图像数据压缩技术：数码图像处理中的压缩方法

"该资源是一份关于数字图像处理技术的上机参考程序，涉及图像数据压缩的实践操作。代码示例使用MATLAB语言，包括读取图像、进行离散余弦变换(DCT)、块处理(blkproc)以及使用特定掩模进行像素操作等步骤，以实现图像的压缩。" 在数字图像处理领域，图像数据压缩是一项关键的技术，特别是在当前多媒体信息传输和存储需求日益增长的背景下。随着通信方式从传统文字和语音向包含图像的多元化转变，以及通信对象扩展到人与机器及机器之间，大量图像数据的处理带来了对传输带宽和存储空间的挑战。 13章介绍了图像数据压缩的背景和重要性。首先，随着数码图像的广泛应用，图像数据量变得非常庞大，例如，高质量的彩色视频图像每秒的数据量可高达221.12兆比特(Mbps)，这需要高速的通信回路才能实时传输。即使是简单的2值传真图像，也需要几分钟才能通过较低速的电话线路传输。因此，图像压缩成为了必要的解决方案，以克服硬件限制并提高传输和存储效率。 图像压缩的主要目标是去除图像数据中的冗余信息。冗余度分为多种类型，如空间冗余、时间冗余、统计冗余和知识冗余。在示例程序中，使用了离散余弦变换（DCT）来捕获图像的频域特征，这是一种常见的有损压缩方法，能有效去除图像的高频细节，保留视觉上重要的低频成分。此外，通过块处理和特定掩模的操作，进一步降低了数据量，实现了图像的压缩。 图像压缩的系统模型通常包括图像预处理、信源编码、信道编码、调制、信道传输、解调、信道解码和解码等步骤。编码阶段的关键是找到合适的算法来表示图像，以减少数据量，而解码阶段则需要恢复原始图像，尽可能保持图像质量。 图像数据压缩技术通过去除冗余信息，有效地减少了图像数据的大小，这对于现代通信和存储系统至关重要。在MATLAB中，可以利用各种函数和算法实现这一过程，如示例中的imread、im2double、dctmtx、blkproc等，这些工具使得研究人员和开发者能够实验和优化图像压缩算法，以适应不同应用场景的需求。