MATLAB图像压缩工具箱：多模态算法实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了分块编码、高斯金字塔、离散余弦变换（DCT）和单值分解（SVD）四种图像压缩算法。支持用户上传图像并选择压缩方法，平衡压缩率与重构质量，适用于图像处理研究与教学演示。

详 情 说 明

基于多模态算法的图像压缩与重构系统

项目介绍

本项目实现并比较了四种经典的图像压缩算法：分块编码（Block Coding）、高斯金字塔（Gaussian Pyramid）、离散余弦变换（DCT）和单值分解（SVD）。系统支持用户输入原始图像，选择任意压缩算法进行处理，实时显示压缩后的图像、压缩比、峰值信噪比（PSNR）等关键评估指标，并能够从压缩结果中重构图像。通过对不同算法压缩效果的直观对比，为图像压缩技术的分析与应用提供参考。

功能特性

• 多算法支持：集成分块编码、高斯金字塔、DCT和SVD四种经典图像压缩算法
• 压缩与重构：实现图像的压缩处理及从压缩数据中重构原始图像的功能
• 性能评估：自动计算并显示压缩比、峰值信噪比（PSNR）等关键性能指标
• 可视化对比：提供原始图像、压缩图像和重构图像的直观对比展示
• 用户友好：简洁的交互界面，支持常见图像格式输入（JPG/PNG/BMP等）

使用方法

1. 准备图像：选择需要压缩的RGB或灰度图像（建议分辨率不低于512×512像素）
2. 选择算法：根据需求选择分块编码、高斯金字塔、DCT或SVD压缩算法
3. 执行压缩：启动压缩过程，系统将自动处理并显示压缩结果
4. 查看结果：观察压缩后的图像质量、压缩比和PSNR值等评估参数
5. 重构验证：执行重构功能，对比原始图像与重构图像的差异

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件建议：至少4GB内存，支持512×512以上图像处理

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、四种压缩算法的调用与执行、压缩性能参数的计算与输出、重构过程的实现以及最终结果的可视化展示。该文件通过整合各个算法模块，为用户提供了完整的图像压缩与重构处理流程。