基于DCT的图像压缩及Matlab实现

RGB=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\1.jpg');%读取图片
RGB=imresize(RGB,[168,224]);%因为1.jpg大小为169*220，所以我改为168*224
imwrite(RGB,'C:\Users\lenovo\Desktop\start.jpg'); %保存压缩前图像
%下面是对RGB三个分量进行分离,此时他们依然为整数
R=RGB(:,:,1);
G=RGB(:,:,2);
B=RGB(:,:,3);
figure,imshow(RGB),title('原来的RGB图像');


%下面是进行测试：由压缩前.jpg，压缩后.jpg，压缩后后.jpg，压缩后后后.jpg的大小可以知道，matlab自身对图像有着压缩功能
imwrite(RGB,'C:\Users\lenovo\Desktop\压缩前.jpg'); %保存压缩前图像
%由于1.jpg和压缩前.jpg大小差距很大，从中可以看出matlab对图像进行了压缩
RGB=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\压缩前.jpg');%读取图片
imwrite(RGB,'C:\Users\lenovo\Desktop\压缩后.jpg'); %保存压缩前图像

RGB=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\压缩后.jpg');%读取图片
imwrite(RGB,'C:\Users\lenovo\Desktop\压缩后后.jpg'); %保存压缩前图像

RGB=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\压缩后后.jpg');%读取图片
imwrite(RGB,'C:\Users\lenovo\Desktop\压缩后后后.jpg'); %保存压缩前图像
%测试结束


%RGB->YUV
Y=0.299*double(R)+0.587*double(G)+0.114*double(B);
U=-0.169*double(R)-0.3316*double(G)+0.5*double(B);
V=0.5*double(R)-0.4186*double(G)-0.0813*double(B);
YUV=cat(3,Y,U,V);%YUV图像
figure,imshow(uint8(YUV)),title('通过计算得到的YUV图像')

T=dctmtx(8);%产生一个8*8的DCT变换举证


%进行DCT变换 BY BU BV是double类型
BY=blkproc(Y,[8 8],'P1*x*P2',T,T');
BU=blkproc(U,[8 8],'P1*x*P2',T,T');
BV=blkproc(V,[8 8],'P1*x*P2',T,T');

a=[16 11 10 16 24 40 51 61;
      12 12 14 19 26 58 60 55;
      14 13 16 24 40 57 69 55;
      14 17 22 29 51 87 80 62;
      18 22 37 56 68 109 103 77;
      24 35 55 64 81 104 113 92;
      49 64 78 87 103 121 120 101;
      72 92 95 98 112 100 103 99;]; %量化值
  
  b=[17 18 24 47 99 99 99 99;
      18 21 26 66 99 99 99 99;
      24 26 56 99 99 99 99 99;
      47 66 99 99 99 99 99 99;
      99 99 99 99 99 99 99 99;
      99 99 99 99 99 99 99 99;
       99 99 99 99 99 99 99 99;
       99 99 99 99 99 99 99 99;];
   
   %BY2 BU2 BV2是double类型
   BY2=blkproc(BY,[8 8],'x./P1',a);
   BU2=blkproc(BU,[8 8],'x./P1',b);
   BV2=blkproc(BV,[8 8],'x./P1',b);
   %这里进行取整量化,BY3 BU3 BV3是uint8类型
   BY3=int8(BY2);
   BU3=int8(BU2);
   BV3=int8(BV2);
   
   %BY4 BU4 BV4是double类型
   BY4=blkproc(double(BY3),[8 8],'x.*P1',a);
   BU4=blkproc(double(BU3),[8 8],'x.*P1',b);
   BV4=blkproc(double(BV3),[8 8],'x.*P1',b);
   
   %测试代码
   %BY4=blkproc(BY2,[8 8],'x.*P1',a);
   %BU4=blkproc(BU2,[8 8],'x.*P1',b);
   %BV4=blkproc(BV2,[8 8],'x.*P1',b);
   
   mask=[
         1 1 1  1 1 1 1 1;
         1 1 1  1 1 1 1 1;
         1 1 1  1 1 1 1 1;
         1 1 1  1 1 1 1 1;
         1 1 1  1 1 1 1 1;
         1 1 1  1 1 1 1 1;
         1 1 1  1 1 1 1 1;
         1 1 1  1 1 1 1 1;];
     %BY5 BU5 BV5是double类型
     BY5=blkproc(BY4,[8 8],'P1.*x',mask);
     BU5=blkproc(BU4,[8 8],'P1.*x',mask);
     BV5=blkproc(BV4,[8 8],'P1.*x',mask);
     
     
     
     
     %YI UI VI是double类型
     YI=blkproc(double(BY5),[8 8],'P1*x*P2',T',T);
     UI=blkproc(double(BU5),[8 8],'P1*x*P2',T',T);
     VI=blkproc(double(BV5),[8 8],'P1*x*P2',T',T);
   
   %YUVI是double类型
    YUVI=cat(3,uint8(YI),uint8(UI),uint8(VI));%经过DCT变换和量化后的YUV图像
    figure,imshow(YUVI),title('经过DCT变换和量化后的YUV图像');
    
    RI=YI-0.001*UI+1.402*VI;
    GI=YI-0.344*UI-0.714*VI;
    BI=YI+1.772*UI+0.001*VI;
    RGBI=cat(3,RI,GI,BI);%经过DCT变换和量化后的YUV图像
    RGBI=uint8(RGBI);
    figure,imshow(RGBI),title('经过DCT变换和量化后的RGB图像');
    imwrite(RGBI,'C:\Users\lenovo\Desktop\end.jpg'); %保存压缩图像 


注意：matlab本身对图像有着压缩