基于DCT的图像压缩编码算法的MATLAB实现

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。

完整的离散余弦变换实现数字水印的嵌入与提取 MATLAB代码 内含调用程序 有需要请进

毕业论文，有关数字图像水印的dct算法，水印的嵌入，提取，攻击测试，完整的源代码。

信号DCT字典稀疏表示，匹配追踪算法（MP）搜索稀疏系数，重构误差达到精度停止循环。

人脸识别是一个非常困难的模式识别问题，具有非常广阔的应用前景。一个人脸 识别系统包括预处理、特征提取和分类器设计三个部分，对输入的人脸图像进行预处 理是人脸识别过程中的一个重要步骤。人脸图像由于在生成、传输或变换过程中会受 到各种因素的干扰和影响，从而产生噪声。为了保证提取的特征对人脸在图像中的大 小、位置和偏斜具有不变性，以及对光照条件具有不敏感性，故特别需要对人脸图像 进行预处理。 包括人脸识别技术分析研究及各种算法

人脸识别是一种重要的生物识别技术，它广泛应用于机场和其它重要场所的 身份验证、安全监控等场合。人脸识别主要包括三方面的内容:人脸图像预处理， 特征提取，分类与识别。本文主要针对前两个方面进行深入讨论。 离散余弦变换(DCT)是一种优良的数据压缩方法。在预处理环节中，本文 先介绍了DCT在人脸识别中的降维应用:DCT变换系数矩阵左上角的有限个系数包 含了人脸图像的大部分信息，这部分信息更有利于识别，因此仅保留这部分系数 可以起到降维的目的。然后借助DCT提出了一种人脸图像预处理方法:基于DCT 特性的光线补偿。这种方法利用了DCT变换本身的特点:特定DCT系数对偏光照射 负主要责任，通过

FFT 傅立叶变换 DCT 离散余弦变化 DWT 离散小波变化 直接用 附带报告

个人觉得还可以 虽然还没有实现商编码，还是可以用的

基于DCT图像压缩的方法，并在MATLAB环境下进行仿真实验