¡Hola Lucas! Tu proyecto final suena emocionante y desafiante. Crear una implementación de compresión de imágenes similar a JPEG con transformada discreta del coseno (DCT) y bloques 8x8 en Matlab es una tarea ambiciosa, pero te proporcionaré una guía general para que tengas un punto de partida.
1. Leer imágenes BMP:
- Utiliza la función
`imread` para cargar imágenes BMP en Matlab. Asegúrate de que las imágenes estén en escala de grises para simplificar el proceso.
2. Implementar la transformada DCT:
- Divide la imagen en bloques de 8x8.
- Aplica la transformada DCT a cada bloque. Puedes usar la función
`dct2` en Matlab.
3. Cuantización:
- Diseña una tabla de cuantización para reducir la precisión de los coeficientes DCT. La cuantización es clave para la compresión en JPEG.
- Divide cada coeficiente DCT por el valor correspondiente en la tabla de cuantización y redondea.
4.
Codificación de Huffman (opcional):
- Implementa un algoritmo de codificación de Huffman para comprimir los coeficientes cuantizados. Esto es opcional, pero común en JPEG.
5.
Decodificación:
- Para probar la calidad de la compresión, implementa la decodificación reversa. Realiza el proceso inverso: deshaz la cuantización y aplica la inversa de la DCT.
6.
Evaluar resultados:
- Compara la imagen original con la imagen comprimida para evaluar la calidad y la tasa de compresión.
7.
Optimización y documentación:
- Realiza optimizaciones según sea necesario para mejorar el rendimiento.
- Documenta tu código de manera clara para que otros puedan entender y seguir tu implementación.
Recuerda que este es un resumen general y hay muchos detalles técnicos en cada paso. Puedes encontrar más información en la documentación de Matlab y en recursos académicos sobre compresión de imágenes.
¡Buena suerte con tu proyecto final!
