matlab代码实现图像压缩编码

资 源 简 介

matlab代码实现图像压缩编码

详 情 说 明

在数字图像处理中，压缩编码技术能有效减少图像存储和传输的数据量。MATLAB提供了完善的工具链来实现基于DCT（离散余弦变换）的经典压缩流程，其核心可分为四个关键步骤：

DCT变换 将图像从空间域转换到频率域，能量集中在左上角低频区域。MATLAB的`dct2()`函数可对8×8分块执行二维DCT变换，高频系数通常包含视觉不敏感的细节信息。

量化处理 通过量化矩阵对DCT系数进行有损压缩，保留主要低频成分的同时舍弃高频细节。MATLAB中可通过除法取整实现量化，量化步长越大压缩率越高但图像质量下降越明显。

Z字形扫描 将二维量化系数按Z字形顺序重组为一维序列，使连续零值更集中。这种扫描方式利用了量化后系数矩阵中非零值多分布于左上角的特性。

行程编码 对一维序列中的连续零值进行(run,length)标记，例如"5个0"记为(5,0)。MATLAB可通过差分编码结合霍夫曼编码进一步压缩数据，最终实现高压缩比。

该方案在JPEG标准中被广泛采用，通过调整量化参数可平衡压缩率和重建图像质量。实际应用中还需考虑色度子采样、熵编码等扩展优化手段。