基于MATLAB的图像压缩处理其实现
使用Matlab进行图像压缩的技巧
使用Matlab进行图像压缩的技巧引言图像是一种重要的信息表达方式，广泛应用于数字媒体、通信和计算机视觉等领域。
然而，由于图像所占用的存储空间较大，如何有效地进行图像压缩成为了一个重要的问题。
Matlab作为一种强大的数学计算和数据处理工具，可以提供多种图像压缩的技巧，本文将介绍一些常用且有效的图像压缩技巧。
一、离散余弦变换（Discrete Cosine Transformation, DCT）离散余弦变换是一种将空间域中图像转换为频域中的图像的技术。
在Matlab中，可以通过dct2函数实现离散余弦变换。
该函数将图像分块，并对每个块进行DCT变换，然后将变换后的系数进行量化。
通过调整量化步长，可以实现不同程度的压缩。
DCT在图像压缩中的应用广泛，特别是在JPEG压缩中得到了广泛的应用。
二、小波变换（Wavelet Transformation）小波变换是一种将时域信号转换为时频域信号的技术。
在图像压缩中，小波变换可以将图像表示为不同尺度和频率的小波系数。
通过对小波系数进行量化和编码，可以实现图像的有效压缩。
Matlab提供了多种小波变换函数，如wavedec2和waverec2。
这些函数可以对图像进行多尺度小波分解和重构，从而实现图像的压缩。
三、奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）奇异值分解是一种将矩阵分解为三个矩阵乘积的技术。
在图像压缩中，可以将图像矩阵进行奇异值分解，并保留较大的奇异值，从而实现图像的压缩。
Matlab提供了svd函数，可以方便地实现奇异值分解。
通过调整保留的奇异值个数，可以实现不同程度的图像压缩。
四、量化（Quantization）量化是将连续数值转换为离散数值的过程。
在图像压缩中，量化用于将变换后的图像系数转换为整数值。
通过调整量化步长，可以实现不同程度的压缩。
在JPEG压缩中，量化是一个重要的步骤，通过调整量化表的参数，可以实现不同质量的压缩图像。
基于Matlab环境的JPEG图像压缩算法
量 化
便 于传输 、 存储和译码器进 行译码 ， 这样组织 的数据通常 称 为 ＪＥ Ｐ Ｇ位数据流（Ｐ Ｇ ｂｔ ｔ ａ 。图像 的离散余弦变换 ＪＥ ｉ ｓｅｍ） ｒ
具 有把 高 度 相关 数 据 能 量 集 中 的趋 势 ， 正 是 他 用 于 图 像 压 这 缩 的优 点 所 在 ， 这 一点 被 广 泛 应 用 于 图 像 压 缩 。对 通 常 的 故 图像 来 说 ， 多 数 Ｄ Ｔ系 数 的值 非 常 接 近 ０ 如 果 舍 弃 这 些 大 Ｃ 。
接近零 的 Ｄ Ｔ系数 值 ， 重构 图像 是并 不会带来 画面质量 Ｃ 在
（， ＝０ ｄ Ｈ ， Ｉ ｕ ） ｒ ｎ ” ｕｌ
，
（） ５
的 显著 下 降 。所 以 ， 用 Ｄ Ｔ进 行 图 像 压 缩 可 以节 约 大 量 利 Ｃ
的存储空间 。压缩应 该在最合 理的近似原 图像 的情 况下使
ＪＥ （ｏ ｔ ｉｔ ｅｅｐｒ ｇｏｐ ， Ｐ Ｇ ｊｉ ｃ ｒ ｘｅ ｒｕ ） 即联 合 图像 专家 组 。 ｎｐ ｕ ｔ
ＪＥ Ｐ Ｇ算法 中首先对 图像进行 分块处理 ， 在对 每一 快进行 二 维离散余 弦变换 ， 变换后 的系数基 本不相关 ， 系数矩 阵的 且
Ｆｕ ） ｃ ）（ ∑ ∑ｆ ， ・ （， ＝ （ ｃ ） （ｙ ｘ）
一
于空间线性 预测技术 （ 即差分脉冲编码调制） 算法 ， 该算法 属
于无失真压缩算法 ； ２种算 法是基 于离散余 弦变换 、 程 第 行 编码 、 熵编码 的有 失真 压缩算 法。 目前 比较 流行后 一种算 法， 即有失真 Ｄ Ｔ压缩编码 。 Ｃ
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现摘要：本文主要介绍了基于MATLAB GUI的图像处理系统的设计与实现过程。
文章介绍了图像处理的基本概念和相关技术，然后详细阐述了MATLAB GUI的设计原理和实现方法。
接着，本文对图像处理系统的功能模块进行了详细的设计与实现，包括图像的读取、显示、处理和保存等功能。
文章对系统进行了实验测试，并对系统的性能和稳定性进行了评估。
通过本文的研究和实践，可为MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现提供一定的参考和指导。
一、引言二、图像处理的基本概念和相关技术图像处理是对图像进行获取、处理、分析和识别等一系列操作的过程。
在图像处理中，常用的技术包括图像采集与存储、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割、图像识别等。
这些技术在医学影像、遥感图像、安防监控等领域有着广泛的应用。
三、MATLAB GUI的设计原理和实现方法MATLAB GUI是一种基于MATLAB的图形用户界面设计工具，可以方便地实现交互式的图形界面。
MATLAB提供了丰富的GUI设计函数和工具，包括控件的设计与布局、事件处理、界面调整等功能。
通过这些工具，可以方便地设计和实现各种类型的图像处理系统。
在设计MATLAB GUI时，主要包括以下几个步骤：1. 设计GUI界面：包括控件的选择和布局、界面的美化和调整等操作。
2. 编写回调函数：对于每个控件的事件，需要编写相应的回调函数，定义其处理逻辑和功能。
3. 运行GUI程序：将设计好的GUI程序运行在MATLAB平台上，测试其性能和稳定性。
通过以上步骤，可以方便地设计和实现一个交互式的图像处理系统。
四、图像处理系统的设计与实现基于MATLAB GUI，设计并实现了一个简单的图像处理系统，主要包括图像的读取、显示、处理和保存等功能。
具体的设计过程如下：2. 编写回调函数：对于每个控件的事件，需要编写相应的回调函数，定义其处理逻辑和功能。
对于文件读取按钮，编写了一个回调函数来实现图像的读取和显示功能；对于图像处理功能按钮，编写了不同的回调函数来实现图像的处理和保存功能。
MATLAB中的图像压缩和编码方法
MATLAB中的图像压缩和编码方法图像压缩和编码是数字图像处理的重要领域，在各种图像应用中起着至关重要的作用。
在本文中，我们将探讨MATLAB中的图像压缩和编码方法，包括无损压缩和有损压缩，并介绍其中的一些经典算法和技术。
一、图像压缩和编码概述图像压缩是指通过一定的算法和技术来减少图像数据的存储量或传输带宽，以达到节约存储空间和提高传输效率的目的。
而图像编码则是将原始图像数据转换为一系列二进制编码的过程，以便存储或传输。
图像压缩和编码通常可以分为无损压缩和有损压缩两种方法。
无损压缩是指压缩后的数据可以完全还原为原始图像数据，不会引入任何失真或变化。
常见的无损压缩算法有Run-Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW)、Huffman编码等。
这些算法通常针对图像中的冗余数据进行编码，如重复的像素值或相似的图像区域。
有损压缩则是在保证一定程度的视觉质量下，通过舍弃或近似原始图像数据来减小存储或传输的数据量。
常见的有损压缩算法有JPEG、JPEG2000、GIF等。
这些算法通过离散余弦变换(DCT)、小波变换或颜色量化等方法，将图像数据转换为频域或颜色空间的系数，并通过量化、编码和压缩等步骤来减小数据量。
二、无损压缩方法1. Run-Length Encoding (RLE)RLE是一种简单高效的无损压缩算法，通过计算连续重复像素值的数量来减小数据量。
在MATLAB中，可以使用`rle`函数实现RLE编码和解码。
例如，对于一幅图像，可以将连续的像素值(如白色)编码为重复的个数，然后在解码时根据重复的个数恢复原始像素值。
2. Lempel-Ziv-Welch (LZW)LZW是一种字典压缩算法，通过将图像中连续的像素序列映射为一个短代码来减小数据量。
在MATLAB中，可以使用`lzwencode`和`lzwdecode`函数实现LZW 编码和解码。
例如，对于一段连续的像素序列，可以将其映射为一个短代码，然后在解码时根据代码恢复原始像素序列。
使用MATLAB进行图像压缩的最佳实践
使用MATLAB进行图像压缩的最佳实践图像压缩在现代生活中扮演着重要的角色，使得我们能够在网络上共享和传输大量的图像。
其中，MATLAB作为一种强大的数学软件，被广泛应用于图像处理领域。
本文将讨论使用MATLAB进行图像压缩的最佳实践，包括常用的图像压缩算法、压缩参数的选择，以及压缩质量和压缩比之间的关系。
一、图像压缩算法图像压缩的目标是通过减少图像的冗余信息来减小图像文件的大小。
常用的图像压缩算法包括无损压缩和有损压缩两种类型。
1. 无损压缩无损压缩算法通过保留图像的所有细节和像素信息来减小文件大小。
这种算法可以用于具有强烈需求的应用场景，如医学图像和卫星图像等需要完全保留细节的领域。
MATLAB中提供了多种无损压缩算法，如Lempel-Ziv-Welch (LZW)、Run Length Encoding (RLE)等。
用户可以根据具体需求选择合适的无损压缩算法。
2. 有损压缩与无损压缩相反，有损压缩算法通过舍弃图像中的一些细节和像素信息来减小文件大小。
这种算法可以在一定程度上降低图像的质量，但能够在较小的文件大小下提供更高的压缩比。
在MATLAB中，常用的有损压缩算法有JPEG、JPEG 2000等。
这些算法可以通过调整压缩参数来平衡图像的压缩质量和压缩比。
二、压缩参数的选择在进行图像压缩时，选择合适的压缩参数对于达到所需的压缩质量和压缩比非常重要。
通常，压缩参数与压缩算法有关。
以下是常用的压缩参数及其含义：1. 压缩比压缩比通常用来衡量图像压缩的效果，即原始图像的大小与压缩后图像的大小之比。
压缩比越大表示压缩效果越好，但可能导致图像质量的损失。
2. 色彩深度色彩深度指图像中每个像素表示颜色的位数。
较低的色彩深度会导致颜色表达的不准确，而较高的色彩深度会增加图像的大小。
根据具体需求，可以在舍弃一些细节的情况下选择较低的色彩深度，从而达到更高的压缩比。
3. 量化级别量化级别用来衡量图像压缩过程中对颜色信息的丢失程度。
小波分析在基于Matlab的图像压缩中的实现
④Ｘ＝ｗａｖｅｒｅｃ２（‘ｔｙｐｅ’，Ｃ，Ｓ，Ｌｏ—Ｒ，Ｈｉ—Ｒ，Ｎ）
５ 图像压缩结果分析
用ｂｉｏｒ３．７小波对图像进行单尺度二维离散小 波分解，重构低频和高频部分，由小波逆变换恢复信 号，再对其进行多尺度二维分解，重构低频和高频部 分‘２一引。
收稿日期：２００８—１０—２８ 作者简介：董文汇（１９８３一），女，中国地质大学（北京）地球物理与信
息技术学院在读硕士，研究方向为信息与通信工程、地 球物理信息技术。
小波分解后，平滑板块系数和所有的细节板块系数 之和等于原始图像灰度系数个数，总数据量未变…。
生成的小波图像具有原图像不同的特性，能量 主要集中在其中的低频部分的平滑板块，而细节所 对应的水平、垂直和对角线的能量较少，它们表征了 一些原图像的水平、垂直和对角线的边缘信息，具有 的是方向特性。对于所得图像，根据人眼的敏感度 不同，进行不同的量化和编码处理以达到对原图像 的高压缩比，对于平滑板块大部分或者完全保留，对 于高频信息根据压缩的倍数和效果要求来保留。
如果ｓ（菇）是一光滑的连续时间信号，对较大的
－『系数，则有： （ｓ，垆似）一２一胆ｓ（２Ｊｋ） 如果ｓ（ｘ）是一个ｄ级的多项式，ｄ≤Ｎ—ｌ则有 （ｓ，纺．＾）＝２一胆ｓ（２Ｊｋ）
（５）ＢｉｏｒＳｐｌｉｎｅｓ小波：其主要应用在信号与图像 的重构中，具有线性相位的特性。通常的用法是采 用两个小波，即小波对一个函数进行分解，另一个函 数用于进行重构。分别是：
Ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｗｉｔｈ ｗａｖｅｌｅｔ
ａｎａｌｙｓｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍａｔｌａｂ
基于MATLAB的图像压缩技术研究
・
山 西 焦 煤 科 技
Ｓ ａ ｘ ｋ ｎｇ Ｃｏ ｌＳｃｅ ｃ ＆ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｈ ｎ ｉＣｏ ｉ ａ ｉ ｎ ｅ ｃ ｎ ｌｇ
Ｎｏ ２ ．１ Ｄｅ ． ００ ｅ２ ８
试 验研究 ・
基于 Ｍ ＴＡ Ａ Ｌ Ｂ的图像压缩技术研究
吕金 花①
（ 山西汾 西煤化 高级技 工学校 ）
摘 要
介 绍 了 ＭＡ Ｌ Ｂ在 图像 压 缩研 究方 面 的应 用 ， 讨 基 于 Ｂ ＴＡ 探 Ｐ人 工神 经 网络 的 图像 压 缩
的 ＭＡ Ｌ Ｂ 实现 和 基 于小 波 的 图像 压缩技 术 。ＭＡ Ｌ Ｂ软件 使 用 ＭＡ Ｌ ２ ０ ａ版本 ， ＴＡ ＴＡ Ｔ ＡＢ Ｒ ０ ７ 并且 通 过
介休 ０ ２０ ３０ ０
Ｂ Ｐ网络 是 目前最 为 常用 的一 种人 工 神经 网络模
① 作 者简介 ： 花 女 吕金
１５ ９ ９年出生 １９ 年毕业于 山西矿业学 院 工程师 ９８
・
３ ６・
ห้องสมุดไป่ตู้
山 西 焦 煤 科 技
２０ ０ ８年第 ｌ ２期
２ 基于 Ｂ Ｐ人工 神经 网络 图像压 缩 的实现
能 ， 本 上囊 括 了 目前 很 多 典 型应 用 的数 字 图 形 处 基 理 。在 ＭＡ Ｌ Ｂ的神 经 网络工 具 箱 中提 供 了很 多用 ＴＡ 于 图像 处 理 的函数 。ＭＡ Ｌ ＢＲ ０７ Ｔ Ａ ２ ０ ａ中的小 波工 具 箱 （ ｖｌ ｏｌｏ ． 中包 含 的各 种 小 波 分 析 函 Ｗａｅｅ Ｔｏ ｘ３ ０） ｔ ｂ 数， 可用 于对信 号 与 图像 的压 缩 处 理 ， 缩 后 能 保 持 压 信 号 与图像 的特 征基 本 不变 ， 压缩 比高 ， 缩速 度 快 ， 压 且 在传 递过 程 中具 有 抗 干 扰 能 力 。本 文 讨 论 了应 用 Ｍ Ｔ Ａ 中的 Ｂ Ａ ＬＢ Ｐ神 经 网络 工 具 箱 函数 和 小 波 工 具
基于变换域的图像压缩及Matlab实现
小波变换（ ａｅ ｔ ｒ ｓｒ ） Ｗ ｖｌ ａ ｆ 等多种方法［ ｅＴ ｎ ｏ ｍ ３ ］ 。这些变换算法本
身并不能实现 图像 的编码 ， 但是经过变换 的信号具 有 良好 的
能量集 中性 ，通过对反应信号能量分 布的变换 系数 的取舍 ， 再采用适 当的系数量化 和符号编码 ， 就可 以实 现其 在变换域
Ｗ ＡＮＧ ｉ ｇ Ｊｎ
（． ｕｉ ｌ ｇ， ｕｉ ｈ ａ ｘ，１０ ０ Ｃ ｌａ２ ｈ ａｘ ｏｍａ Ｕ ｉｅｓ ｙ Ｘ ’ｎＳ ａ ｎ ｉ７ ０ ６ ， ｈｎ ） １Ｙ ｌ Ｃｏｌ ｅ Ｙ ｌ Ｓ ａ ｎ ｉ７ ９ ０ ， ｈｎ ；． ａ ｎ ｉ ｒ ｌ ｎｖ ｒｉ ， ｉａ ｈ ａ ｘ ，１０ ２ Ｃ ｉａ ｎ ｅ ｎ Ｓ Ｎ ｔ
中的元素值大小。 最后将变换得到 的量化的 Ｄ Ｔ系数进行编 Ｃ
图像压缩 的方法很多 ，变换域压缩 属于有损压缩方法 ，
直接对 图像像 素在 图像变换 空间进行 操作 。包括基 于 Ｋ— （ Ｌ Ｋ ｒｕ ｅ— ｅｖ 变换 、 ａｒ ａｈ ｎｎ Ｌ ｏｅ） Ｈ ａ 变换 、 ｌｓ— ｄｍ ｒ 换 、 Ｗａ ｈ Ｈａａ ａｄ变 斜 （ｌｎ 变换 、 Ｓ ｔ ａ） 离散余弦变换 Ｄ Ｔ Ｄｓｒｔ Ｃ ｓ ｅＴａｓ ｒ ） Ｃ （ ｉ ｅ ｏｉ ｒｎｆ 和 ｃ ｅ ｎ ｏ ｍ
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基于MATLAB 的图像压缩处理及其实现
一．图像压缩的概念从实质上来说，图像压缩就是通过一定的规则及方法对数字图像的原始数据进行组合和变换，以达到用最少的数据传输最大的信息。
二．图像压缩的基本原理图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着大量冗余信息，另外还有相当数量的不相干信息，这为数据压缩技术提供了可能。
数据压缩技术就是利用数据固有的冗余性和不相干性，将一个大的数据文件转化成较小的文件，图像技术压缩就是要去掉数据的冗余性。
图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。
由于图像数据量的庞大, 在存储、传输、处理时非常
困难, 因此图像数据的压缩就显得非常重要
三•图像的编码质量评价
在图像编码中，编码质量是一个非常重要的概念，怎么样以尽可能少的比特数来存储或传输一幅图像，同时又让接收者感到满
意，这是图像编码的目标。
对于有失真的压缩 算法，应该有一个评价准则，用来对压缩后解码图像质量进 行评价。
常用的评价准则有两种：一种是客观评价准则；另 一种是主观评价准则。
主观质量评价是指由一批观察者对编 码图像进行观察并打分，然后综合所有人的评价结果，给出 图像的质量评价。
而对于客观质量评价，传统的编码方法是 基于最小均方误差(MSE)和峰值信燥比(PSNR)准则的编码方 法，其定义如下
MSE 「f,
「 ⑴ 255 X 255 pSNR =101g^： )
(2) 式中：Nx ，Nr 图像在x 方向和Y 方向的像素数，f(i,j) ——原 图像像素的灰度值，f(i,j)-- 处理后图像像素的灰度值。
对 于主观质量，客观质量评价能够快速有效地评价编码图像的 质量，但符合客观质量评价标准的图像不一定具有较好的主 观质量，原因是均方误差只是从总体上反映原始图像和压缩 图像的差别，但对图像中的所有像点同等对待，因此并不能 反映局部和人眼的视觉特性。
对于图像信号，人眼是最终的 信号接受者，因此在压缩时不仅要以
MS 作为评价标准，还
应当考虑到人的主观视觉特性。
四.图像压缩的基本方法
1. 基于det 变换的图像压缩
1.1 基于DCT 的图像压缩编码思想
在编码过程中，首先将输入图像分解成8X 8大小的数据块，然后用正向二维DCT把每个块转变成64个DCT系数值，其中1个数值是直流（DC）系数，即8X8空域图像子块的平均值，其余的63个是交流（AC）系数，接下来对DCT系数进行量化，最后将变换得到的量化的DCT系数进行编码和
传送，形成压缩后的图像格式。
在解码过程中，先对已编码的量子化的DCT系数进行解码，然后求逆量化并把DCT系数转化成为8X 8样本像块（使用二维DCT反变换），最后将操作完成后的块组合成一个单一的图像。
这样就完成了图像的压缩和解压过程。
1.2 DCT的算法解释
DCT 的变换核心为余弦函数。
二维DCT的解析式定义可以由下式表示
:
其中f(x,y)是空间域二维向量之元素，x , y=0 , 1, 2,…，
N-1 , F(u.v)是变换系数阵列元素；式中表示的阵列为 N X N 。
二维DCT 反变换(IDCT )解析式定义可以表示为：
F(x,y)=
1 <
2 N -1 (2y + 1)VK
N-1 忒(0,0) + v^v=i F (Mcos ky 2/ +
= 7(u,0)cos
(2x + l)un 2口N-ipN-1 (2x+ l)un
而在应用Matlab 进行仿真实现中，主要是在解析式定 义基础
上采用二维DCT 变换的矩阵式定义来实现的，矩阵 式定义可以表示为：
[F(u,v)] = [A]r [F(u, v)][A]
(8)
[f (x, y)] = [A][ f (x, y)][ A] r (9) 其中[f(x,y)]是空间数据阵列，[F(u,v)]是变换系数阵列，[A] 是变换矩阵，[A] T 是[A]的转置。
系数量化是一个十分重要 的过程，是造成 DCT 编解码信息损失(或失真)的根源，
在数码图像压缩算法中采用均匀量化器，量化定义可以表述 为：对64个DCT 系数除以其量化步长，四舍五入取整，即
Q(u, v) = lntegerRound(F(u,v) / S(u, v)) (10)
刖 + 老字：：；Fgv)®F COS
F(u,v)=
式中，Q(u,v)为量化的系数幅度，S(u,v)为量化步长，它是量化表的元素，通常随DCT系数的位置和彩色分量的不同而取不同的值，量化表的尺寸为8X 8与64个DCT系数（一般将图像分解成8 X 8图像子块进行处理）一一对应。
量化的作用是在保证图像质量的前提下，丢掉那些对视觉影响不大的信息，以获得较高的压缩比。
由于DCT 系数包含了空间频率信息，可充分利用人眼对不同频率敏感程度不同这一特征来选择量化表中的元素值大小，对视觉重要的系数采用细量化，如低频系数被细量化，对高频系数采用粗量化。
对于这一点，从Matlab 仿真得到的DCT 变换谱中得到证明。
经过二维DCT 变换后得到的矩阵，其非零元素主要集中在左上角，而右下角大部分是零。
其原因是由于图像的低频部分一般都集中在左上角。
利用这一特点我们就可以实现对图像的压缩。
在实际传输时，仅仅传输代表低频分量的左上角，并对其进行量化编码，其余均去除。
当反变换时，只要把去掉的部分用填零的方式来处理。
这样就达到图像压缩的目的。
1.3 算法的matlab 实现及其仿真结果
实验程序：
2. 基于小波变换的图像压缩
2.1 基于小波的图像压缩编码思想
小波变换图像压缩的基本思想是把图像进行多分辨率分解，然后再对子图像进行系数编码。
系数编码是小波变换压缩的核心，压缩的实质是对系数的量化压缩。
图像做小波分解后，可得到一系列不同分辨率的子图像，不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的，高分辨率子图像上大部分点的数值接近于0，而表现一个图像最主要的部分就是低频部分，对这一部分的压缩应尽可能减少失真或者无失真。
所以利用小波分解，去掉图像的高频细节部分而只保留低频近似部分。
可以使用appcodf2( )函数来提取低频近似系数。
为了提高压缩比，同时能够从压缩后图像数据还原出理想的彩色图像，对提取的低频近似系数做相应的截取处理，来达到较好的压缩效果。
由于采用的是二维小波分解，于是截取它左上角1/4 大小的子矩阵。
2.2。