基于空间连贯性的图像压缩与重建系统

资 源 简 介

该项目旨在利用图像中的空间连贯性实现高效的图像压缩。在典型的图像中，相邻像素之间通常存在极强的相关性，例如背景中的墙壁、地板或者物体的表面颜色往往是统一或变化缓慢的。这些颜色相同或相近的区域形成了空间冗余，是压缩的核心环节。本项目通过MATLAB实现了一套完整的图像压缩流程，首先将输入的RGB图像进行预处理，根据需求转换为灰度图或YCbCr色彩空间。系统采用分块处理技术，将图像划分为8x8的像素块，并对每个块应用离散余弦变换（DCT）以提取频率分量。通过量化矩阵对高频部分进行过滤，大幅减少数据量，特别是针

详 情 说 明

基于空间连贯性的图像压缩与重建系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像压缩与重建实验系统。其核心逻辑建立在图像的空间连贯性基础上，即利用图像相邻像素间的高相关性来消除冗余。系统模拟了类似于JPEG压缩的标准流程，通过将图像从空间域转换到频率域，并结合非均匀量化和熵编码技术，实现在显著降低数据量的同时，尽可能保留图像的关键视觉特征。该系统适用于理解数字图像处理、有损压缩原理以及评价图像重建质量的教学与研究场景。

功能特性

• 交互式图像加载：支持用户通过文件选择对话框导入本地图像（BMP、PNG、JPG格式），并具备自动容错机制，在未选择文件时可调用内置示例图或生成随机测试图。
• 自适应分块处理：系统自动完成图像的灰度化预处理，并对图像边缘进行填充（Replicate模式），确保其尺寸符合8x8像素块的处理要求。
• 可调控压缩质量：提供1至100之间的质量因子调节功能，通过动态调整量化矩阵的步长，平衡压缩率与重建图像的保真度。
• 全流程压缩仿真：实现了包含零电平偏移、二维离散余弦变换（DCT）、标准JPEG量化方案、Zigzag（之字形）扫描以及行程编码（RLE）在内的完整流程。
• 自动化性能评估：自动计算并输出原始大小、估计压缩大小、压缩比、均方误差（MSE）以及峰值信噪比（PSNR）。
• 多维度可视化对比：系统同屏展示原始图像、重建图像以及误差分布图（热力图形式），直观反映压缩造成的细节损失。

实现逻辑与算法分析

1. 预处理与分块 系统首先将输入图像转换为双精度浮点数并进行灰度化处理。为了符合DCT变换的要求，通过补全操作将图像尺寸扩展为8的倍数。在处理每个8x8块之前，执行“零电平偏移”，即将像素值减去128，使信号关于零对称，提高变换效率。

2. 离散余弦变换 (DCT) 系统对每个像素块应用二维离散余弦变换。在频率域中，图像的能量被集中在左上角的低频系数（直流分量和低频交流分量），而右下角的高频系数（代表边缘和细节）通常数值较小，为后续量化过滤打下基础。

3. 量化处理 (Quantization) 这是系统实现有损压缩的核心环节。程序引用了标准的JPEG亮度量化矩阵，并根据用户设置的质量因子（Quality Factor）计算缩放比例。通过矩阵元素级除法并取整，舍弃了大量对视觉影响较弱的高频信息，从而产生大量零系数。

4. 扫描与编码 (Zigzag & RLE)

• Zigzag扫描：使用预定义的64位索引序列将二维量化系数矩阵重排为一维向量。这种扫描方式优先读取低频分量，最后读取高频分量，使得量化后的连续零值聚集在一起。
• 行程编码 (RLE)：对扫描后的向量进行编码，记录连续相同值的个数和数值，以此模拟数据冗余的消除过程。

5. 熵与压缩率估计 系统并未实际生成物理压缩文件，而是通过统计RLE编码后数据的出现频率，利用香农熵（Shannon Entropy）公式计算理论上的位率。据此估算出压缩后的比特数，并计算压缩比。

6. 图像重建 (Reconstruction) 重建过程是压缩的逆运算。系统对每个块依次执行反量化（系数乘以量化步长）和逆离散余弦变换（IDCT），最后加上128的偏移量并进行尺寸裁剪，将图像恢复至原始大小。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 所需工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 硬件建议：具备基本图形显示能力的通用计算机。

使用方法

1. 启动MATLAB，将工作目录切换至项目文件夹。
2. 运行主脚本程序。
3. 在弹出的文件浏览器中选择一张标准图像（如JPG、PNG或BMP格式）。
4. 程序将自动执行压缩和重建逻辑。
5. 查看输出的图形窗口：

* 左侧为原始灰度图像。 * 中间为经过DCT压缩与逆变换后的重建图像。 * 右侧为误差分布图，其中颜色越深（趋向红色）代表该区域压缩损失越大。

1. 在控制台（Command Window）查看详细的性能报告，包括压缩比和PSNR等关键指标。
2. 如需测试不同压缩率，可手动修改代码开头的 quality_factor 变量（1-100）并重新运行。