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《图像的DCT变换与反变换》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、ticcloseallI=imread('D:MATLABtuxiangmessi.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);fori=0:7forj=0:7if(i==0)T(i+1,j+1)=1/sqrt(8);elseT(i+1,j+1)=sqrt(2/8)*cos(pi*(2*j+1)*i/(2*8));endendendB
2、=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',T,T');%对原图像进行DCT变换mask=[1111000011100000110000001000000000000000000000000000000000000000];B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask);%用mask进行数据压缩，丢弃右下角高频数据I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T);%进行DCT反变换未经量化，得到压缩后的图像tables=[1611101624405161121214192658605514131
3、624405769561417222951878062182237566810910377243555648110411392496478871031211201017292959811210010399];B3=blkproc(B,[88],'x./P1',tables);%系数进行亮度量化I3=blkproc(B3,[88],'P1*x*P2',T',T);%进行DCT反变换且经量化，得到压缩后的图像mask1=[1111100011110000111000001100000010000000000000000000000000000
4、000];B4=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask1);%用mask1进行数据压缩，丢弃右下角高频数据I4=blkproc(B4,[88],'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('
5、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fori=1:pforj=1:qa=(I(i,j)-I2(i,j))^2;mse=mse+a;endendmse=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fori=1:pforj=1:qa=(I(i,j)-I3(i,j))^2;mse=mse+a;endendmse=m
6、se/(256*256);psnr1=(20*log2(255)-10*log2(mse))/log2(10)mse=0;%mseb原图与处理图像的均方误差fori=1:pforj=1:qa=(I(i,j)-I4(i,j))^2;mse=mse+a;endendmse=mse/(256*256);psnr2=(20*log2(255)-10*log2(mse))/log2(10)toc
