MATLAB图像压缩系统：6种经典算法的实现与应用

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了图像压缩工具箱，整合块截断编码、快速傅里叶变换及卷积等六种经典算法，可进行二值化压缩和频域滤波处理，优化传统图像压缩流程。

详 情 说 明

基于多重经典算法的MATLAB图像压缩系统

项目介绍

本项目实现了一个综合图像压缩工具箱，集成了六种经典图像处理算法。系统通过MATLAB环境实现了图像的高效压缩处理，支持可视化的压缩效果对比和参数调节，为图像压缩研究提供完整的实验平台。

功能特性

算法支持

• 块截断编码(btcode)：实现二值化压缩处理
• 二维卷积快速傅里叶变换(conv2fft)：用于频域滤波处理
• 快速卷积(convfft)：优化传统卷积计算效率
• 离散余弦变换压缩(dctcompr)：实现JPEG标准压缩
• 图像压缩(imcompr)：集成多种压缩策略
• 金字塔分解(pyramid)：实现多分辨率图像表示

输入输出

输入：

• 源图像文件（支持.jpg/.png/.bmp格式）
• 算法参数设置（压缩率阈值、滤波核大小、金字塔层数等）
• 处理模式选择（单算法测试/多算法对比）

输出：

• 压缩后图像矩阵及可视化显示
• 压缩率、PSNR等质量指标数据
• 算法处理时间对比图表
• 多算法效果对比界面
• 压缩前后图像差异热力图

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统界面
2. 选择待处理的图像文件
3. 设置算法参数和处理模式
4. 执行压缩处理并查看结果
5. 分析各项质量指标和对比数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括用户界面初始化、图像加载与预处理、六种压缩算法的调用执行、质量评估指标计算、以及多种可视化结果的生成与展示。通过图形化界面实现了参数交互设置、算法选择切换、处理过程监控和对比分析功能，为用户提供完整的图像压缩处理体验。