MATLAB图像处理：基于DCT2的分块压缩与自适应阈值系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现图像分块压缩功能，通过8×8分块DCT2变换提取频域系数，采用动态计算的均方值作为自适应阈值进行能量筛选，有效平衡压缩效率与图像质量。适用于图像压缩与频域分析的MATLAB应用场景。

详 情 说 明

基于DCT2的图像分块压缩与阈值筛选系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的图像压缩系统，核心采用二维离散余弦变换（DCT2）技术。系统通过将输入图像分割为8×8像素块，对每个分块进行DCT2变换得到频域系数，并利用基于均方值的自适应阈值算法实现智能压缩。该系统能够在保持图像主要视觉特征的前提下显著减少数据量，特别适用于图像预处理和压缩存储应用场景。

功能特性

• 智能分块处理：自动将图像分割为8×8像素块，支持非8倍数尺寸的自动补零
• 自适应阈值压缩：根据每个分块的均方值动态计算压缩阈值，实现能量感知的系数筛选
• 多格式支持：兼容jpg、png、bmp等常见图像格式
• 彩色图像处理：支持灰度图像和RGB彩色图像的全功能处理
• comprehensive输出：提供重构图像、压缩统计、可视化分析和详细参数日志

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像长宽均为8的整数倍（系统会自动处理非8倍数情况）
2. 设置参数：可选的压缩比例调整系数（默认由系统自动计算）
3. 运行系统：执行主程序开始压缩处理
4. 查看结果：系统将生成压缩图像、统计报告和多种分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存空间（取决于处理图像的大小）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包括图像读取与尺寸验证、分块预处理、DCT2变换执行、自适应阈值计算与系数筛选、逆变换重构、结果图像生成与质量评估、多种可视化分析图表输出以及压缩性能统计报告生成等核心功能。该文件实现了从原始图像输入到最终结果输出的全自动化处理链条。