MATLAB图像压缩工具：基于离散余弦变换（DCT）的实现

资 源 简 介

本MATLAB项目演示了利用离散余弦变换（DCT）进行图像压缩的基本流程。通过频域转换、系数量化和重构，用户可直观调节压缩参数，观察图像质量与压缩比的变化，适合初学者学习图像处理原理。

详 情 说 明

基于离散余弦变换(DCT)的简易图像压缩系统

项目介绍

本项目实现了一个适合初学者理解的图像压缩程序，通过离散余弦变换（DCT）技术将图像从空间域转换到频域，对高频系数进行量化与截断处理，再通过逆变换重构图像，从而达到压缩效果。用户可通过调整压缩参数直观观察图像质量与压缩率的变化关系，深入理解DCT压缩的基本原理。

功能特性

• 频域变换处理：采用离散余弦变换（DCT）将图像从空间域转换到频域
• 可调节压缩强度：提供1-10级压缩强度参数，数值越大压缩率越高
• 量化矩阵设计：根据压缩强度动态设计量化矩阵，实现系数取舍
• 图像重构能力：通过逆离散余弦变换（IDCT）重建压缩后的图像
• 压缩效果评估：输出压缩率数值和峰值信噪比（PSNR）指标
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等标准图像格式输入

使用方法

1. 运行主程序文件
2. 根据提示选择要压缩的图像文件
3. 输入压缩强度参数（1-10之间的整数）
4. 程序将显示以下输出结果：

- 压缩后的重构图像可视化显示 - 压缩率（原图与压缩后数据的存储比例） - 峰值信噪比（PSNR）质量评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱

文件说明

主程序文件整合了图像压缩的核心处理流程：首先读取输入图像并进行预处理，接着执行离散余弦变换将图像转换至频域；根据用户设定的压缩强度生成相应的量化矩阵，对频域系数进行量化处理；随后通过逆离散余弦变换重构图像数据；最后计算并输出压缩率与峰值信噪比评估指标，同时显示原始图像与压缩后图像的对比效果。