基于方块编码的图像压缩matlab仿真,带GUI界面

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

4.1 编码单元的表示

4.2编码单元的编码

5.算法完整程序工程

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

下图是随着方块大小的变化，图像的压缩率以及对应的图像质量指标PSNR的变化趋势曲线。

2.算法运行软件版本

matlab2022a

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）

...........................................................................
figure;
subplot(121);
plot(sets,tr,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0])
xlabel('方框大小');
ylabel('压缩率');
subplot(122);
plot(sets,PSNR,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0])

xlabel('方框大小');
ylabel('压缩后图像PSNR');


% --- Executes on button press in pushbutton4.
function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to pushbutton4 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

[tr1,PSNR1]=code2(2);

disp(['压缩率',num2str(tr1)])
disp(['PSNR',num2str(PSNR1)])
% --- Executes on button press in pushbutton5.
function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to pushbutton5 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

[tr1,PSNR1]=code2(4);

disp(['压缩率',num2str(tr1)])
disp(['PSNR',num2str(PSNR1)])
% --- Executes on button press in pushbutton6.
function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to pushbutton6 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

global tr
global PSNR
global tr2
global PSNR2
[tr1,PSNR1]=code2(8);

disp(['压缩率',num2str(tr1)])
disp(['PSNR',num2str(PSNR1)])



sets = [2,4,8,16,32,64,128,256];

for ij = 1:length(sets)
    [tr2(ij),PSNR2(ij)] = code(sets(ij));
end

figure;
subplot(121);
plot(sets,tr2,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0])

xlabel('方框大小');
ylabel('压缩率');

subplot(122);
plot(sets,PSNR2,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0])

xlabel('方框大小');
ylabel('压缩后图像PSNR');
009_030m

4.算法理论概述

随着信息技术的飞速发展，图像数据在各个领域中的应用越来越广泛。然而，图像数据通常具有较大的数据量，这给存储、传输和处理带来了很大的挑战。为了解决这个问题，图像压缩技术应运而生。图像压缩的目的是在不损失图像质量的前提下，尽可能地减少图像数据的存储空间和传输带宽。方块编码是一种基于区域划分的图像压缩方法，它将图像划分为若干个大小相同的方块，然后对每个方块进行编码。方块编码具有简单、高效、易于实现等优点，在图像压缩领域得到了广泛的应用。

（一）方块的划分
方块编码将图像划分为若干个大小相同的方块，每个方块通常由若干个像素组成。方块的大小可以根据图像的特点和压缩要求进行选择，一般为 4x4、8x8 或 16x16 等。
（二）灰度值的量化
在方块编码中，每个像素的灰度值通常被量化为有限个等级。量化的目的是减少灰度值的取值范围，从而降低编码的复杂度。量化的方法可以采用均匀量化或非均匀量化。
（三）编码单元的定义
方块编码中的编码单元是指一个方块及其对应的量化后的灰度值。编码单元通常用一个整数来表示，这个整数可以通过对编码单元进行编码得到。