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图像压缩：基于MATLAB GUI的DCT图像压缩算法（可调节压缩率）【包含MATLAB源程序，第1049期】.zip

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简介：
海神之光发布的代码均可顺利运行，经过亲测验证确认可用，只需替换其中的数据便可轻松使用，特别适合初学者。具体而言：1、代码压缩包包含的主函数为main.m，调用函数则位于其他m文件中；2、代码的运行环境为Matlab 2019b版本；若运行过程中出现任何错误，请根据系统提示进行相应的调整；如果您不熟悉相关操作，欢迎通过私信向博主寻求帮助。3、为了方便您的使用，提供了详细的运行操作步骤：步骤一：将所有相关文件放置于Matlab的工作目录下；步骤二：双击打开main.m文件以启动程序；步骤三：点击“运行”按钮，等待程序完成执行后即可获得最终结果。4. 如果您需要其他服务或咨询，可以通过私信联系博主或扫描博客文章底部的二维码获取QQ名片。此外，还提供以下增值服务：4.1 提供博客或资源的完整源代码；4.2 协助复现期刊或参考文献中的相关结果；4.3 根据您的需求定制Matlab程序；4.4 针对科研合作项目提供图像压缩服务，包括BP神经网络图像压缩、DCT变换图像压缩、FFT图像压缩、霍夫曼图像压缩、JPEG图像压缩、小波变换图像压缩、分形编码图像压缩行程编码图像压缩以及基于蚁群算法优化的小波变换图像压缩。

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  • 【图像压缩】MATLAB GUI实现DCT图像压缩（支持调节压缩比率）【附带源码 1049期】.zip
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB GUI开发的DCT图像压缩工具，用户可自由调整压缩比。内含详细代码，适合研究与学习。 海神之光上传的代码均能运行并经过验证为可用状态，适合初学者直接使用；1、压缩包内包含主函数main.m以及用于调用的其他m文件；无需额外操作即可查看结果效果图；2、适用于Matlab 2019b版本进行运行，如遇问题请根据提示自行调整或寻求帮助；3、具体的操作步骤如下：将所有代码放置于当前工作目录下；双击打开main.m文件并执行程序直至完成以获得最终结果；4、如有仿真咨询需求或其他服务需要，可以联系博主或者查看博客文章底部的相关信息。此外还提供以下服务： - 完整的代码提供（如博客或资源）； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制化开发； - 科研合作机会。 图像压缩相关功能包括：BP神经网络、DCT变换、FFT、霍夫曼编码、JPEG标准、小波变换及分形编码，以及行程编码和蚁群算法优化的小波变换等技术。
     
  • 【图像压缩】基于GUI的小波变换图像压缩（附带Matlab源码·第609期）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于图形用户界面(GUI)的小波变换图像压缩工具箱，采用MATLAB编程实现。它适用于研究和教学用途，帮助用户理解小波变换在图像压缩中的应用，并附带完整源码以供学习参考。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • 基于DCT的MATLAB图像压缩方法
    优质
    本研究探讨了一种在MATLAB环境下利用离散余弦变换（DCT）进行图像压缩的方法。通过DCT技术，实现了高效的数据压缩与存储，同时保持了较好的视觉效果和较高的压缩比。 课程实验程序供参考。程序包含注释，简单易懂。
     
  • 基于MATLAB的DCT图像压缩技术
    优质
    本研究探讨了运用MATLAB平台实现离散余弦变换(DCT)在图像压缩中的应用，分析其算法原理及优化方法，旨在提高图像数据压缩效率与质量。 在MATLAB环境下进行DCT图像压缩的代码如下： ```matlab X = imread(c:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\5.JPG); trueImage = double(X); trueImage = trueImage / 255; figure; imshow(trueImage); title(原始图象); % 对图像进行归一化 % 下面对图像进行DCT变换 dctm = dctmtx(8); imageDCT = blkproc(i, [8 8], @(x) x * dctm, dctm); DCTvar = im2col(imageDCT, [8 8]); n = size(DCTvar, 1); DCTvar = (sum(DCTvar .* DCTvar) - sum(sum(DCTvar)) / n.^2) ./ n; [dum, order] = sort(DCTvar); % 显示系数图像 cnum = 64-cnum; mask = ones(8,8); mask(order(1:cnum))=zeros(size(mask)); im8x8=zeros(9,9); im8x8(1:8,1:8)=mask; im128x128=kron(im8x8(1:8,1:8), ones(16)); figure; imshow(im128x128); title(DCT 系数); % 重构及显示图像 newImage = blkproc(imageDCT,[8 8], @(x) x .* dctm * mask); figure; imshow(newImage); title(重构图象); % 显示误差图象 figure; imshow(trueImage-newImage+0.45); title(误差图象); % 计算归一化图像的均方误差 error = (trueImage.^2 - newImage.^2); MSE=sum(error(:))/prod(size(trueImage)); ``` 注意，代码中使用了MATLAB内置函数`imread`, `dctmtx`, `blkproc`, `im2col`, 和一些矩阵操作来实现DCT变换、系数选择和图像重构。此外还展示了如何计算原始图与压缩后图之间的误差以及均方根误差（MSE）。
     
  • 基于MATLAB的DCT图像压缩实现
    优质
    本项目采用MATLAB语言实现了离散余弦变换(DCT)在数字图像压缩中的应用，旨在探索高效图像数据编码技术。 DCT图像压缩的MATLAB实现 离散余弦变换（DCT）是图像压缩中的一个重要方法。通过使用MATLAB编程语言，可以有效地实施这种技术来减少图像文件大小同时保持高质量的视觉效果。这种方法在多媒体应用、视频编码等领域有着广泛的应用价值。
     
  • 基于MATLAB的DCT变换图像压缩
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB平台实现离散余弦变换(DCT)技术进行图像数据压缩的方法，旨在提高图像存储与传输效率。 使用MATLAB实现基于DCT变换的图像压缩代码包括以下几个步骤：首先将图像分割成8x8的子块，然后对每个子块进行DCT变换，接着执行量化处理，最后重建恢复图像。
     
  • 利用MATLAB实现灰度图像DCT压缩及压缩比率计算RAR
    优质
    本资源提供使用MATLAB编写代码来执行灰度图像的离散余弦变换（DCT）压缩，并包括计算压缩比的方法。包含所有必要的文件在一个RAR包中。 离散余弦变换利用DCT变换对灰度图像进行压缩，并求出压缩比；通过对比不同压缩比下的图片效果，可以直接运行该程序，具有很高的参考价值。
     
  • 基于DCT变换的图像压缩与解压缩算法Matlab仿真及仿真录像
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于离散余弦变换（DCT）的图像压缩与解压缩算法，并进行了详细仿真分析和结果记录，包含完整的仿真视频资料。 版本：MATLAB 2021a 我录制了使用该软件进行图像压缩解压缩仿真的操作视频。通过跟随视频中的步骤，可以顺利得到仿真结果。 领域：图像处理中的图像压缩与解压缩技术。 内容介绍：本项目基于离散余弦变换（DCT）的原理来实现一种有效的图像压缩和解压算法。此方法在保留关键视觉信息的同时能够显著减少数据量，适用于高质量图片的数据传输或存储需求。 适用人群：该工具包适合本科生、研究生以及教师等教育科研人员使用，有助于他们更好地理解和掌握基于离散余弦变换的图像处理技术及其应用实践。