc`函数），只保留DCT系数中的左上角10个系数，进一步减小了数据量。然后，这些保留的系数再次通过DCT变换进行重构，生成压缩后的图像。为了对比，文档还展示了原始图像、未经压缩的DCT频域图像以及压缩后图像的视觉效果。 整个过程使用MATLAB的图像处理函数和矩阵运算，展示了离散余弦变换在图像压缩中的应用，对于理解数字信号处理和图像编码技术具有重要意义。通过此实验，学生可以学习到如何通过数学变换和阈值操作来减少图像数据的存储需求，从而实现高效的图像压缩。