本科毕业设计论文题目:基于DCT变换的图像压缩技术的研究专业名称：学生姓名：指导教师：毕业时间：毕业一、题目基于DCT变换的图像压缩技术的研究二、指导思想和目的要求指导思想：图像信息给人们以直观、生动的形象，成为人们获取外部信息的重要途径。
然而数字图像具有极大的数据量。
在目前的计算机系统条件下，若图像信息不经过压缩，则会占用信道，传输速率变慢，而且传输成本变得昂贵，这对图像的储存、传输及使用都非常不利，同时也阻碍了人们对图像的有效获取和使用。
因此，图像压缩技术的重要性也越来越高，在学习、生产、生活等方面的作用也越来越显著，对图像进行压缩成为图像研究领域的重要课题。
目的要求：基于DCT变换的图像压缩技术，首先介绍图像压缩的基本原理及方法，然后了解离散余弦变换的性质以及JPEG图像压缩算法，最后从DCT 变换、量化以及熵编码三个过程进行详细论述，利用MATLAB仿真软件实现基于DCT变换的图像压缩，去除冗余数据，节约文件所占的码字，降低原始图像数据量，解决图像数据量巨大的问题，以达到对图像进行压缩的目的。
三、主要技术指标图像的质量评价方法主要有两种：一种是主观评价，另一种是客观评价。
主观评价直接反映人眼的视觉感受，主要从亮度、色调、饱和度和细节分辨等方面入手，但因观察者个体差异、人力成本较高等原因而存在许多不足之处。
通常客观评价的方法应用更广泛。
常用的客观评价方法和标准有压缩比（CR）和峰值信噪比（PSNR）两种。
再根据不同的量化系数得到不同的压缩比和峰值信噪比。
x,和标准图像f0()y x,的大小是M⨯N,常用客观评价指标定设待评价图像f()y义如下:x,/f0()y x,不同的量化系数压缩比也不同（量化系数分压缩比：r=f()y别为：1、3、5、10、15等）由于量化系数不同得到的峰值信噪比也不同，根据均方差得出峰值信噪比。
均方差： MSE =()[]()[]}{()[]∑∑∑∑-=-=-=-=-10102010x 10y 20,,,M x N y M N y x f y x f Q y x f Q 式中，运算符Q []∙表示在计算前，为使计算值与人眼视觉感受一致而进行的某种预处理，如对数处理、幂处理等。
常用的Q []∙为K ()[]y x f K K b ,log 321+，其中K 1,K 2,K 3,b 均为常数。
峰值信噪比： PSNR=10MSEf 2max lg ， 式中，max f 为图像的最大灰度值。
四、进度和要求（一）进度：（二）要求完成：（1）外文科技资料翻译（译文字数1500～2000字），要求译文与原文相符并与论文内容相关；（2）论文1份，打印稿（用学校规定的稿纸），论文字数不少于1.5万字，含中、英文摘要（不少于400字）；（3）用PowerPoint 制作论文答辩电子稿1份。
五、主要参考书及参考资料[1]孙兆林. MATLAB 6.X 图像处理[M]. 北京：清华大学出版社，2002.5[2]张德丰. 详解MATLAB 数字图像处理[M]. 北京：电子工业出版社，2010.7[3]郑继刚，王边疆. 基于MATLAB的数字图像处理研究[M]. 云南：云南大学出版社，2010[4]杨丹，赵海滨，龙哲. MATLAB图像处理实例详解[M]. 北京：清华大学出版社，2013.7[5]闫敬文. 数字图像处理（MATLAB版）[M]. 北京：国防工业出版社，2011.8[6]Rafael C. Gonzalez Richard E. Woods Steven L. 等. 数字图像处理的MATLAB的实现[M]. 北京：清华大学出版社，2013.4[7]何小海. 图像通信[M]. 西安：西安电子科技大学出版社，2005[8]罗倩玲. JPEG编码与矢量量化编码方法比较[J]. 电子测量技术，2005（4）[9]朱艳秋，初连禹，陈贺新. 一种基于二维DCT的分形静止彩色图象压缩编[J]. 中国图像图形学报，1997（7）[10]李在铭. 数字图像处理压缩与识别技术[M]. 成都：电子科技大学出版社[11]白淑岩. BAI Shu-yan. 基于DCT的图像压缩及MATLAB实现[J]. 烟台职业学院学报，2007.13（2）[12]赵珊，赵倩. 基于DCT系数的JPEG图像检索算法[J]. 计算机工程，2010（19）学生：指导教师：___________ 系主任：___________摘要随着科学技术的发展，图像压缩技术越来越引起人们的关注。
离散余弦变换常被认为是对语音和图像信号进行变换的最佳方法，图像经过离散余弦变换后，其低频分量都集中在左上角，高频分量分布在右下角。
由于该低频分量包含了图像的主要信息，而高频与之相比，就不那么重要了，所以可以忽略高频分量，从而达到压缩的目的。
本文的主要内容是对基于离散余弦变换的JPEG图像压缩编码算法进行研究，并利用MATLAB软件进行仿真。
首先说明了图像压缩在现代通信中的必要性和可行性，然后阐述图像压缩的基本原理和方法，并对基于离散余弦变换的JPEG图像压缩算法进行了详细的研究，重点介绍了JPEG压缩编码的具体过程和方法，详细介绍了编码中离散余弦变换、量化、熵编码和霍夫曼编码等模块的原理及各模块的功能分析。
通过MATLAB仿真表明基于离散余弦变换的JPEG 图像压缩方法简单、方便，既能保证有较高的压缩比，又能保证有较好的图像质量。
关键词：离散余弦变换，图像压缩，MATLABABSTRACTWith the development of science and technology, image compression technology has attracted more and more attention. Discrete cosine transform is often considered to be the best method to transform the voice and image signal, the image by discrete cosine transform, the low frequency components are concentrated in the upper left corner, the high frequency component distribution in the lower right corner. Because of the low frequency component contains the main information of the image, while the high frequency compared with it, will be less important, so we can ignore the high frequency components, so as to achieve the purpose of compression. The main content of this paper is on the JPEG discrete cosine transform image compression coding algorithm based on study, and the use of MATLAB software simulation. First explained the necessity and feasibility of image compression in modern communications, and then discusses the basic principles and methods of image compression, and the JPEG image compression algorithm based on discrete cosine transform is studied in detail, introduces the process and method of JPEG coding, introduces in detail the principle analysis of the DCT transform coding, quantization, entropy coding and Hoffman coding module and the function of each module. Through the MATLAB simulation results show that the JPEG discrete cosine transform image compression method based on simple, convenient, can guarantee a higher compression ratio, but also ensure a better image quality.KEY WORDS：discrete cosine transform，image compression，MATLAB目录第一章绪论 (1)1.1 课题背景及研究意义 (1)1.2 图像压缩技术的研究现状与发展趋势 (2)1.3 本文研究的主要内容 (3)第二章图像压缩理论基础 (4)2.1 图像压缩基本原理 (4)2.2 图像压缩系统 (4)2.3 图像压缩方法 (5)2.3.1 无损压缩 (5)2.3.2 有损压缩 (6)2.4 静态图像压缩标准 (7)2.4.1 JPEG压缩标准 (7)2.4.2 JPEG2000压缩标准 (8)第三章基于DCT的图像压缩技术 (9)3.1 离散余弦变换原理 (9)3.2 DCT在图像压缩中的应用 (10)3.3 基于DCT的图像压缩编码步骤 (11)3.3.1 基于DCT的图像压缩编码流程图 (13)3.3.2 DCT系数的量化 (14)3.3.3 量化系数的编排 (14)3.3.4 DC系数的编码 (14)3.3.5 AC系数的编码 (16)3.3.6 组成位数据流 (17)第四章基于DCT的图像压缩的MATLAB仿真实现 (21)4.1 MATLAB简介 (21)4.2 DCT的编程实现 (23)4.3 程序流程图 (27)4.4 MATLAB仿真结果分析 (27)4.5 本章小结 (29)第五章全文总结 (30)参考文献 (31)致谢 (33)毕业设计小结 (34)附录 (35)第一章绪论1.1 课题背景及研究意义进入21世纪，人类已步入信息社会，新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围，这也正好迎合了人类对要示提高视觉信息的需求。