zigzag扫描，很有用的程序！zigzag - generate traversal-through-matrix used by jpeg

应用matlab程序编写的在不同量化系数下的有损压缩效果

DCT数据压缩的基本思想是：由于DCT的能量聚集特性，对一幅图像进行离散余弦变换后，许多有关图像的重要可视信息都集中在DCT系数矩阵的左上角，也就是低频部分。DCT系数矩阵左上角第一个值称为DC系数，是整个矩阵的平均值，其余的称为AC系数，越靠近左上角对应的频率越低，越靠近右下角对应的频率越高。 直接对整个图像进行2D-DCT变换的优点在于避免了分块效应，使得解压缩图像的保真度得到了保障，缺点在于计算复杂度高。 整图DCT变换流程 1. 直接对整幅图像进行DCT变换 2. 对DCT系数矩阵做不同程度的量化 3. 对量化后的DCT系数矩阵进行IDCT反变换得最终图像 4. 比较不同量化程度下还原图像MSE

基于3D-DCT变化的图像压缩解压缩算法,分别处理单个图片和视频图像序列。使用matlab2021a或者以上版本测试

实现fft,dct的图像压缩，包括以下文件 A collection of simple routines for image compression using different techniques. BTCODE: Image compression Using Block Truncation Coding. PYRAMID: Image compression based on Gaussian Pyramids. DCTCOMPR: Image compression based on Discrete Cosine Transform. IMCOMPR: Image compression based on Singular Value Decomposition.

 ：图像压缩有助于图像的大量存储以及快速实时地传输信息，在当下科技时代有着广泛的应用。为了实现图像压缩，采用LabVIEW 软件开发平台，设计了一个以离散余弦变换为理论基础的图像压缩系统，该系统可以通过不同的模式设置来控制压缩图像的性质，并且在操作面板上显示离散余弦变换的系数以及压缩后的图像，具有开发时间短、成本低、编程易懂、维护简单等优点，无论在工业领域还是在日常生活中都具有应用价值，取得了较理想的效果。

在MATLAB下实现的DCT图像压缩算法，里面读取图片的路径可以按自己的要求去改写！

matlab下的dct图像压缩。X=imread('c:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\5.JPG'); trueImage=double(X); trueImage=trueImage/255; figure; imshow(trueImage); title('原始图象'); %对图象进行归一化 %以下为对图象进行DCT变换%得到图象的DCT系数矩阵及DCT系数方差矩阵 dctm=dctmtx(8); imageDCT=blkproc(i,[8 8],'P1*x*P2',dctm,dctm.'); DCTvar=im2col(imageDCT,[8 8],'distinct'); n=size(DCTvar,1); DCTvar=(sum(DCTvar.*DCTvar)-(sum(DCTvar)/n).^2)/n; [dum,order]=sort(DCTvar); %以下为显示系数图象 %1表示保留的系数,表示丢弃的系数 cnum=64-cnum; mask=ones(8,8); mask(order(1:cnum))=zeros(1,cnum); im8x8=zeros(9,9); im8x8(1:8,1:8)=mask; im128x128=kron(im8x8(1:8,1:8),ones(16)); figure; imshow(im128x128); title('DCT 系数'); %以下为重构及显示图象 dctm=dctmtx(8); newImage=blkproc(imageDCT,[8 8],'P1*(x.*P2)*P3',dctm.',mas(1:8,1:8),dctm); figure; imshow(newImage); title('重构图象'); %以下为显示误差图象 figure; imshow(trueImage-newImage+0.45); title('误差图象'); %以下为计算归一化图象的均方误差 error=(trueImage.^2-newImage.^2); MSE=sum(error( )/prod(size(trueImage));

基于DCT图像处理的压缩算法用于图像处理课程设计

课程实验程序，仅供大家参考。程序中有注释，简单易懂。