针对图像的数据量的相对庞大、传输速度慢的问题，需要一种很好的压缩算法，既能以较少的失真率对图像进行压缩，又能使压缩的过程相对迅速，以满足当今网络应用的需求。通过研究两种已有的小波变换图像压缩算法的算法思想及算法流程，找出它们的特性及存在的不足，并通过对小波变换后的图像的不同频域子带的小波树进行分类，采用适合的压缩算法对各部分进行压缩，使图像的整体压缩效果得到提高，同时也降低了压缩过程的复杂度。实验结果表明，改进的小波变换图像压缩算法在压缩效果和压缩效率上都优于两种已有的小波变换图像压缩算法。这个分类压缩的方法能够有效地提高图像的压缩效果，也降低了算法的复杂度。
2022-05-22 20:51:40
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基于小波变换的图像压缩解压缩,并输出PSNR衡量压缩性能+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-21 09:09:56
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DCT数据压缩的基本思想是：由于DCT的能量聚集特性，对一幅图像进行离散余弦变换后，许多有关图像的重要可视信息都集中在DCT系数矩阵的左上角，也就是低频部分。DCT系数矩阵左上角第一个值称为DC系数，是整个矩阵的平均值，其余的称为AC系数，越靠近左上角对应的频率越低，越靠近右下角对应的频率越高。
在图像中，低频部分的信息量要大于高频部分的信息量，尽管低频部分的数据量比高频部分的数据量要小很多，例如删除掉占了50%存储空间的高频部分，信息量的损失可能还不到5%。因此，DCT数据压缩舍弃了高频系数，并对余下的系数进行量化减小数据量，以达到图像压缩的目的。
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2022-05-10 09:06:39
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