1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
BTC编码又称方块编码,是一种有效,快速,简单的有损灰度图像数字压缩技术,具有性能高,信道容错力高等特点,在实时图像传输方面具有很高的应用价值,由美国普渡大学的Mitchell和Delphi教授提出.使用Mat-lab实现BTC编码.
方块编码也叫方块截断编码(block truncation coding，简称BTC)是静态图像编码中的一种， 其原理是把一幅图像分为大小为N×N的子像块(简称子块)，由于小块内各相邻像素间具有亮度互相近似的相关性，于是只选用两个适当的亮度来近似代表小块内各像素原来的亮度，然后指明子块内的各像素分别属于哪个亮度。静态图像编码是研究怎样利用图像固有的统计特性(信源特性)，以及视觉的生理学、心理学特性(信宿特性)，或者记录设备(如普通照相底片)和显示设备(如电视、监示器)等的特性，经过压缩编码从原始图像信息中提取出有效信息，尽量去掉那些无用的冗余信息，以便高效率地进行图像的数字传输或数字存储；而在复原时仍能获得与原始图像相差不多的复原图像，即保持图像信息中的有效信息。
方块编码（英语：BlockTruncationCoding，缩写：BTC）是一种用于灰度图像的有损数据压缩算法。这种算法将图像分为以方块为单位，在每一方块中，在保持原有平均数和标准方差（即保持二阶矩）的同时，减少灰度等级，以达到压缩的目的。方块编码（英语：BlockTruncationCoding，缩写：BTC）是一种用于灰度图像的有损数据压缩算法。这种算法将图像分为以方块为单位，在每一方块中，在保持原有平均数和标准方差（即保持二阶矩）的同时，减少灰度等级，以达到压缩的目的。方块编码被认为是纹理压缩算法DXTC的前身；但在DXTC出现之前很久，方块编码已就被引入彩色图像的压缩，即色彩单
3.MATLAB核心程序 `global oldbuf; %定义数组为全局变量
global M; %图像尺寸
global N; %图像尺寸
handle=get(gcf,'userdata');
set(gcf,'pointer','watch');
if Select==1
oldbuf=ReadImage(handle);
else
switch block %选择n*n子菜单
case 1 % 2×2 方块
n=2;
subplot(2,2,2); %确定显示区域
str='2×2 方块编码图像';
case 2 % 4×4方块
n=4;
subplot(2,2,3);
str='4×4 方块编码图像';
case 3 % 8×8方块
n=8;
subplot(2,2,4);
str='8×8 方块编码图像';
end
code(n,oldbuf)
end
set(gcf,'pointer','arrow');
%-------------------------------------------------------------------------
function oldbuf=ReadImage(handle);
% *************************************************************************
% 函数名称：
% ReadImage()
% 说明：
% 打开对话框，读入原图像。
% *************************************************************************
[FileName,PathName]=uigetfile({...
'.BMP;.JPG;.JPEG;.JPE;.GIF;.TIF;*.PNG';});
if isequal(FileName,0) | isequal(PathName,0)
FullFileName=CurrentFullFileName;
else
FullFileName=strcat(PathName,FileName);
subplot(2,2,1);
str='原图像';
oldbuf=imread(FullFileName);
imshow(oldbuf);
title(str);
set(handle(2),'Enable','on');
set(handle(3),'Enable','on');
set(handle(4),'Enable','on');
end`
