基于MATLAB的JPEG图像8×8分块压缩系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现基于JPEG算法的灰度图像压缩系统。通过对图像进行8×8分块、离散余弦变换（DCT）和量化处理，支持自定义压缩参数，可重建图像并计算压缩率。适用于图像处理学习和轻量级压缩应用。

详 情 说 明

基于JPEG算法的图像8×8分块压缩系统

项目介绍

本项目实现了一个基于JPEG标准核心算法的灰度图像压缩系统，通过对图像进行8×8分块处理，应用离散余弦变换（DCT）和量化压缩技术，实现高效图像压缩。系统支持压缩质量参数调节，提供压缩后图像重建、质量评估和可视化对比功能。

功能特性

• 分块处理: 将输入图像自动分割为8×8像素块进行独立处理
• DCT变换: 对每个分块应用离散余弦变换，将图像信息转换到频域
• 量化压缩: 通过可调节的量化表压缩高频分量，支持质量参数（1-100）调节
• 图像重建: 从压缩数据完整重建图像，保持视觉质量
• 性能评估: 自动计算压缩率、峰值信噪比（PSNR）等量化指标
• 可视化分析: 提供压缩前后图像对比及差异热力图显示

使用方法

1. 准备输入: 准备标准格式的灰度图像文件（JPG/PNG/BMP）
2. 设置参数:

- 指定量化质量参数（1-100，数值越大质量越高） - 可选自定义量化表矩阵进行精细控制

1. 执行压缩: 运行主程序，系统自动完成分块、DCT、量化和编码流程
2. 查看结果:

- 获取压缩后的二进制数据流 - 查看重建图像与原始图像的视觉对比 - 分析压缩率、PSNR等性能指标 - 观察图像差异热力图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件整合了完整的图像压缩处理流水线，实现了从图像读取、分块预处理到频域变换的核心功能，包含离散余弦变换的正反计算过程以及量化矩阵的动态生成机制，负责压缩质量参数的解析与应用，同时封装了熵编码压缩与数据流输出的关键操作，还提供了图像重建算法的完整实现、质量评估指标的计算逻辑以及多维度结果的可视化展示界面。