基于DCT图像压缩与QAM通信系统的仿真分析系统

资 源 简 介

本项目是一个综合性的MATLAB仿真平台，结合了数字图像处理技术与无线通信系统链路建模。图像压缩模块采用经典的离散余弦变换（DCT）算法，通过对图像进行分块离散平移变换，并结合可调量化矩阵对高频系数进行过滤，实现数据大小的有效压缩；同时利用Z字形扫描和霍夫曼编码技术，进一步删除统计冗余，达到高压缩比的目的。通信仿真模块则将处理后的图像序列映射为数字调制信号，支持QPSK、16QAM、QAM64等调制模式，并允许通过添加加性高斯白噪声（AWGN）模拟真实信道环境。系统能够实时生成并展示数字信号的星座图，直观

详 情 说 明

基于DCT变换的图像压缩处理与数字调制星座图分析系统

项目介绍

本项目是一个集成图像压缩技术与数字通信链路仿真的综合性MATLAB实验平台。系统模拟了从原始图像输入、有损压缩编码、信道传输到端到端恢复的完整过程。通过结合离散余弦变换（DCT）与正交幅度调制（QAM）技术，本系统旨在分析图像压缩效率、信道噪声水平以及调制阶数对最终重构图像质量的影响。

功能特性

• 自适应图像压缩：支持通过质量因子调节压缩强度，利用DCT变换降低空间冗余。
• 多模式数字调制：内置QPSK、16QAM、64QAM三种调制方案，模拟无线传输过程。
• 真实信道模拟：引入加性高斯白噪声（AWGN）环境，支持自定义信噪比（SNR）。
• 可视化性能分析：实时生成发送与接收端星座图、图像重建误差分布图，并计算PSNR与BER。

使用方法

1. 确保安装了MATLAB环境以及相关的信号处理和图像处理工具箱。
2. 打开主程序文件，在参数设置区域根据需求调整信噪比（SNR）、压缩质量因子（QualityFactor）以及调制阶数（ModOrder）。
3. 运行程序，系统将全自动执行图像预处理、压缩、调制解调及重构逻辑。
4. 观察弹出的图形界面，对比原始图像与重构图像，并查阅各项系统指标。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016b 及以上版本。
• 硬件要求：标准PC配置，建议内存不低于8GB以保证大数据量矩阵运算的流畅性。

系统功能实现细节与逻辑

1. 图像读取与预处理

系统首先加载指定的灰度图像，若环境缺少该资源则自动生成粉红噪声图作为替代。为了满足分块处理的要求，系统会将图像裁剪为8x8像素块的整数倍，并进行电平平移（减去128），将像素值范围提升至以0为中心，优化DCT变换的动态范围。

1. 图像压缩编码 (DCT + 量化)

核心压缩逻辑采用标准的JPEG亮度量化矩阵。程序通过质量因子动态计算缩放比例，调整量化步长。在分块处理流程中，对每个8x8像素块应用二维离散余弦变换，随后利用缩放后的量化矩阵对高频系数进行过滤，实现数据大小的初步缩减。

1. 比特流构建与模拟

系统统计量化后的非零系数，基于每个系数平均占用比特数估算压缩后的比特流大小，并以此计算压缩比。为了适应通信链路传输，量化后的整数系数被转换为8比特的有符号二进制序列进行串行化处理。

1. 数字调制与信道传输

将处理后的比特流映射为QAM符号。首先根据调制阶数（如16QAM）进行比特分组，通过QAM映射函数生成具有单位平均功率的复数符号流。随后，系统向信号中注入特定强度的加性高斯白噪声，模拟真实无线信道的衰减与干扰环境。

1. 接收端处理与图像重构

在接收端，系统对含噪信号进行解调，将复数符号恢复为二进制比特，并重新映射回量化后的DCT系数。随后执行反向操作：反量化和逆离散余弦变换（IDCT）。最后通过电平还原（加上128）和像素格式转换，得到最终的重构图像。

关键算法与技术分析

• DCT变换算法：利用dct2和idct2函数实现空域与频域的转换，将图像能量集中在低频部分，是实现高压缩比的关键。
• 动态量化机制：通过调整质量因子来改变量化矩阵的精细度，直接决定了压缩效率与图像失真度之间的平衡。
• QAM调制技术：使用qammod和qamdemod实现高效的频谱利用，支持多种调制阶数以测试系统在不同信噪比下的鲁棒性。
• PSNR（峰值信噪比）指标：作为衡量图像重构质量的客观标准，计算重构图像与原图在像素层面的均方误差，反映了压缩及传输过程产生的损伤。
• 星座图分析：通过可视化发射与接收端的信号点分布，直观展示信道噪声如何导致符号解调错误（误码），是分析通信可靠性的重要手段。

内部辅助函数说明

为了增强系统的独立性，代码内实现了自定义的比特转换函数。

• 整数比特映射函数：确保带有正负号的量化系数能够准确映射为标准二进制序列。
• 二进制-十进制转换函数：提供了快速的矩阵化位运算逻辑，用于处理不同调制阶数下的符号映射，不依赖于特定工具箱的高阶函数调用。