基于PCA的图像压缩Matlab代码

基于PCA的图像压缩Matlab代码，包含经典的Lena图像。被压缩图像必须是正方形的BMP格式图像。

clear all;
K=8;%图像被分成K*K的小块
value_num=5;%主元数目
image= imread（‘lena.bmp‘）;   % 读取图像  
%image=image（::1）;
[xy] = size（image）;  
if（ x ~= y ）                   % 图像不是方形的  
    error（‘图像不是方形的‘）;  
end   
if（ mod（xK） ~= 0 ）  % 图像不能整分
    error（‘图像不能整分‘）;  
end  
  
% 将K*K的小块图像存到IMG中
M = x/K;  
IMG = cell（MM）;  
for i = 1:M  
    for j = 1:M  
        IMG{ij} = double（image（K*（i-1）+1:K*iK*（j-1）+1:K*j））;  
    end  
end  
  
% 求平均值
ave_IMG = zeros（KK）;  
for i = 1:M  
    for j = 1:M  
        ave_IMG = IMG{ij} + ave_IMG;  
    end  
end  
ave_IMG = ave_IMG/（M*M）;  
  
%去均值
for i = 1:M  
    for j = 1:M  
        IMG{ij} = IMG{ij} - ave_IMG;  
    end  
end  
  
% 求协方差矩阵  
R = zeros（K*KK*K）;  
IMG_Block_Vec=zeros（K*KM*M）;
for i = 1:M*M  
    temp=[];  
    for j = 1:K  
        temp=[temp‘IMG{floor（（i-1）/M）+1mod（i-1M）+1}（:j）‘]‘;  
    end  
    IMG_Block_Vec（:i）=temp;  
    R=R+temp*temp‘;  
end  
R=R/（M*M）;
[vectorvalue] = eig（R）;  
  
% 取value_num个主特征向量用于重构图像
if（ value_num == K*K ）  
    V = vector（:1:K*K）;  % 全取
else  
    V = vector（:K*K-value_num+1:K*K）;  %取value_num个
end  
  
%投影
Image_Code=zeros（M*Mvalue_num）;
for i = 1:M*M  
    for j = 1:value_num  
        Image_Code（ij）= IMG_Block_Vec（:i）‘*V（:j）;  
    end  
end  
  
% ????  
NewIMG_Vec = zeros（K*KM*M）;  
for i = 1:M*M  
    for j = 1:value_num  
        NewIMG_Vec（:i） = NewIMG_Vec（:i） + Image_Code（ij）*V（:j）;  
    end  
end  

for i=1:M  
    for j=1:M  
        IMG{ij} = reshape（ NewIMG_Vec（:（i-1）*M+j）KK ） + ave_IMG;  
    end  
end  
for i=1:M  
    for j=1:M  
        compressing_image（K*（i-1）+1:K*iK*（j-1）+1:K*j） = uint8（IMG{ij}）;  
    end  
end  
  
% ????????  
imshow（compressing_image）; 
% imwrite（compressing_image‘image.bmp‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2014-10-08 23:44  PCA_IMGCPS\
     文件        1924  2014-10-08 23:43  PCA_IMGCPS\Img_compress.m
     文件      263222  2014-08-23 23:31  PCA_IMGCPS\lena.bmp