MATLAB多方法图像压缩系统：四种算法实现与性能分析

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，实现了分块编码、高斯金字塔、离散余弦变换和单值分解四种经典图像压缩算法。用户可自由选择压缩方法并调整参数，系统提供实时的压缩效果展示和性能分析，为图像处理研究提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于多方法的图像压缩算法实现与性能分析系统

项目介绍

本项目实现了四种经典的图像压缩算法，提供完整的图像压缩解决方案。系统支持对输入图像进行分块编码压缩、高斯金字塔多分辨率压缩、离散余弦变换压缩和单值分解压缩。用户可选择不同压缩方法并调整参数，系统会展示压缩前后的图像对比、压缩率计算和重构质量评估，同时支持不同压缩算法的性能比较分析。

功能特性

• 多算法支持：集成分块编码、高斯金字塔、DCT变换、SVD分解四种经典压缩算法
• 参数可配置：支持各算法的关键参数灵活调整
• 性能评估：自动计算压缩率、PSNR、SSIM等关键指标
• 可视化展示：提供压缩前后对比、差异图、算法中间过程可视化
• 对比分析：生成不同算法在同一图像下的压缩效果对比报告

使用方法

1. 准备输入图像：支持JPG、PNG、BMP等标准图像格式
2. 设置算法参数：

- 分块编码：设置块大小（如8×8,16×16） - 高斯金字塔：设置金字塔层数 - DCT变换：设置变换系数保留比例 - SVD分解：设置奇异值保留数量

1. 指定压缩要求：可设置目标压缩率或重构质量阈值
2. 运行分析：系统将输出压缩图像、性能指标和对比报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口点，整合了系统的核心功能模块。它实现了图像数据的读取与预处理、四种压缩算法的参数配置与执行控制、压缩结果的量化评估与可视化展示，以及不同算法性能的对比分析报告生成。该文件通过用户交互界面接收输入参数，协调各算法模块的工作流程，并最终输出完整的压缩分析结果。