【图像压缩】基于余弦变换及霍夫曼编码实现jpeg压缩和解压附matlab代码
1 内容介绍
随着互联网技术及通讯技术的快速发展,数字图像被广泛使用.对数字图像的压缩技术是数字图像处理技术中的关键技术之一.本文介绍了一种基于离散余弦变换(DCT)频域变换方法,使用该方法对数字图像进行图像数据的压缩.该方法用MATLAB仿真软件对实验测试的数字图像进行压缩,对比不同压缩比下的压缩图像进行分析,通过实验仿真结果得出离散余弦变换应用在数字图像压缩中有良好的效果.该方法具有操作简单,处理速度快,易于操作,压缩图像质量高等优点.
基于离散余弦变换ＤＣＴ图像压缩方法的流程如图１所示，其算法步骤主要分为以下几步：第一步要将被压缩的图像进行分块处理，通常将图像分为８×８的图像子块。接下来第二步将对分好的每个子块进行离散余弦变换，变换后的图像低频部分都大部分集中在图像频谱图中的左上角处，而高频部分基本集中在频谱图的右下角区域中。由于数字图像中的主要数据信息都是低频的信息，主要存在低频部分，所以对应的离散余弦变换后的低频系数较大。高频部分包含的信息量小，对应的ＤＣＴ系数比较小可以忽略。在数字图像压缩中，对图像的频谱图像的低频部分进行保留处理，及保存ＣＤＴ变换后系数较大的部分，将高频系数较小的那部分舍弃，通常情况下人的眼睛对高频的信息不敏感，从而当高频部分被舍弃，人眼也很难察觉到有失真。在数字图像传输过程中，就是利用这个压缩特点，将图像变换后的高频信号系数舍去进行压缩数据的传输，当接收到图像压缩数据后需要还原图像，将压缩的图像数据进行离散余弦反变换恢复到原有的图像数据值。在这过程中图像会有一定的数据丢失，但是人眼还是无法直接看出。这就实现了数字图像压缩传输的目的。其次是进行ＤＣＴ系数的量化，对图像进行量化将会导致图像的质量下降，图
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