总结了网上各类JPEG图像处理代码，效果良好，适合初学者了解JPEG图像处理过程。包括：IDCT、量化、Z型读取、熵编码及对应的恢复过程。（主函数JPEG_lena.m）
2021-12-22 09:10:06
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根据奇异值分解的基本原理及其特点，给出了运用奇异值分解进行图像压缩的方法。通过简单的例子说明了该方法进行图像压缩的基本过程，给出了压缩流程。并通过MATLAB编程对实际图像进行处理，表明了该方法的有效性。
2021-12-19 15:08:42
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无线网络中传统的JPEG2000图像压缩传输算法存在很多缺点，例如网络中的资源能耗大，压缩图像采集节点的压力和能耗大，传输时间长，基于JPEG2000的图像压缩算法。提出了奇异值分解。 通过分析奇异值分解和网络能耗模型，将基于奇异值分解的块自适应压缩算法用于图像压缩处理。 同时，将网络数据处理和远距离数据传输的任务分配给不同的角色节点，以完成平衡网络能耗的分配。 最后，进行了详细的实验仿真，实验结果表明，与传统的压缩算法（JPEG2000图像压缩）相比，基于奇异值分解的图像压缩算法大大减轻了网络摄像机关键节点的能耗，提高了网络速度。无线多媒体传感器网络中多媒体数据的传输和质量。
2021-12-19 12:36:05
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图像压缩问题要求确定像素序列
的最优分段，使得依此分段所需的存储空间最少。其中0
2021-12-15 23:11:14
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人民邮电出版社出版的《精通Visual C++数字图像处理典型算法及实现》第12章的源代码
2021-12-15 22:54:33
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利用Lloyd-Max，计算标准正态分布16层最佳量化，计算非均匀量化平均误差和非均匀量化最大误差，运用于图像压缩领域、信源编码领域
2021-12-14 00:39:25
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BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland，“反向传播（backpropagation）”一词的使用出现在1985年后，它的广泛使用是在1986年D.Rumelhart和J.McCelland所著的Parallel Distributed Processing这本书出版以后。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
2021-12-10 17:31:14
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