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图像的DCT变换与反变换
tic
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I=imread(D:\MATLAB\tuxiang\messi.bmp); %该图片在安装matlab的目录中找
I=rgb2gray(I); %将该图片转换为灰度图象
I=im2double(I); %图像存储类型转换
% T=dctmtx(8); %离散余弦变换矩阵
[p,q]=size(I);
T = zeros(8,8);
for i=0:7
for j=0:7
if (i==0)
T(i+1,j+1)=1/sqrt(8);
else
T(i+1,j+1)=sqrt(2/8)*cos(pi*(2*j+1)*i/(2*8));
end
end
end
B=blkproc(I,[8 8],P1*x*P2,T,T); %对原图像进行DCT变换
mask=[1 1 1 1 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0];
B2=blkproc(B,[8 8],P1.*x,mask); %用mask进行数据压缩，丢弃右下角高频数据
I2=blkproc(B2,[8 8],P1*x*P2,T,T);%进行DCT反变换未经量化，得到压缩后的图像
tables=[16 11 10 16 24 40 51 61
12 12 14 19 26 58 60 55
14 13 16 24 40 57 69 56
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];
B3=blkproc(B,[8 8],x./P1,tables); %系数进行亮度量化
I3=blkproc(B3,[8 8],P1*x*P2,T,T);%进行DCT反变换且经量化，得到压缩后的图像
mask1=[1 1 1 1 1 0 0 0
1 1 1 1 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0];
B4=blkproc(B,[8 8],P1.*x,mask1); %用mask1进行数据压缩，丢弃右下角高频数据
I4=blkproc(B4,[8 8],P1*x*P2,T,T);%进行DCT反变换未经量化，得到压缩后的图像
imshow(I)
title(原始图像)
figure;
imshow(B)
title(DCT变换后的图像)
figure;
imshow(B3)
title(DCT变换后量化的图像)
figure;
imshow(I2)
title(经mask压缩后的图像)
figure;
imshow(I3)
title(经量化压缩后的图像)
figure;
imshow(I4)
title(经mask1压缩后的图像)
%信噪比的计算
mse=0; %mseb原图与处理图像的均方误差
for i=1:p
for j=1:q
a=(I(i,j)-I2(i,j))^2;
mse=mse+a;
end
end
mse=mse/(256*256);
psnr=(20*log2(255)-10*log2(mse))/log2(10)
mse=0; %mseb原图与处理图像的均方误差
for i=1:p
for j=1:q
a=(I(i,j)-I3(i,j))^2;
mse=mse+a;
end
end
mse=mse/(256*25
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