MATLAB实现基于离散余弦变换（DCT）的简易图像压缩系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现离散余弦变换（DCT）图像压缩，支持自定义压缩比例。系统将灰度图像转换至频域，保留主要DCT系数并舍弃高频细节，完成压缩与重建，适合图像处理初学者进行实验。

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用于初学者的DCT图像压缩实验系统，通过离散余弦变换对输入的灰度图像进行频域压缩。系统支持用户自定义压缩比例，通过保留DCT系数中最重要部分并舍弃高频细节信息，实现图像压缩与重建。实验将直观展示压缩前后的图像质量变化和压缩率对比，帮助初学者理解有损压缩的基本原理。

功能特性

• 频域压缩处理：基于二维离散余弦变换（DCT）及反变换（IDCT）实现图像压缩与重建
• 量化控制：采用量化矩阵设计和Z字形扫描排序技术控制压缩程度
• 质量评估：提供峰值信噪比（PSNR）计算，定量评估压缩图像质量
• 可视化展示：

- 压缩前后图像对比显示（原始图像与重建图像并排展示） - 频域系数分布可视化（DCT系数矩阵热力图）

• 性能统计：实时计算并显示压缩率（文件大小减少百分比）

使用方法

1. 运行主程序文件
2. 选择输入图像文件（支持.jpg/.png/.bmp格式的灰度图像）
3. 设置压缩因子（输入1-100%之间的数值）
4. 系统将自动完成压缩处理并显示以下结果：

- 原始图像与重建图像的视觉对比 - 压缩率统计信息 - PSNR图像质量评估值 - DCT系数分布热力图

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

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、离散余弦变换正反变换计算、量化矩阵的生成与应用、压缩比例的自定义控制、重建图像的生成与显示、压缩性能的统计分析以及图像质量的客观评估。同时实现了压缩前后图像的对比可视化、频域系数分布的热力图展示等辅助功能，为用户提供完整的DCT压缩实验体验。