【图像压缩】基于主成分分析PCA算法实现图像压缩matlab源码.md

对学音视频编解码的同学很有帮助。MPEG-2的标准，清华出版的经典书籍。

图像编码系统模型模型主要包括2个通过信道级连接的结构模块 :编码器和解码器 。当一幅输入图像送入编码 器后 ,编码器根据输入数据进行信源编码产生一组信号 。这组信号在进一步被信道编码器编码后进入信道 。通过信道传输后的码被送入信道解码器和信源解码器 ,解码器重建输出的图像 。一般来说 ,输出 图是输入图的精确复制 ,那么系统是无失真的或者 信息保持型的 ;否则 ,称系统是信息损失的 。

针对探究移动医疗与智能手机相结合的新模式，提出了一种基于视频的能够实时计算血液流速的测量方法。该方法通过利用手机摄像头采集指端视频，经过高斯平滑处理及下采样实现图像压缩，进而对压缩后的图像进行相邻两帧之间光流速度的计算；针对光照强度和运动速度变化较大的情况，提出了一种改进的光流算法。实验结果表明，该方法能方便、无创伤地检测出血液的实际移动速度，并可通过速度曲线反映出一个人的血管弹性的好坏。

JBIG 图像压缩 国外源码， 很好用哦！！！！

使用SVD和神经网络进行图像压缩 目标：压缩与背景区域相比在语义显着区域中保持较高质量的图像 算法： 图像通过神经网络进行分析：其输出是一个矩阵，该矩阵突出显示了语义上显着的区域 图像分为较小的部分 在图像的每个部分上，使用依赖于重要性图的值的多线性等级应用顺序截断的HOSVD 输入图像 输入图像表示为张量T $$ T \ in \ mathbb {F} ^ {n_1 \ times n_2 \ times 3} $$ 每个条目将包含0到255之间的值 每个切片与特定颜色相关联 如何获得每个像素的重要性 我们将使用卷积网络为每个像素获取介于0和1之间的值，该值表示图像中该像素的重要性。 这些值将被收集在重要性矩阵中。 卷积神经网络 图像和视频识别中经常使用的特定类型的神经网络 分为几层 在每一层中都有一定数量的特征图，每个特征图都在数据中寻找特定的模式 使用的网络 CNN使用Calte

使用不同的阈值和块

图像压缩编码程序设计

Matlab代码verilog 用于图像压缩的32x32灰度图像的主成分分析 使用的技术：Verilog，Matlab编程语言，FPGA Zynq，浮点单元。 使用的软件：ISE设计套件14.7，Matlab 2018a（带HDL编码器）。 概括： 我们制作了一个Matlab程序，可以找到“ n”维灰度图像的特征值和特征向量。 之后，我们必须用硬件描述语言Verilog来实现，然后将代码转储到FPGA上。 学习成果：我们学习了如何压缩图像。