MATLAB信息熵与JPEG压缩代码是关于JPEG_Compression项目的资源，提供了使用MATLAB实现图像压缩及计算信息熵的代码示例。
在MATLAB里实现JPEG压缩的基本流程包括：二维离散余弦变换（DCT2）、量化、游程编码以及最终的压缩码生成。
原图经过处理后会经历以下步骤：
1. 二维离散余弦变换(DCT2): 图像被分割成8x8像素矩阵，然后进行DCT2变换。该过程有利于后续图像处理，并在数学上使描述关键信息所需的系数减少，从而降低存储需求。
2. 变换后的结果使得高频部分的信息集中在每个块的右下角区域，而低频部分则聚集于左上角。
3. 量化: 在DCT变换之后，对每一个8x8像素矩阵应用量化步骤。这一过程利用一个模拟人类视觉系统的“quant”矩阵来减少图像中不重要的细节信息（尤其是高频成分），从而进一步减小文件大小。
4. 图像经过量化后，大约96.2734%的元素会变为0。
5. 评估压缩效果时可以使用峰值信噪比(PSNR)。较高的PSNR值意味着图像失真较小。在该实施例中，解码后的图像可以获得高达30dB的PSNR值。
5星
