基于DCT变换和Huffman编码的图像压缩解压缩算法matlab性能仿真

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

matlab2022a/matlab2024b

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

..........................................................
%图像压缩部分
y = func_ys(x,quality);
 
%图像解压缩
X = func_JYS(y);
 
%其获得的压缩率为：
save 压缩前.mat x
save 压缩后.mat y
%然后解压缩之后，图像的质量损耗为：
PSNR(ij) = func_PSNR(x,X);
 
 
filename = '压缩前.mat';
file_info = dir(filename);
file_size1= file_info.bytes
 
filename = '压缩后.mat';
file_info = dir(filename);
file_size2= file_info.bytes
 
YSBL(ij)=file_size2/file_size1;
figure;
plot(QT,PSNR,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
 
xlabel('压缩质量');
ylabel('PSNR');
grid on
 
figure;
plot(QT,YSBL,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
 
xlabel('压缩质量');
ylabel('压缩比例');
023_011m

4.算法理论概述

随着多媒体技术的快速发展，图像数据量呈指数级增长。传统的图像存储和传输方式面临巨大挑战，高效的图像压缩技术成为解决这一问题的关键。基于离散余弦变换（DCT）和Huffman编码的图像压缩算法是目前应用最广泛的方法之一，其核心思想是通过变换编码去除图像的空间冗余，结合熵编码消除统计冗余，从而在保证图像质量的前提下实现高压缩比。