1974 年由Ahmed 和Rao 提出的离散余弦变换至今已有30 年历史此间DCT 编码 已发展成为JPEG MPEG H.26x 等图像/视频编码标准中的核心尽管Shapiro 的EZW 以及Said 等人的SPIHT 小波编码的成功应用对传统的DCT 编码提出了挑战但Xiong 等人利用嵌入式 DCT 块变换之间的直流相关性以及对DCT 后的系数进行策略性重组或层式DCT 同样具有小 波多分辨率图像的分解特性此外基于层次嵌入式DCT 形状自适应DCT 截短DCT 感兴 趣区域支撑DCT 以及形态DCT 等改进形式的编码都是将基于DCT 变换编码推向更高层次 就DCT 改进的变换以及DCT 系数的应用如利用DCT 系数实现信息隐藏等也使得基于常 规的DCT 变换编码有了更广阔的应用与发展空间文章就此作了广泛的比较和深入的研究并 指出了发展方向1

图像压缩编码码matlab实现，包括线性预测编码，算术编码，行程编码，变换编码，DM编码，jpeg x = double(x) - 128; %像素层次移动-128 [xm, xn] = size(x); %得到像素尺寸 t = dctmtx(8); %得到8*8DCT矩阵 %将图像分割成8*8子图像，进行DCT，然后进行量化 y = blkproc(x, [8,8], 'P1*x*P2', t, t'); m = [16 11 10 16 24 40 51 61 %JPEG量化步长矩阵 12 12 14 19 26 58 60 55 14 13 16 24 40 57 69 56 14 17 22 29 51 87 80 62 18 22 37 56 68 109 103 77 24 35 55 64 81 104 113 92 49 64 78 87 103 121 120 101 72 92 95 98 112 110 103 99]*quality;

使用基于图的变换、离散余弦变换和 Walsh-Hadamard 变换在变换域中进行音频压缩。 这是我们工作的一部分：“使用基于图形的转换的音频压缩”： Farzaneh、Majid、Rahil Mahdian Toroghi 和 Mohammad Asgari。 “使用基于图形的变换进行音频压缩。” 2018 年第 9 届国际电信研讨会 (IST)。 IEEE，2018 年。

很不错的H264量化和变换编码讲解资料，分析的很不错。

包括测试代码、核心函数及测试数据，还有PPT简介，帮助你更好地了解VVC反变换编码的核心思想。

有报告，有代码，有教程 function shiyan5 clear; %使用霍夫曼编码算法对图像进行编码 clear all; image=imread('图片.jpg'); %读取彩色原图像 image_hui=rgb2gray(image); %灰度化图像 image_88=image_hui(1:8,1:8,:); [M,N] = size(image_88); I1 = image_88(:); P = zeros(1,256); %获取各符号的概率；

MAtlab中的DCT变换码，图像保真度影响

视频相关知识介绍 预测编码 变换编码 量化编码 熵编码

基于小波变换的嵌入式零树编码压缩技术研究 硕士论文

编写一个Matlab程序，实现基于DCT的图像变换编码。 编码过程：将原始图像划分成8×8的图像块，采用离散余弦变换（DCT）对图像块进行变换。 解码过程：对于每个图像块，使用一定比例的最低频DCT系数（被舍弃的高频DCT系数设为0）做逆离散余弦变换（IDCT），得到重构的图像块。最后，将所有重构的图像块按顺序拼接成完整的解码图像。 分别取32、16、8个最低频DCT系数（如图1所示）进行反变换得到重构的图像，比较图像的质量，计算这三种情况下的峰值信噪比。 峰值信噪比的计算公式：PSNR = 10 log10 (2552/ MSE) 其中，MSE（Mean Squared Error）指原始图像和重构图像之间的均方误差。