matlab的图片压缩两种方法（DCT方法与行程编码压缩方法）

DCT（离散余弦变换）压缩方法是现代最先进的图片压缩编码方式之一，查找了很多资料，看了几部分代码，我就来说一下我对用matlab使用DCT的理解。

DCT是用8*8的小矩阵块将灰度图分割成许多小块，当然也可以不用非得分成8*8的小模块，可以整体去DCT转换编码；当我们拿到了一个图片，我们要将其压缩并且我们使用8*8的模块去分割；根据数学知识我们知道，如果我们想要用8*8分割并且不留剩余的部分，图片必须得是8的倍数，所以第一步我们读取完图片之后转化为灰度图，读取灰度图的行与列，将行与列都转为8的倍数，这样我们就可以完全分割出来，然后DCT转换我们可以使用系统自带的函数，也可以自己写（自己写就是将用for循环将所以8*8的小矩阵进行转换）。

picture2=zeros(x,y);
for i=1:8:x
    for j=1:8:y
        transition1=picture1(i:i+7,j:j+7);
        transition2=dct2(transition1);
        picture2(i:i+7,j:j+7)=transition2;
    end
end

然后我们得到整体的DCT系数，下一步我们就是将DCT反转换，自己写的话也是for循环来写；反转换之后就得到了压缩的图片；

行程编码压缩方式运算相对简单，而且解压相对较快；其原理是，将相连着相同的像素，分为两个数，第一个数是有多少个相连着相同的像素，第二个数是该像素在像素索引表中是多少；如0506的意思就是有连着的五个相同像素，其像素在像素索引表中的位置是在06；这样就大大减少了图片的大小；但是这样压缩了好像形成不了图片，只能是一维数据的形式；但却大大降低了图片的大小；先将图片读取并创建成一维数据，用一维数据进行计算，然后再用转化转为二维数据；