[MATLAB项目]基于离散余弦变换的JPEG图像分块压缩系统

资 源 简 介

本项目实现了一种采用8×8分块策略的JPEG压缩算法，通过二维离散余弦变换、系数量化及数据编码对灰度图像进行压缩，支持解压重构与效果对比，适用于图像处理算法教学与性能验证。

详 情 说 明

基于离散余弦变换的JPEG图像分块压缩系统

项目介绍

本项目实现了一个基于离散余弦变换（DCT）的JPEG图像压缩算法系统。该系统对输入的灰度图像进行8×8分块处理，通过二维DCT变换、系数量化和熵编码等步骤实现图像压缩，并支持解压重构功能，可用于评估压缩算法的效果。

功能特性

• 图像分块处理：将输入图像划分为8×8像素块进行独立处理
• DCT变换：对每个图像块执行二维离散余弦变换，将空间域信号转换为频域系数
• 量化压缩：采用标准JPEG量化矩阵对DCT系数进行量化，实现数据压缩
• 重构解压：支持从压缩数据逆向重构原始图像
• 性能评估：计算压缩率、峰值信噪比（PSNR）等关键指标评估压缩效果
• 多格式支持：兼容PNG、JPG、BMP等常见图像格式，也支持二维数值矩阵直接输入

使用方法

1. 准备输入图像：确保待压缩图像为单通道灰度格式
2. 运行主程序：执行主函数开始压缩流程
3. 查看结果：程序将输出压缩数据、重构图像和性能评估报告
4. 参数调整：可根据需要修改量化参数以平衡压缩率与图像质量

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了完整的图像压缩与解压流程，包含图像读取与预处理、分块操作管理、二维离散余弦变换计算、量化矩阵应用、压缩数据生成、图像重构实现以及压缩性能评估等核心功能模块，能够独立完成从原始图像到压缩数据再到重构图像的完整处理链路。