MATLAB图像压缩算法基础原理

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

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。

本项目基于四叉树分形图像编码算法，实现了四阶段分形图像压缩算法。用户可通过调节质量参数，获得不同压缩质量的解码图像。本算法在DCT域内进行，后续将结合空间域和小波域实现进行对比。

这篇文章的MATLAB源代码由作者编写，已发表在《数字信号处理》期刊上。遥感图像数据量巨大，因此需要使用低复杂度算法在空间设备上进行压缩。二叉树编码与自适应扫描顺序（BTCA）是一种有效的压缩算法。然而，对于大规模的遥感图像，BTCA需要大量内存，并且不能提供随机访问功能。提出了一种新的基于BTCA的编码方法，通过精心选择每个块的截断点来优化速率失真比，从而实现更高的压缩比、更低的内存需求和良好的随机访问性能。该方法简单快速，特别适合于空间设备应用。实验结果表明，该方法显著提高了PSNR、SSIM和VIF指标，并改善了主观视觉体验。

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。

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。

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。

详细介绍了如何利用Matlab编写程序实现JPEG图像的压缩。文章以英文进行描述。