MATLAB实现基于二维预测与Lloyd-Max量化的图像有损压缩系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个图像有损压缩系统，通过二维预测技术减少图像的空间冗余，并采用Lloyd-Max量化器对预测误差进行优化处理，实现高效的数据压缩。系统能有效降低存储需求并保持可接受的视觉质量。

详 情 说 明

基于二维预测与Lloyd-Max量化的图像有损压缩系统

项目介绍

本MATLAB项目实现了一个先进的图像有损压缩系统，结合二维预测编码与Lloyd-Max最优量化技术。系统通过建立像素间的空间相关性模型来减少图像冗余信息，然后应用优化量化算法大幅降低图像数据量，在保证重构质量的同时实现高效压缩。该系统为图像压缩算法的研究和应用提供了完整的实现框架。

功能特性

• 二维预测处理：采用3×3预测模板，消除图像空间冗余
• Lloyd-Max最优量化：自适应生成最佳量化器，最大化信噪比
• 多参数可配置：支持量化比特数、预测器系数等关键参数灵活调整
• 质量评估体系：提供PSNR、MSE等客观质量指标计算
• 可视化对比：生成原图与压缩结果的直观对比视图
• 量化器保存：输出量化码书文件供后续分析使用

使用方法

1. 准备源图像：将待压缩的图像文件（JPG、PNG、BMP格式）放置于指定目录
2. 设置参数：

- 量化比特数：1-8bit范围内整数，控制量化精度 - 预测器系数：自定义3×3预测模板参数矩阵 - 训练样本数量：指定用于量化器训练的像素点数

1. 运行系统：执行主程序启动压缩流程
2. 查看结果：获取压缩图像、质量指标和可视化对比图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式的读写权限

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，实现了图像读取与预处理、二维预测计算、Lloyd-Max量化器训练、预测误差量化与重构、压缩性能评估指标计算、结果可视化展示以及量化参数文件生成等核心功能模块的协调运行。