【图像重建】基于离散余弦变换DCT图像重建含MSE、PSNR、压缩比附matlab代码

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简介: 【图像重建】基于离散余弦变换DCT图像重建含MSE、PSNR、压缩比附matlab代码

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⛄ 内容介绍

随着互联网技术及通讯技术的快速发展,数字图像被广泛使用.对数字图像的压缩技术是数字图像处理技术中的关键技术之一.本文介绍了一种基于离散余弦变换(DCT)频域变换方法,使用该方法对数字图像进行图像数据的压缩.该方法用MATLAB仿真软件对实验测试的数字图像进行压缩,对比不同压缩比下的压缩图像进行分析,通过实验仿真结果得出离散余弦变换应用在数字图像压缩中有良好的效果.该方法具有操作简单,处理速度快,易于操作,压缩图像质量高等优点.

⛄ 部分代码

%实现DCT变化

clc,clear;

% 图像读取与灰度化

gray = rgb2gray(imread('D:\data\YJT_MATLAB\数字视频图像处理\data\img (10).jpg'));

figure(1), imshow(gray, []), title('原图');

% 将图像数据uint8类型转换为double类型并进行归一化

doubleGray = im2double(gray);

% 定义DCT变换矩阵

t = dctmtx(8);

% 将原图的每个8x8块进行DCT变换

y = blkproc(doubleGray, [8 8], 'P1*x*P2', t, t');

figure(2), imshow(log(abs(y)), []), title('DCT系数');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 余秋菊. 基于DCT变换的JPEG图像压缩及其MATLAB实现[J]. 科技信息:学术研究, 2008, 000(036):566-567.

[2] 刘羽飞. 基于离散余弦变换的数字图像压缩算法实现[J]. 无锡职业技术学院学报, 2017, 16(1):4.

[3] 王伟, 李修寒, 胡晓雯. 一种基于DTw-SART-TV迭代过程的有限角度CT图像重建方法:, CN112381904A[P]. 2021.

⛳️ 完整代码

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