基于MATLAB的图像压缩编码实现，涵盖线性预测、算术、行程、变换及DM编码和JPEG标准
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简介：
本论文利用MATLAB平台实现了多种图像压缩技术，包括线性预测、算术编码、行程编码、变换编码以及DM编码，并与JPEG标准进行了比较分析。
在MATLAB中实现图像压缩编码包括线性预测编码、算术编码、行程编码、变换编码及DM编码等多种方法。下面是一个JPEG图像压缩的示例代码：
```matlab
x = double(x) - 128; % 对像素值进行层次移动，减去128以调整范围
[xm, xn] = size(x); % 获取输入图像尺寸
t = dctmtx(8); % 创建一个用于离散余弦变换的8×8矩阵
% 将图像分割成8x8块，并对每个子图进行DCT和量化
y = blkproc(x, [8, 8], @(P1,P2) P1 * x * P2, t, t);
quality = ...; % 设置压缩质量参数（例如，60）
m = [
16 11 10 16 24 40 51 61
12 12 14 19 26 58 60 53
14 13 16 24 40 57 69 56
14 17 22 29 51 87 80 62
18 22 37 56 68 109 103 77
49 64 78 87 103 121 120 101
72 92 95 98 112 104 113 92
% JPEG量化步长矩阵，乘以质量参数调整压缩程度
] * quality;
```
这段代码首先将图像像素值进行预处理并分割成若干8x8的子块。然后对每个子图执行离散余弦变换（DCT），接着使用JPEG标准中的量化表来减少数据量，并且通过设置不同的`quality`参数可以调整压缩程度和质量之间的平衡。
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