离散余弦变换与小波变换在图像压缩方面的比较.docx

DCT与DWT实现图像压缩的结果分析
变换域编码是图像压缩的一种重要方法。变换域压缩的主要思想 是利用正交变换具有的解相关和能量集中性质，去掉图像信号中的冗 余，将有用信息集中在变换域中的少数系数上，而使得大多数系数的 幅值很小，传输时可 500
原始图像
50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
重构图像
MSE = SNR= PSNR =
整体做小波变换
MSE = SNR = PSNR=
分块做傅里叶变换
MSE = SNR= PSNR =
分块做离散余弦变换
MSE = SNR = PSNR =
分块离散正弦变换
50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
原始图像
50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
重构图像
PSNR =
MSE = SNR =
下面给出源代码，囿于篇幅，只给出DCT和DWT的源代码。
DCT源代码：
clc;clear all;
%调出图像数据
X=imread(1 1);
X=rgb2gray(X);
A=double(X);
B=zeros(size(A));
C=zeros(size(A));
temp=O;
%做。(：丁，每一小块为8X8
s=size(A);
for m=l:s(1)
if rem(m,8)==0
for n=l:s(2)
if rem(n,8)==0
B((m-8+1):mA (n-8+1):n)=dst(dst(A((m-8+1):m,(n-8+1 )：n))1);
Babs=abs(B((m-8 + 1) :m, (n-8 + 1) :n));
Bmean=mean2(Babs);
mask=ones(size(Babs));
for i=l:8
for j=l:8
if Babs(i,j)<Bmean
Babs(i,j)=0; mask(i,j)=0;
temp=temp+l;
end
end
end
B((m-8 + 1) :m, (n-8 + 1) :n)=B((m-8 + 1) :m, (n-8 + 1) :n) .*ma sk;
end
end
end
end
%均值量化
for m=l:s(1)
if rem(m,8)==0
for n=l:s(2)
if rem(n,8)==0
C((m-8 + 1) :m, (n-8 + 1) :n)=idst(idst(B((m-8 + 1) :m, (n-8
end
end
end
end
计算压缩质量参数并显示图像
C=uint8 (C);
subplot (