MATLAB实现的二维预测与Lloyd-Max量化图像压缩系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于二维预测编码和Lloyd-Max量化的图像有损压缩算法。通过预测像素值生成误差图像，再利用最优量化减少数据量，在保证视觉质量的同时显著降低存储空间。

详 情 说 明

基于二维预测与Lloyd-Max量化的图像有损压缩系统

项目介绍

本项目实现了一种高效图像有损压缩算法，通过结合二维预测编码和Lloyd-Max最优量化技术，在保证图像质量的同时实现显著的数据压缩。系统首先利用相邻像素的相关性进行预测编码，生成预测误差图像，然后应用迭代优化的Lloyd-Max量化器对误差数据进行压缩，最终实现可控制的压缩比与图像质量平衡。

功能特性

• 二维预测编码：支持多种预测器类型，有效去除图像空间冗余
• Lloyd-Max最优量化：通过迭代算法自动确定最佳量化区间和重构值
• 压缩质量可控：用户可通过量化级别参数精确控制压缩比与图像质量
• 全面性能评估：提供PSNR、压缩比等量化指标和视觉对比分析
• 误差分析可视化：生成预测误差分布直方图和量化参数表

使用方法

1. 准备输入图像：准备待压缩的灰度图像文件（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 设置参数：

- 指定量化级别（如4bit、6bit等，决定压缩程度） - 选择预测器类型（如前向预测、双向预测等） - 设定Lloyd-Max算法的最大迭代次数

1. 运行系统：执行主程序开始压缩处理
2. 查看结果：系统将输出重构图像、性能指标和分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包括图像读取与预处理、预测误差计算、量化器训练优化、图像重构生成等核心功能，同时负责性能指标计算和结果可视化输出，为用户提供一站式的压缩解决方案。