基于DCT的图像压缩编码算法及其MATLAB实现【毕业论文】

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1、（2011届）毕业设计题目：基于DCT的图像压缩编码算法及其MATLAB实现姓　　名：　　　　　　　　　专　　业：　　电子信息工程　　　班　　级：　　　　　学号：指导教师：　　　　　导师职称：　　　　　　　　　　　　2011年5月20日基于DCT的图像压缩编码算法及其MATLAB实现摘要在当今社会中随着信息技术的迅速发展，图像压缩技术扮演着越来越重要的角色，对其也有着更高的要求。基于此在众多图像压缩标准中选择了DCT离散余弦变换对该技术进行研究，在本次研究中主要介绍了JPEG压缩编码的实现过程及方法，并具体说明了DCT变换和量化等各项模块的方法、

2、原理及在数学上的推导过程，分析这几项在图像压缩上的功能。接着用通过对各种软件的比较，选取了MATLAB进行仿真。图象经过不同的压缩之后，能够满足不同的场合不同的节制码率下要求不同的图象质量的实际需要。用MATLAB做仿真测试，要领简略并且偏差小，大大提高了图象压缩的效率和精度。实验结果表明基于DCT变换的JPEG图像压缩方法简单、方便,在确保拥有较高压缩比的同时又能确保有较高的图像质量，通过使用MATLAB所得出的仿真结果很好的反映了DCT的编码算法原理。关键词：JPEG图像压缩；DCT；MATLAB；图像处理工具箱VDct-basedimage

3、compressionalgorithmandMATLABImplmentationAbstractIntoday'ssocietyalongwiththerapiddevelopmentofinformationtechnology,imagecompressiontechnologyplaysamoreandmoreimportantroleinits,alsohashigherrequirements.BasedonthisinmanyimagecompressionstandardchoseDCTdiscretecosinetransfo

4、rmofusingthetechnologyresearch,InthisstudymainlyintroducedtheJPEGcompressioncodingtherealizationandmethods,andspecifyingtheDCTtransformation,wavelettransformandquantitativemethodsofthemoduleinmathematics,theprincipleandthederivationprocess,analyzesthisseveralintheimagecompres

5、sionfunctioning.Thenusethroughvarioussoftwarecomparison,selectedtheMATLABsimulation.Imageafterdifferentcompressionafter,cansatisfythedifferentoccasionsdifferenttemperanceyardsratesrequiredifferentimagequalitypracticalneeds.MATLABdosimulationtest,bringingbriefanddeviationsmall

6、,greatlyimprovingtheimagecompressionefficiencyandprecision.Experimentalresultsshowthatdct-basedtransformJPEGimagecompressionmethodissimpleandconvenient,ensureahighercompressionratioalsoensuresahigherimagequality,throughtheuseofMATLABsimulationresultsofgainsfromthewellreflectt

7、heDCTencodingalgorithmprinciple.Keywords:JPEGimagecompression；DCT；MATLAB；ImageProcessingToolboxV目录摘要IIIAbstractIV1绪论11.1图像压缩技术的背景11.1.1DCT变换11.1.2预测技术21.2图像压缩技术的发展及现状21.2.1图像编码技术发展历史21.2.2图像编码技术的现状31.3MATLAB及其图像处理工具箱31.4论文组织结构42图像压缩编码算法52.1DCT变换理论依据52.2JPEG编码算法62.3基于DCT的JPEG图

8、像压缩编码步骤72.3.1颜色空间的转换和采样72.3.2二维离散余弦变换92.3.3量化的算法描述112.3.4量化矩阵的选择112.