JPEG图像压缩和解压

资 源 简 介

JPEG图像压缩和解压

详 情 说 明

JPEG图像压缩是一种广泛应用于数字图像处理的高效压缩方法，它通过一系列精心设计的步骤来减少图像文件大小，同时保持较高的视觉质量。在Matlab中实现JPEG压缩和解压过程涉及多个关键步骤，主要包括离散余弦变换（DCT2）、线性量化编码、Zigzag变换和游程编码。

### 离散余弦变换（DCT2） JPEG压缩的第一步是将图像从空间域转换到频域。DCT2（二维离散余弦变换）将图像分成8x8的小块，并对每个块进行变换。DCT变换能够将图像的能量集中在少数几个低频系数上，而高频系数通常接近于零，这使得后续的压缩步骤更加高效。

### 线性量化编码 DCT变换后的系数需要经过量化以减少数据的冗余。量化过程通过一个预定义的量化表对DCT系数进行除法运算并取整，从而舍弃不重要的高频信息。这一步骤是JPEG压缩中丢失信息的主要原因，但合理的量化表可以平衡压缩率和图像质量。

### Zigzag扫描 量化后的8x8块中的系数按照Zigzag模式重新排列成一维序列。这种扫描方式将低频系数（通常数值较大）排在前面，而高频系数（通常数值较小或为零）排在后面。Zigzag扫描有助于后续的游程编码更高效地压缩数据，尤其是在高频系数为零的情况下。

### 游程编码 游程编码（RLE）是一种无损压缩方法，特别适用于处理Zigzag扫描后的数据。它通过记录零系数的连续出现次数来进一步减少数据量。例如，连续的十几个零可以用一个简短的标记代替，从而显著降低文件大小。

在解压过程中，上述步骤被逆向执行：先对压缩后的数据进行游程解码，再通过逆Zigzag扫描恢复量化后的DCT系数，接着使用逆量化表恢复近似的DCT系数，最后通过逆DCT变换（IDCT2）将数据从频域转回空间域，生成解压后的图像。

JPEG压缩在Matlab中的实现充分体现了其在平衡图像质量和压缩效率方面的优势，适用于各种数字图像存储和传输场景。