MATLAB实现图像压缩：DCT与RLE

"这篇文档是关于使用MATLAB进行图像压缩的实验介绍，涵盖了有损和无损压缩的基本概念，以及几种常见的图像压缩编码方法，包括哈夫曼编码、算术编码、行程编码、Lempel-Ziv编码、预测编码、DPCM、运动补偿、正交变换编码（如DCT）、子带编码、统计分块编码、分形编码、模型基编码、滤波、子采样、比特分配、向量量化等。实验主要关注离散余弦变换（DCT）和行程编码（RLE）。" 文章内容展开： 图像压缩是数字图像处理领域的一个重要课题，其目标是减少图像数据的存储需求和提高数据传输效率。根据是否允许信息损失，图像压缩可分为两类：无损压缩和有损压缩。无损压缩方法，如哈夫曼编码、算术编码、行程编码和Lempel-Ziv编码，能够在解压后恢复原始图像，保持数据完整性。而有损压缩，如预测编码、DPCM、运动补偿，以及基于频率域的正交变换编码（如DCT）、子带编码、空间域的统计分块编码、分形编码、模型基编码、滤波、子采样、比特分配和向量量化，虽然能实现更高的压缩比，但解码后的图像会有一定程度的质量损失。 离散余弦变换（DCT）在图像压缩中扮演着关键角色，尤其在JPEG标准中被广泛应用。DCT将图像从空间域转换到频域，使得高频成分（通常对应图像细节）的能量得以集中，从而更容易进行压缩。通过量化和熵编码，DCT系数可以进一步压缩，同时保持视觉上可接受的图像质量。在实验中，学生将使用MATLAB来实现DCT压缩，这有助于理解DCT如何有效地捕捉图像的主要特征，并减少非重要信息。 另一方面，行程编码（RLE）是一种简单但有效的无损压缩方法，它特别适用于图像中存在大量连续相同像素值的情况。RLE通过记录连续像素值的序列长度和该值，大大减少了存储需求。在MATLAB中实现RLE可以帮助学生理解这种编码在特定图像类型上的优势。 这个实验旨在通过MATLAB编程实践，帮助学生深入理解图像压缩的基本原理和不同编码技术的特性，同时提高他们在实际应用中的技能。通过这样的实验，学生能够更好地评估不同压缩方法对图像质量和压缩效果的影响，为后续的图像处理和通信工作打下坚实的基础。