用matlab编程实现图像压缩及对比度的计算

资 源 简 介

用matlab编程实现图像压缩及对比度的计算

详 情 说 明

图像压缩技术是数字图像处理中的重要应用领域，通过减少图像数据的冗余信息来降低存储空间和传输带宽需求。在MATLAB中实现时，典型的流程会涉及离散余弦变换(DCT)、量化和熵编码等核心步骤。对于常见的JPEG压缩方案，我们可以先将图像从RGB空间转换到YCbCr色彩空间，然后对亮度分量(Y)和色度分量分别处理。

DCT变换将图像从空间域转换到频率域，能量会集中在低频区域。对变换后的系数进行量化是压缩的关键步骤，通过量化表对高频成分进行较大步长的量化，在保证视觉质量的前提下减少数据量。MATLAB中可以使用dct2函数实现分块DCT运算，量化过程则是简单的矩阵除法运算。

对比度计算则完全属于另一个维度的问题，通常通过统计图像的灰度级分布来衡量。常见的全局对比度指标包括Michelson对比度（(最大灰度值-最小灰度值)/(最大灰度值+最小灰度值)）和RMS对比度（像素值与均值标准差）。这些计算都可以通过MATLAB的矩阵运算高效完成，例如结合max、min、std等函数。

值得注意的是，压缩过程会直接影响图像的对比度特性——过度的压缩会导致高频信息丢失，使图像出现块效应并降低有效对比度。因此在图像处理系统中，压缩算法和对比度增强往往需要协同设计。