matlab实现基于DCT的图像变换编码

编写一个Matlab程序，实现基于DCT的图像变换编码。 编码过程：将原始图像划分成8×8的图像块，采用离散余弦变换（DCT）对图像块进行变换。 解码过程：对于每个图像块，使用一定比例的最低频DCT系数（被舍弃的高频DCT系数设为0）做逆离散余弦变换（IDCT），得到重构的图像块。最后，将所有重构的图像块按顺序拼接成完整的解码图像。 分别取32、16、8个最低频DCT系数（如图1所示）进行反变换得到重构的图像，比较图像的质量，计算这三种情况下的峰值信噪比。 峰值信噪比的计算公式：PSNR = 10 log10 (2552/ MSE) 其中，MSE（Mean Squared Error）指原始图

%程序思路：
%对图像进行DCT变化有2个函数，dct（）和dctmtx（）
%为了对图像分块处理，使用dctmtx函数产生一个8*8的DCT变换矩阵T
%分块处理使用blkproc函数，利用T*x*T‘对每个8*8图像块x分别进行DCT变换，T‘*x*T进行IDCT变换
%进行离散余弦逆变换时，分别取32、16、8个最低频DCT系数矩阵MASK1MASK2MASK3
%使用blkpro函数分块舍弃高频DCT系数，利用M.*x

I=imread（‘lena.jpg‘‘jpg‘）;%读入图片
I_double=im2double（I）;%将图像转换为双精度格式
T=dctmtx（8）;%生成一个8×8的DCT变换矩阵T
I_dct=blkproc（I_double[88]‘P1*x*P2‘TT‘）;%对每个图像块分别进行DCT变换 
MASK1=[ 1 1 1 1 1 1 1 1     
        1 1 1 1 1 1 1 0 
        1 1 1 1 1 1 0 0 
        1 1 1 1 1 0 0 0   
        1 1 1 0 0 0 0 0    
        1 1 0 0 0 0 0 0    
        1 0 0 0 0 0 0 0    
        0 0 0 0 0 0 0 0]; 
MASK2=[ 1 1 1 1 1 1 0 0     
        1 1 1 1 0 0 0 0 
        1 1 1 0 0 0 0 0 
        1 1 0 0 0 0 0 0   
        1 0 0 0 0 0 0 0    
        0 0 0 0 0 0 0 0    
        0 0 0 0 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        2521  2018-06-21 09:26  code.m