图像压缩编码码matlab

资 源 简 介

图像压缩编码码matlab

详 情 说 明

图像压缩是现代数字图像处理中的关键技术，它通过减少数据冗余来降低存储和传输成本。在MATLAB环境中，我们可以实现多种经典的图像压缩编码方法，每种方法都有其独特的原理和适用场景。

DM编码（Delta Modulation）是一种简单的预测编码技术，它通过比较相邻像素值的差异来进行压缩。这种方法计算量小，但在处理复杂图像时可能会出现斜率过载问题。

变换编码（如DCT变换）是JPEG等标准的核心技术，通过将图像从空间域转换到频域，保留重要频率成分，舍弃人眼不敏感的高频信息。MATLAB的dct2函数可以方便地实现离散余弦变换。

算术编码是一种高效的无损压缩方法，能够突破Huffman编码每个符号至少1位的限制，通过对整个消息建立概率模型来生成一个单一的小数。

行程编码（RLE）特别适用于包含大面积连续相同像素的图像（如二值图像），它通过记录重复像素值和重复次数来实现压缩，算法简单但压缩率高度依赖图像内容。

Huffman编码作为变长编码的代表，根据符号出现频率构建最优前缀码，MATLAB中可以通过统计像素频率来构建Huffman树。

线性预测编码（LPC）通过建立像素间的线性关系进行预测，只存储预测误差，适用于相关性强的图像区域。

近似的JPEG编码过程则综合运用DCT变换、量化、之字形扫描和熵编码（通常为Huffman编码）等步骤，MATLAB工具箱提供了完整的JPEG压缩支持，但我们可以通过分块处理手动实现核心流程。