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

使用小波和质量评估工具箱。 函数 spspiht.m 所需的 SPIHT 二进制文件可以从 SPIHT 图像压缩主页下载，见下文。 职能： dead_zone_q - 中心死区在零附近的量化ezw - EZW（嵌入式零树小波）图像压缩pdf_opt - 量化小波系数重构值的优化 (pdf) spiht_stream_dec - 对 spiht_wpackets.m 产生的比特流进行解码spiht_wpackets - 使用小波包 (WP) 分解的 SPIHT 图像压缩spspiht - 用于批量执行 DOS SPIHT 二进制文件的脚本 函数 spspiht.m 所需的 DOS SPIHT 二进制文件可以在 SPIHT 图像压缩主页上找到。 源代码和一些说明也在 Github 上（在 /ZerotreeCoding 下）： https://github.com/nsprljan/Im

BP神经网络实现图像压缩

这个程序是用matlab实现分形图像压缩的算法

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

本文通过比较 JPEG 编码器来进行图像压缩DWT 压缩与 DCT 压缩的性能。 小波变换已经出现图像压缩领域的尖端技术。 基于小波的编码提供以更高的压缩比显着提高图像质量。 由于多分辨率特性小波变换，它们已被 JPEG2000 标准改编为选择的变换。 DWT 产生更高的压缩比和更好的视觉质量。

A DTV Profile for Uncompressed High Speed Digital Interfaces

实现fft,dct的图像压缩，包括以下文件 A collection of simple routines for image compression using different techniques. BTCODE: Image compression Using Block Truncation Coding. PYRAMID: Image compression based on Gaussian Pyramids. DCTCOMPR: Image compression based on Discrete Cosine Transform. IMCOMPR: Image compression based on Singular Value Decomposition.