[原创]本matlab代码是2012年发表在"计算机应用"的文章"基于自适应编码次序的多级树集合分裂算法"的源代码。 为了在图像轮廓处获得更好的压缩效采，在多级树集合分裂( SPIHT)算法的基础上提出了一种优先编码周围邻域中重要系数较多的系数与集合的小波图像压缩算法。在编码之前对系数或集合按照周围重要系数的个数进行排序，而且在扫描完周围有重要系数的集合后，就精细扫描已经得到的重要系数。这种编码次序是自适应确定的，不需要任何额外的存储空间，而且在到达指定压缩比时能够编码更多的重要系数。实验结果表明，对比原来的SPIHT 算法，该方法能提高峰值信嗓比并改善主观视觉感受。

图像数据库会经常性增加图像，而传统上对增量图像进行压缩的方法是只利用图像内部冗余或增量图像之间冗余对其进行压缩，这往往忽略了增量图像和图像数据库已有图像的冗余性，压缩效率往往不高。针对这个问题，本文提出了充分利用图像数据库已有图像和增量图像的相似性和冗余性的压缩方法，称之为增量压缩方法。增量压缩方法中，首先对增量图像进行分类。接着，在类内搜索视觉最相似图像作为参考图像。然后，利用参考图像和增量图像的冗余性和相似性对增量图像进行压缩编码。实验结果表明，增量压缩编码方法相比传统压缩编码方法，压缩效率会有明显提升。

基于小波变换的图像压缩是对图像应用小波变换算法来进行多分辨率分解，通过对小波系统进行编码来实现图像压缩。首先对图像进行多级小波分解，得到相应的小波系数：然后，对每层小波系数进行量化，得到量化系数对象，最后，对量化后的系数对象进行编码，得到压缩结果。仿真代码亲测可用，有很高的参考价值

用matlab运行，有压缩和解压完整的程序，可出结果。

提供matlab平台下的图像压缩编码。用于视频图像帧内编码

基于3D-DCT变化的图像压缩解压缩算法,分别处理单个图片和视频图像序列。使用matlab2021a或者以上版本测试

跟贾冉一同合作的成果。她花了很多心思做的ppt。上传以做纪念。 该资源是算法设计与分析课程中对于图像压缩的动态规划算法的课件。属于原创型。现上传与大家一同分享。也算是对jr与gavin的劳动成果的一种肯定

压缩感知理论突破了奈奎斯特采样频率的限制，利用该理论研究和实现了二维图像的压缩采样和重建。该方案利用小波变换实现图像稀疏化，利用标准伪随机数均匀分布和二维中心傅里叶变换生成随机测量矩阵，并对小波变换后的高频子带进行加权采样，用改进的基追踪算法实现二维图像压缩感知重建。仿真实验结果表明，该方案重建图像的客观评价PSNR效果较好。

libjpeg-turbo库，该版压缩库程序包含了NEON加速处理，比不带NEON加速的libjpeg库压缩速度高3倍左右，非常适合用在对压缩效率和时间限制要求很高的场合。

基于BP神经网络的图像压缩解压缩算法仿真，matlab2021a。 解压缩之后,PSNR大于30，压缩率<0.3