基于离散余弦变换的图像压缩系统实现与MATLAB仿真

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于DCT变换的图像压缩算法。系统支持多种图像格式，通过DCT域变换和量化处理有效压缩图像数据，保持较高视觉质量的同时减小存储空间。

详 情 说 明

基于离散余弦变换（DCT）的图像压缩系统实现

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了一种基于离散余弦变换（DCT）的图像压缩算法。系统能够将数字图像从空间域转换到频率域，通过量化处理减少高频系数，实现图像数据的高效压缩。用户可通过调节参数控制压缩质量，系统提供压缩效果可视化与量化评估。

功能特性

• 多格式图像支持：可读取JPEG、PNG、BMP等常见格式的灰度/彩色图像
• 可调压缩参数：提供1-100的质量系数调节，支持自定义DCT分块大小
• 完整压缩流程：包含DCT变换、量化、反量化、IDCT重建全过程
• 智能量化策略：根据视觉特性设计量化表，优化高频系数取舍
• 多维度评估：计算压缩率、文件大小减少百分比和峰值信噪比（PSNR）
• 可视化分析：提供原始/压缩图像对比、DCT系数分布图等可视化结果

使用方法

1. 准备源图像：将待压缩图像文件置于项目目录
2. 参数设置：在MATLAB环境中设置图像路径、质量系数等参数
3. 执行压缩：运行主程序，系统自动完成压缩流程
4. 查看结果：程序输出压缩图像文件和质量评估报告
5. 结果分析：通过可视化界面比较压缩效果，调整参数优化结果

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2018a或更高版本
• 工具箱依赖：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 内存建议：4GB以上RAM（用于处理高分辨率图像）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能，主要包括图像读取与格式校验、色彩空间转换处理、分块DCT变换计算、自适应量化矩阵生成、系数压缩与编码重建、质量评估指标计算以及多维度结果可视化输出。该文件通过模块化设计实现了完整的压缩流水线，用户可通过修改参数配置灵活控制压缩效果。