图像进行二维预测与Lloyd-Max量化压缩

资 源 简 介

图像进行二维预测与Lloyd-Max量化压缩

详 情 说 明

图像压缩是数字图像处理中的重要技术之一，有损压缩在保证视觉效果的前提下能大幅降低数据量。本程序基于MATLAB实现了结合二维预测与Lloyd-Max量化的高效压缩方案。

二维预测压缩通过利用像素间的空间相关性来减少冗余信息。具体而言，当前像素值由其邻近像素（通常为左方、上方或左上方像素）的线性组合预测，仅存储预测误差而非原始像素值。这种差分编码能显著降低数据动态范围。

Lloyd-Max量化则是对预测误差进行最优标量量化的经典方法。该算法通过迭代优化确定量化区间和重构值：首先初始化量化区间边界，计算各区间内数据的质心作为重构值；接着以相邻重构值的中点为新边界重新划分区间，循环直至收敛。这种量化在给定比特数下能使均方误差最小化。

实际压缩流程分为三步：原始图像经二维预测得到误差矩阵；Lloyd-Max量化器对误差分布进行训练并压缩数据；解码时执行逆量化和预测重建。虽然量化会引入不可逆失真，但通过调整量化级数可在压缩比和图像质量间取得平衡。

该方案特别适合具有平滑区域的图像，如自然风景或医学影像。由于MATLAB强大的矩阵运算能力，算法能高效实现，附带的测试图片可直观验证不同参数下的压缩效果。