仅供参照！
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基于MATLAB 的图像压缩处理及其实现
一．图像压缩的概念
从实质上来说，图像压缩就是通过一定的规则及方法
对数字图像的原始数据进行组合和变换，以达到用最少的数
据传输最大的信息。

二．图像压缩的基本原理
图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着
大量冗余信息，另外还有相当数量的不相干信息，这为数
据压缩技术提供了可能。
数据压缩技术就是利用数据固有的冗余性和不相干
性，将一个大的数据文件转化成较小的文件，图像技术压
缩就是要去掉数据的冗余性。
图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的
相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关
性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起
的频谱冗余。
由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常
困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。
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三．图像的编码质量评价
在图像编码中，编码质量是一个非常重要的概念，怎
么样以尽可能少的比特数来存储或传输一幅图像，同时又让
接收者感到满意，这是图像编码的目标。对于有失真的压缩
算法，应该有一个评价准则，用来对压缩后解码图像质量进
行评价。常用的评价准则有两种：一种是客观评价准则；另
一种是主观评价准则。主观质量评价是指由一批观察者对编
码图像进行观察并打分，然后综合所有人的评价结果，给出
图像的质量评价。而对于客观质量评价，传统的编码方法是
基于最小均方误差(MSE)和峰值信燥比(PSNR)准则的编码方
法，其定义如下

MSE= (1)

PSNR=101g( (2)
式中：Nx，Nr图像在x方向和Y方向的像素数，f(i,j)——原
图像像素的灰度值，f(i,j)--处理后图像像素的灰度值。对
于主观质量，客观质量评价能够快速有效地评价编码图像的
质量，但符合客观质量评价标准的图像不一定具有较好的主
观质量，原因是均方误差只是从总体上反映原始图像和压缩
图像的差别，但对图像中的所有像点同等对待，因此并不能
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反映局部和人眼的视觉特性。对于图像信号，人眼是最终的
信号接受者，因此在压缩时不仅要以MSE作为评价标准，还
应当考虑到人的主观视觉特性。

四．图像压缩的基本方法
1.基于dct变换的图像压缩
1.1
基于DCT的图像压缩编码思想

在编码过程中，首先将输入图像分解成8×8 大小的数
据块，然后用正向二维DCT把每个块转变成64个DCT 系数
值，其中1个数值是直流（DC）系数，即8×8 空域图像子块
的平均值，其余的63个是交流（AC）系数，接下来对DCT 系
数进行量化，最后将变换得到的量化的DCT系数进行编码和
传送，形成压缩后的图像格式。在解码过程中，先对已编码
的量子化的DCT 系数进行解码，然后求逆量化并把DCT 系
数转化成为8×8 样本像块（使用二维DCT 反变换），最后
将操作完成后的块组合成一个单一的图像。这样就完成了图
像的压缩和解压过程。
1.2 DCT的算法解释
DCT的变换核心为余弦函数。
二维DCT的解析式定义可以由下式表示：

F(0,0)=