MATLAB实现基于LBG算法的图像压缩与直方图分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了LBG矢量量化算法，通过聚类分析生成码本对图像进行高效压缩，支持原始与压缩图像的灰度直方图对比分析，并提供压缩质量评估与参数调整功能。

详 情 说 明

基于LBG算法的图像压缩与直方图分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于LBG（Linde-Buzo-Gray）矢量量化算法的图像压缩系统。该系统能够对输入的图像进行高效的压缩处理，通过聚类分析生成最优码本并重构图像。系统不仅提供压缩前后的视觉对比，还支持灰度直方图分析以及压缩质量的量化评估，为用户调整压缩参数提供直观依据。

功能特性

• LBG矢量量化压缩：采用经典的LBG算法实现图像的有损压缩
• 灵活参数配置：支持码本尺寸（16/64/256级等）、迭代次数、失真阈值等关键参数调整
• 可视化对比分析：并排显示原始图像与压缩后图像，直观展示压缩效果
• 直方图统计分析：生成原始图像与压缩图像的灰度直方图对比，分析像素分布变化
• 压缩质量评估：自动计算压缩率、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）等量化指标
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式

使用方法

1. 准备输入图像：将待压缩的图像文件放置在指定目录
2. 设置压缩参数：根据需要调整码本尺寸、迭代次数和失真阈值
3. 执行压缩处理：运行主程序启动LBG算法压缩流程
4. 查看结果分析：系统将显示压缩前后图像对比、直方图对比和质量评估指标
5. 参数优化调整：根据评估结果重新调整参数以获得最佳压缩效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存：4GB及以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、矢量量化码本训练、图像压缩重构、可视化结果显示以及性能指标计算等完整流程。具体实现了参数配置界面、LBG算法迭代优化、块处理与特征提取、直方图统计绘制以及压缩质量评估等关键模块的协同工作。