1. 研究目的与意义
随着信息技术的发展，图像信息被广泛应用于多媒体通信和计算机系统中，但是图像数据的一个显著特点就是信息量大。具有庞大的数据量，如果不经过压缩，不仅超出了计算机的存储、处理能力，而且在现有的通信信道的传输速率下，是无法完成大量多媒体信息实时传输的。为了更有效的存储、处理和传输这些图像数据，必须都进行压缩。
dct变换（离散余弦变换）是图像压缩的一项重要技术，现已成为jpeg、mpeg、h.26x等图像/视频编码标准中的核心。dct变换是一种实数域变换,其变换核为余弦函数,计算速度快，其性能更接近于理想的k-l变换，且有与信号较为匹配的独立变换矩阵，所以在图像处理中获得广泛应用。基于离散余弦变换编码已在图像处理领域奠定了坚实的理论与实践基础，也在不断彰显出它的不可取代性。
所以本选题的目的是深入研究dct算法在图像中的压缩应用，学习并掌握基本原理，最终在图像压缩方面具备一定的知识和处理能力。
2. 国内外研究现状分析
随着多媒体应用的普及和数字视频技术的发展，以及网络上图像传输的增多，对图像的处理变得越来越重要。图像的数字化是必然的趋势，但是经过数字化的图像所占据的数据量相当庞大，而信道带宽和存储空间的限制又给实际应用造成了很大的困难，所以图像压缩已经成为现代信息社会急需解决的问题。虽然数字图像的数据量极为庞大，但是这些数据之间往往是高度相关的。换言之，其中存在着大量的冗余，图像压缩技术就是通过有效的消除图像的各种冗余，达到用尽可能少的数据表示和重建原始图像的目的。
第一代图像压缩编码的研究工作是从上个世纪50年代提出电视信号数字后开始的，至今已有60多年的历史。主要是基于信息论的编码方法，压缩比小。1966年j.b.neal对比分析了差分编码调制（dpcm）和脉冲调制（pcm）并提出了用于电视的实验数据，1969年进行了线性预测编码的实际实验。同年举行首届图像编码会，在这次会议之后，图像压缩编码研究有了很大进展。
为了克服第一代图像压缩编码存在的压缩比小，图像复原质量不理想等不足，1985年，kunt等人充分利用人眼视觉特性提出了第二代图像压缩编码的概念。上世纪80年代中后期，人们相继提出了很多在多分辨率下表示图像的方案，主要有子带压缩编码，金字塔压缩编码等。这些方法均在不同程度上有如下优点：不同分辨率的信号占用不同的频带，便于引入视觉特性。1987年，mallat巧妙的将计算机视觉领域内的多尺度分析丝线引入到小波变换中，统一了之前各种小波的构造方法之后，他又研究了小波变换的离散形式，并将相应的算法应用于图像的分解与重构中，为随后的小波图像压缩编码奠定了理论基础。1988年barnsly和slan共同提出了分形图像编码压缩方案，之后各国学者提出各种各样的改进方法，从而掀起了分形图像编码的新高潮。但由于在分形压缩编码过程中，运算量大，从而造成编码时间过长，且提高压缩比同减小失真度之间的矛盾始终存在，从而局限了它的实用性。
3. 研究的基本内容与计划
一、研究内容：
基于matlab 软件，利用dct 变换方法对图像进行压缩处理，实现对实际图像的离散余弦变换、余弦反变换重构，进而对图像进行压缩，再与几种经典算法进行比较。。比较dct算法与经典算法的区别，明白其优点及缺点和改进方向等。
二、研究计划：
4. 研究创新点
DCT算法的优越性在于它是信息集中能力和运算速度之间的最佳平衡，使其在软件上实现的同时，也具备了易于在硬件上实现的优点，特别是在比特率高的传输条件下能取得高效的压缩效果。而且压缩重构后的图像失真不明显，图片质量好。大幅度压缩了原始图像数据冗余，且简单灵活易于操作。因此被广泛应用于图像压缩领域。
