基于DCT变换实现图像压缩_dct压缩-优快云博客

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本文介绍了如何使用离散余弦变换（DCT）进行图像压缩，包括图像转灰度、分块、DCT变换、量化及反变换等步骤，并提供了相应的Matlab代码示例。

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基于DCT变换实现图像压缩

图像是一种重要的信息载体，随着数字技术的发展，我们可以获取并处理生成高质量的数字图像。但是，对于存储和传输来说，大型图像文件的处理需要更多的空间和时间资源。因此，图像压缩技术变得越来越重要。

DCT（离散余弦变换）是图像编码中最流行的一个方法之一。它将图像转换成频域，在保留大部分信息的同时减少数据量。这篇文章将介绍如何使用DCT来压缩图像，并提供Matlab代码示例。

第一步是将图像转换为灰度图像，并将像素值放缩到0-255之间。在Matlab中，可以使用以下代码来完成这个步骤：

img = imread('example.jpg'); % 读取图像
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
scaled_img = double(gray_img) / 255; % 像素值放缩

第二步是将图像分块，并对每个块进行DCT变换。在本文中，我们使用8x8像素块。以下是Matlab代码示例：

block_size = 8; % 定义块大小
[h, w] = size(scaled_img);
dct_coefficients = zeros(h, w);

for y = 1:block_size:h
    for x = 1:block_size:w
        block = sc