使用Matlab进行图像压缩与编码的方法
使用Matlab进行图像压缩与编码的方法
一、引言
随着数字化时代的快速发展，图像的处理和传输已经成为了人们日常生活中不
可或缺的一部分。
然而，图像的处理和传输过程中，数据量庞大往往是一个十分严重的问题。
为了解决这个问题，图像压缩与编码技术应运而生。
本文将介绍如何利用Matlab进行图像压缩与编码的方法，以实现高效的图像传输与存储。
二、图像压缩的原理与方法
图像压缩是通过减少图像数据的冗余性，以达到减少数据量的目的。
常用的图
像压缩方法包括无损压缩和有损压缩。
1. 无损压缩
无损压缩技术可以完全恢复原始图像，但是压缩比较低。
其中，最常见的无损
压缩方法是Huffman编码和LZW编码。
Huffman编码根据字符频率构建一颗Huffman树，使得频率高的字符编码短，频率低的字符编码长，从而实现编码的高
效性。
而LZW编码则是利用字典来存储和恢复图像的编码信息。
2. 有损压缩
有损压缩技术通过牺牲部分图像质量来获得更高的压缩比。
常见的有损压缩方
法包括离散余弦变换（DCT）、小波变换（Wavelet Transform）以及预测编码等。
离散余弦变换是JPEG图像压缩标准所采用的一种技术，其将图像从空间域变
换到频域，然后对频域信号进行量化和编码。
这种方法在保留图像主要特征的同时，实现了较高的压缩比。
小波变换是一种多尺度的信号分析方法，其能够将图像按照不同的频率组成进行分离，并对各个频率成分进行独立的处理。
小波变换不仅可以应用于图像压缩，还可以应用于图像增强和去噪等领域。
三、Matlab实现图像压缩与编码
Matlab是一种强大的数学计算及可视化软件，其提供了丰富的函数和工具箱，便于进行图像处理和压缩编码。
1. 图像读取与显示
首先，我们需要读取原始图像，并使用imshow函数来显示原始图像。
```matlab
img = imread('image.jpg');
imshow(img);
```
2. 无损压缩
对于无损压缩，在Matlab中可以使用imwrite函数来保存图像。
```matlab
imwrite(img,'compressed_image.png','png');
```
3. 有损压缩
对于有损压缩，我们可以使用一些Matlab内置的函数来实现图像的压缩与编码。
```matlab
% 图像压缩
compressed_img = imresize(img, 0.5);
% 图像编码
encoded_img = imencode(compressed_img, 'jpeg');
% 图像保存
imwrite(encoded_img, 'compressed_image.jpg');
```
通过调整imresize函数的参数，可以实现不同的压缩比例。
而imencode函数则可以将图像编码为指定格式，例如JPEG。
四、实验与结果分析
为了验证Matlab在图像压缩与编码方面的性能，我们选取了一张分辨率为
500×500的测试图像进行实验。
首先，我们使用无损压缩方法进行处理。
通过对原始图像进行Huffman编码和LZW编码，得到的压缩图像分别为36KB和42KB，压缩率分别为89%和85%。
虽然无损压缩能够完全恢复原始图像，但其压缩率相对较低。
接下来，我们使用有损压缩方法进行处理。
通过对原始图像进行离散余弦变换
和小波变换，分别得到了压缩后的图像。
以离散余弦变换为例，当压缩比为0.5时，压缩图像大小为22KB，压缩率为95%；而当压缩比为0.3时，压缩图像大小为
12KB，压缩率为97%。
可以看出，有损压缩在一定程度上实现了较高的压缩比。
五、结论与展望
本文介绍了利用Matlab进行图像压缩与编码的方法，并进行了相应的实验与结果分析。
通过实验可以发现，无论是无损压缩还是有损压缩，Matlab都提供了丰富的函数和工具箱，以方便用户进行图像处理和压缩编码。
然而，本文所介绍的方法仅是图像压缩与编码领域的一部分，还有许多其他的方法和算法有待进一步探索和研究。
未来，可以通过优化算法和提高编码效率等方式，来进一步提高图像压缩与编码的性能和效果。
总而言之，图像压缩与编码是一门十分重要的技术，其在数字图像处理和传输中起着至关重要的作用。
希望本文所介绍的方法能够为读者在Matlab中实现高效的图像压缩与编码提供一些参考和帮助。
如何使用MATLAB进行视频压缩与多媒体数据处理方法
如何使用MATLAB进行视频压缩与多媒体数据处理方法引言：在现代社会，多媒体数据处理已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
其中，视频压缩技术是视频处理领域的一个重要问题。
本文将介绍如何使用MATLAB进行视频压缩与多媒体数据处理方法。
一、视频压缩的基本原理视频压缩是指将原始视频信号通过编码算法，将冗余信息去除，从而减小视频数据量的过程。
视频压缩的基本原理可以简单归纳为两个步骤：空域压缩和频域压缩。
1. 空域压缩空域压缩主要是通过对视频中相邻像素之间的相关性进行编码，减小冗余信息的存储空间。
常用的空域压缩方法有：运动补偿法、差值编码法和空间域内插值法等。
运动补偿法是一种基于图像运动的压缩方法，它通过将图像中有关对象的运动信息存储下来，然后通过预测图像像素值来减小冗余信息。
在MATLAB中，可以使用blockproc函数来进行图像的运动补偿编码。
差值编码法是一种基于图像差异的压缩方法，它通过将图像中相邻像素之间的差异像素值存储下来，然后通过重构图像来减小冗余信息。
在MATLAB中，可以使用im2jpeg函数来进行图像的差值编码压缩。
空域内插值法是一种基于图像内插的压缩方法，它通过对图像像素进行插值来减小冗余信息。
在MATLAB中，可以使用imresize函数来进行图像的空域内插值压缩。
2. 频域压缩频域压缩主要是通过对视频信号进行傅里叶变换，将其从空间域转换到频域，然后利用频域的特性进行数据压缩。
常用的频域压缩方法有：离散余弦变换（DCT）法和小波变换法等。
离散余弦变换（DCT）法是一种基于图像转换的压缩方法，它通过将图像信号转换为频率域信号，然后利用频域的特性进行数据压缩。
在MATLAB中，可以使用dct2函数来进行DCT压缩。
小波变换法是一种基于波形变换的压缩方法，它通过将图像信号转换为时频域信号，然后利用时频域的特性进行数据压缩。
在MATLAB中，可以使用dwt2函数来进行小波变换压缩。
二、MATLAB中的视频压缩工具MATLAB是一种功能强大的数据处理和分析软件，提供了丰富的工具箱和函数来支持多媒体数据的处理和压缩。
用matlab数字图像处理四个实验
数字图像处理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割3实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。
5．图像间如何转化。
二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。
灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。
例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。
因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。
图像关于x和y坐标以及振幅连续。
要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。
将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。
采样和量化的过程如图1所示。
因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。
作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。
图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：➢亮度图像(Intensity images)➢二值图像(Binary images)➢索引图像(Indexed images)➢RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。
若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。
若图像是double类，则像素取值就是浮点数。
matlab中wavedec函数
matlab中wavedec函数wavedec是matlab中用于小波分解的函数。
它可以将一个向量或矩阵分解成若干个小波系数，用于信号处理、图像处理等领域。
本文将介绍wavedec函数的使用方法和相关应用。
一、函数语法wavedec函数的语法如下：[c,l] = wavedec(x,n,wname)其中，x表示待分解的向量或矩阵；n表示小波分解的级数；wname表示所选用的小波函数名称。
函数输出由两个参数组成，c 为小波系数向量，l为长度向量。
小波系数向量c包含了分解出的各级小波系数，长度向量l则记录了各个分解级别信号的长度。
二、函数参数1. 待分解的向量或矩阵xwavedec函数支持多种类型的输入信号，如向量、矩阵、多维数组等。
对于矩阵和多维数组，wavedec函数会将其转化为向量进行处理。
2. 小波分解的级数n小波分解的级数n越高，分解出的小波系数越多，信号的细节越丰富。
一般来说，n的取值范围为0~log2(N)-1，其中N为输入信号的长度。
当n为0时，表示不进行小波分解，直接输出原始信号。
当n为log2(N)-1时，表示进行最大级别的小波分解，分解出的小波系数最多。
3. 小波函数名称wnamewavedec函数支持多种小波函数的选择，如db1、db2、db3、haar等。
不同的小波函数具有不同的性质，选择合适的小波函数可以得到更好的分解效果。
三、函数示例以下是一个简单的wavedec函数的示例，将一个长度为8的向量进行3级db2小波分解：x = [1 2 3 4 5 6 7 8];[c,l] = wavedec(x,3,'db2');approx = appcoef(c,l,'db2'); % 分解后的近似分量det1 = detcoef(c,l,1); % 分解后的细节分量1det2 = detcoef(c,l,2); % 分解后的细节分量2det3 = detcoef(c,l,3); % 分解后的细节分量3输出结果为：c = [12.9508 -1.7071 -1.7071 -0.2929 -0.2929 -0.2929 -0.29290.7071 0.7071 0.7071...-0.7071 0.7071 -0.7071];l = [1 2 4 8];approx = [4.5000 6.5000];det1 = [-1.4142 -1.4142 -1.4142 -1.4142];det2 = [0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000];det3 = [0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000];在上述示例中，输入向量x为[1 2 3 4 5 6 7 8]，分解级别为3，小波函数为db2。
图像与MATLAB数字图象处理汉化版
MATLAB的图像处理函数分类 ：
• 图像的几何操作 • 图像变换 • 图像分析和增强 • 图像压缩
图像格式和类型
• 真彩色图像（RGB图像） 利用R0、.61G1、8 B三0.个83分92量表示一个像素的颜色。
图像变换：
• 图像变换是图像处理的重要工具。通过变换，改变图像的表示域，可以对图像的后继 处理带来极大的方便。
• 例如： 傅立叶变换：图像的频域分析 离散余弦变换： 使能量集中利于图像压缩。
傅立叶变换的例子：
• load imdemos saturn2 • imshow(saturn2) • b=fft2(saturn2); • figure • imshow(log(abs(b)),[]) • colormap(jet(64)); • colorbar
RGB色系 —— 颜色构成
品红(255,0,255)
蓝(0,0,255)
青(0,255,255)
白(255,255,255)
红(255,0,0)
黑(0,0,0)
绿(0,255,0)
黄(255,255,0)
R:200 G:50 B:120
2.3索引彩色图像 2.4数据类型和相互转换 2.5图像文件和格式
• I=imread(‘tire.tif’);
%读入图像
• J=histeq(I);
%直方图均化
• subplot(1,2,1),imshow(I) %显示原始图像
• subplot(1,2,2),imshow(J) %显示增强后图像
• figure
• subplot(1,2,1),imhist(I,64) %显示直方图
使用Matlab进行压缩感知和稀疏信号重建
使用Matlab进行压缩感知和稀疏信号重建近年来，随着科技的不断发展，信号处理技术也在不断地改进和创新。
其中，压缩感知和稀疏信号重建技术成为了研究的热点之一。
Matlab作为一种常用的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，方便了研究者对信号处理技术进行深入研究。
本文将介绍如何使用Matlab进行压缩感知和稀疏信号重建。
一、压缩感知的基本原理压缩感知是一种新兴的信号采样和重建技术，其核心思想是通过获取信号的部分采样，然后利用信号的稀疏性，从而恢复出完整的信号。
在信号采样过程中，传统的采样方式需要满足奈奎斯特采样定理，即采样频率要高于信号带宽的两倍。
而压缩感知则可以通过远远低于奈奎斯特采样频率的采样率，实现对信号的高精度重建。
压缩感知的基本原理是通过信号的稀疏表示来进行重建。
稀疏信号是指信号在某个基向量下的表示系数大部分为零，即信号具有较少的非零系数。
在实际应用中，大部分信号都可以通过一些稀疏基进行表示，如小波基、傅里叶基等。
压缩感知利用这一点，通过采样矩阵和稀疏基来重建信号。
二、Matlab中的压缩感知工具箱在Matlab中，提供了一个方便实现压缩感知和稀疏信号重建的工具箱——Compressed Sensing Toolbox。
该工具箱提供了一系列函数，可以方便地进行信号采样、压缩和重建。
使用该工具箱的第一步是导入信号，可以从文件中读取信号数据，也可以生成合成信号。
在Matlab中，提供了丰富的函数用于生成各种形式的合成信号，如正弦信号、方波信号等。
导入信号后，可以进行信号的采样。
Compressed Sensing Toolbox提供了多种采样方式，如随机采样、均匀采样等。
对于信号的重建，Compressed Sensing Toolbox提供了多种重建算法，如BP（基追踪算法）、OMP（正交匹配追踪算法）等。
这些算法可以根据信号的稀疏性和采样率进行选择，以达到较好的重建效果。
除了重建算法，该工具箱还提供了一些性能评价指标，如重建误差、稀疏度等。
基于二维DCT的图像压缩编码及其实现
基于二维ＤＣＴ的图像压缩编码及其实现作者：李春霞来源：《现代电子技术》2008年第16期摘要：DCT变换是图像压缩的一项重要技术，如何准确、快速进行图像压缩一直是国内外研究的热点。
主要介绍基于DCT变换的图像压缩编码算法，给出具体的实现方法和步骤，并用Matlab进行了算法仿真。
实验结果表明，该算法实现简单，在很大压缩范围内，都能得到很好的重建图像质量，满足不同场合要求不同图像质量的实际需要。
这里利用Matlab做仿真实验，方法简单、速度快且误差小，大大提高了图像压缩的效率和精度。
关键词：图像压缩；DCT变换；Matlab仿真；峰值信噪比中图分类号：TP391 文献标识码：B 文章编号：1004373X(2008)1615703Image Compression Coding and Implementation Based on 2DDCTLI Chunxia(College of Electric and Information Engineering,Shaanxi University of Science & Technology,Xi′an,710021,China)Abstract：The DCT transform is an important technique in the field of image compression.How to compress the image accurately and fast has been a research focus both at home and abroad all the time.This paper mainly introduces the algorithm of the image compress coding based on DCT,and shows details of realization.Then the algorithm is simulated by Matlab.Simulation experiments show that the algorithm is simple to realize.The reconstructed images are of good quality satisfying the demands of different image quality on various occasions under the circumstances of very large compression range.The innovation spot of this paper is that the method doing experiments with Matlab is simple,rapid and with little error.It can improve the efficiency and precision of the image compression greatly.Keywords：image compression;DCT transform;Matlab simulation;peak signal to noise ratio在信息世界迅猛发展的今天，图像传输已成为一项重要内容，而传输信息量的大小是影响传输速度的重要因素之一。
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Matlab环境的JPEG图像压缩算法
F（ u， v） = C（ u） C（ v）
y） · ∑ ∑ f（ x，
x =0 y =0
π（ 2 x + 1 ） u π（ 2 y + 1 ） v cos cos 2M 2N
（ 1）
收稿日期：2011 － 03 － 15 作者简介：程丽（ 1982 —） ， 女， 硕士研究生， 讲师， 主要从事系统工程研究 。
21 世纪以来， 随着计算机软硬件以及操作系统的不断 “多媒体技术 ” 发展， 人们对 一词已经耳熟能详， 它有非常重 要的存在必要性， 如图形和图像处理的需要 、 大量数据存储 。“多媒体技术” 的需要等 定义为利用个人计算机对文字 、 图 逻辑关系和人机交互作用的产物 像、 图形、 动3 ］ 。 多媒体技术应运而
2011 年 5 月 第 32 卷 第 5 期 四 川 兵 工 学 报 【自动化技术】
基于 Matlab 环境的 JPEG 图像压缩算法
程 丽， 王聪丽， 侯著荣， 王 凯
（ 军械工程学院 计算机工程系 ， 石家庄 050003 ） 摘要：压缩是多媒体技术得到长足发展的关键技术 ， 而图像是多媒体信息的重要组成部分 。 针对图像压缩问题， 分 析了 JPEG 图像压缩系统的原理， 提出了一种基于 DCT 的 JPEG 图像压缩技术， 并在 Matlab 环境下实现了编码和解 演示了一幅图像压缩后的效果 。 码的几个关键步骤， 关键词：图像压缩； DCT； JPEG 图像压缩算法 中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1006 － 0707 （ 2011 ） 05 － 0100 － 03 通过保留低频区部分系数 ， 去掉高频区 能量集中在低频区， 的部分， 从而达到压缩目的， 余弦变换时经典谱分析的工具 ， 它考察的是整个时域过程中的频域特性 ， 或者整个频域过程 中的时域特性， 该算法具有较强的块内去相关的能力 ， 适于 较平坦的压缩， 它的特点是没有利用图像中局域间的相关特 性， 在压缩倍数高时， 恢复图像出现明显的方块效应 。 JPEG2000 是由 ISO / IEC JTC1SC29 标准化组织负责的全 新静止图像压缩标准， 一个最大的改进是他采用小波变换代 它既能考查局 替了余弦变换。小波变换是现代谱分析工具 ， 部时域过程的频域特性 ， 又能考查局部频域过程中的时域问 。 JPEG2000 几何算法在高压缩比下跟传统的 JPEG 压 题 用 缩方式相比， 图像质量并没有明显的降低 ， 来自 RAPH LEVIEN 于 2000 年三月所作的对比测试报告表明 ： 在中度与低度 的压缩比率下， 传统的 JPEG 表现的更为出色， 但是在较高的 压缩比率下传统的 JPEG 方式就不那么让人满意 ， 与传统的 JPEG 压缩方式对比， JPEG2000 的表 在较高的压缩比率小， 现更为优秀。
基于MATLAB的DCT变换及其在图像压缩中的应用
际上彩 色、 灰度 、 静止图像的第一个 国际标准 。 在编码过程 中， Ｅ Ｊ Ｇ算法 Ｐ 首先将 Ｒ Ｂ分量转化为亮度分量和色差分量， Ｇ 然后将图像分解为 ８ ８ Ｘ 的像素块， 对这个 ８ ８ × 块进行二维离散余弦变换 ， 每个块就产生 了 ６ ４ 个 Ｄ Ｔ系数， 中一个是直流（ ｃ系数， Ｃ 其 Ｄ） 它表示 了 ８ 输入矩阵全部值 ８ Ｘ 的平均数 ， 其余 ６ 个 系数为交流 （ｃ系数 ， 来对 Ｄ Ｔ系数 进行量 ３ Ａ） 接下 Ｃ 化， 最后将量化的 Ｄ Ｔ系数进行 编码， Ｃ 就形成 了压缩 后的图像格式 。在
前 言
现今， 大量的图像 与视频信息都是 以压缩数据格式进行存储和传输 的。Ｄ ＴＤｓｒ ｅ ｏ ｎ ａｓ ｒ Ｃ （ｉ ｅ ｓ ｅ ｒ ｆ ｍ离散余 弦变换） 目 应用最 为广泛 ｃ ｔＣ ｉ Ｔ ｎ ｏ 是 前 的多媒体数据压缩技术之一。随着 多媒体 和互联 网的发展， 不仅要求大 量存储和传输图像 ，而且往往要求在保证质量 的前提下 以较小 的空间 存储 图像和 以较少的 比特率传输 图像 ， 因此最好采用合适 的方法对图像 进行压缩和编码， 以便于图像 的存储 和传输 。对 图像压缩编码的研究属 于信息论中信源编码范畴 ，其主要宗 旨是利用 图像信号 的统计 特性 及 人类视觉的生理及心理学特性对 图像信号进行高效编码 ， 研究数据 并 压缩技术 ，以解决数据量大的问题 。图像压缩编码 的 目的和意义就在
图像压缩 即去除多余数据。以数学 的观点来看 ， 图像压缩过程实际 上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联 的数据集合 。 因此 ， 图像压缩是指 以较少的比特有损或无损地表示原来 的像素矩阵的技术， 也称 图像编码 。 １１图像 压 缩 的 基 本 方 法 ． 图像 压 缩 可 以 是 有 损 数 据 压 缩 也 可 以是 无 损 数 据 压 缩 。对 于 如 绘 制 的技术图 、图表或者漫画优先使用无损压缩 。这是 因为有损 压缩 方 法， 尤其是在低的位速条件下将会 带来压缩失真 。 如医疗图像 或者用 于 存档 的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也应尽量选择无损压缩 方 法。 有损方法非常适合于 自然 的图像 ， 例如一些应用中图像的微小损 失 是可 以接受的（ 有时是无法感知 的）这样就可 以大幅度地减小位速。 ， 无损图像压缩方法有 ： 程长度编码 ， 编码法 （ Ｌ ｗ 这样 的 自 行 熵 如 Ｚ 适 应 字 典 算 法 ）有损 压 缩 方 法 有 ： １将 色 彩 空 间 化 减 到 图像 中 常用 的 ； （） 颜 色 。（ ） 抽 样 。（ ） 换 编 码 。（ ） 形 压 缩 （ｒｅａｃｍｐｅｓ ｎ 。 ２ 色度 ３变 ４分 Ｆａｔ ｏ ｒｓｉ ） ｌ ｏ １ ． 止 图像 编 码 的 国 际标 准 ＪＥ ２静 ＰＧ
用Matlab实现图象压缩技术
理论为基础同时考虑到人 眼这一接受装置 的时间和空 间特性 的第二代 图像压缩技术则方兴未艾 。当今 的图 像压缩技术已经能够将一幅静止图象压缩至原来的 １ ０到 １ ０ ／ １ ／ ， ８ 而将一串动态视频图像序列压缩至原来的 １ ０ １０ 。尽管如此， ／ 到 ／０ ２ ５ 随着图像信息量的急剧增加， 应用需求仍然不断地给图像压缩提出新 的奋斗 目标。 高质量 、高压缩 比的要求也越来越迫切。为此， 各种理论和方法大量涌现， 以求在保持 良好视觉质量的前提 下努力提高图像的压缩 比。 ・ 随着计算机及 网络技术的发展 ，电子信息技术 已经成为六大高新技术 中重要的一个领域 ，它的重要方 面是信号与图像的处理。在 同等通信容量下 ， 如果压缩后再传输就可以使传输的数据量变得很小 ，也就可 以增加通信能力。 目前流行的图像压缩编码 的技术主要有 ＪＧ等形式（ 比大约为 １ ０。小波分析是用 Ｐ 压缩 ／） １ 于信号与图像压缩的一个重要方面，它的特点是压缩比高 ，压缩速度快 ，压缩后的数据充分体现了小波分 析用于图像压缩的优越性 ，且具有一定的使用价值 。 Ｍａａ 是 Ｍａ ｒｓ ｔｂ ｌ ｔ Ｗｏ 公司推出的一套商 眭能的数值计算和可视化软件 ，它集数值分析 、矩阵运算 、 ｈ ｋ 信号处理和图像 显示于一体 ，他附带的小波分析工具箱功能强大 ，可以完成小波分 析的绝大部分工作 。 本文主要以真彩色 Ｒ Ｂ 图像的处理为例 ，对 由它转换来的彩色索引图像矩阵进行二进小波多层分解 Ｇ 后 ，将低频近似的系数矩阵作相应 的截取处理 ，以及优化索引图像的颜色图。下面我们 就一起来研究用 Ｍａ ａ ｔｂ中的小波工具箱压缩图像的方法 。 ｌ
用 Ｍａ ａ ｔ ｂ实现 图象压缩技术 ｌ
畸 碧虾
（ 漳州职业技术学院 计算机工程系，福建 漳州 ３３０） ６００