用matlab实现JPEG图像压缩

这个 Matlab JPEG 压缩算法基于《多媒体工程学图像和视频压缩》第七章内容实现。该代码作为“图像和视频编码系统”课程的一部分，专为 Matlab 设计。该课程是 Pompeu Fabra 大学（巴塞罗那）视听系统工程学位第二年的课程。 使用方法：1. 将名为“kodim14.bmp”的示例图像拖到“命令窗口”，并将其数据保存到工作区。图像数据“cdata”及其颜色图将出现。2. 在命令窗口中输入 [jpeg_decoded] = jpeg[cdata]，并插入要使用的压缩系数。3. 等待过程完成，您将看到压缩后的图像。 算法约束：* 输入图像必须为灰度图像。* 图像的行和

改进版 SPIHT 压缩算法的 Matlab 实现，挺适合搞图像压缩研究的你。它叫 ASPIHT，比原版多了个自适应扫描顺序，专挑“周围动静大”的系数先，压图更精准，边缘保留得也不错。 基于自适应顺序的 ASPIHT 算法，用 Matlab 实现的，比较适合做图像压缩实验的场景。它核心思路就是在编码前先观察一下哪个系数“身边热闹”，有显著系数的就优先，逻辑上挺像“谁周围亮，先谁”。 这么一来，编码顺序就不是死的，是根据当前图像内容动态来的。不用额外存顺序信息，这点挺妙。你在压图时要控制压缩比的场景，像医疗图像、遥感照片这类对边缘要求高的图，这套就还挺适合。 代码是基于那篇 2012 年黄克坤的

热图像均值MATLAB代码PCA图像压缩即将开始使用PCA进行图像压缩。此过程涉及将图像转换为像素颜色值矩阵，其中X和Y表示图像中的像素坐标，f(x,y)表示相应的灰度级别。在压缩过程中，图像矩阵的列被视为样本。例如，对于一个1024 x 1024的图像，可以将其视为1024个样本（向量），每个样本维度为1024。第一步是标准化数据，即从每个样本（列）中减去均值矩阵。这一步骤至关重要，因为PCA依赖于方差最大化，未经标准化的数据可能失去完整性。接下来，计算协方差矩阵并确定其特征向量和特征值。最后，通过特征向量中对应最大特征值的部分来重建原始图像，实现在低维空间中的图像重构。

该项目利用MATLAB实现了多种图像压缩编码与解码方法，并提供详细的算法代码。项目对图像编码技术进行了全面总结，适合学习和研究图像压缩的开发者。

利用离散傅里叶变换(DFT)对图像进行压缩的MATLAB实现。

SPIHT算法是基于小波变换的一种高效图像压缩方法，适用于MATLAB环境。详细介绍了该算法的原理及其在图像压缩中的应用，适合需要深入了解压缩技术的读者。

介绍了使用Matlab实现JPEG编码和解码的方法，采用DCT变换技术，同时包括信噪比的计算。

该文件实现了基于MATLAB的哈弗曼编码算法，专门用于图像压缩处理，并能够计算出压缩率。感兴趣的同学可以下载并试试看，了解更多哈弗曼编码在图像处理中的应用与效果。

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