在MATLAB中实现图像压缩，GUI界面显示，可以调节压缩程度和显示压缩信息，实测可用

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阐述里主成分分析法的定义， 及应用于实际的意义， 通过 matlab 编程实现主成分分析法在图像压缩方面的应用， 在编程过程中设置不同主成分个数来显示不同的处理结果。在对处理结果进行分析，同时也对主成分分析法的性质有了 更直观的认识，方便日后在其他领域的应用。

详细讲述了嵌入式小波零树（EZW）算法的原理和过程，并给出了matlab代码。

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通过超高分辨率实现无损图像压缩 ，， 。 引文 @article { cao2020lossless , title = { Lossless Image Compression through Super-Resolution } , author = { Cao, Sheng and Wu, Chao-Yuan and and Kr{\"a}henb{\"u}hl, Philipp } , year = { 2020 } , journal = { arXiv preprint arXiv:2004.02872 } , } 如果您使用我们的代码库，也请考虑 概述 这是SreC在的正式实现。 SReC将无损压缩称为超分辨率问题，并将神经网络应用于图像压缩。 SReC可以在实际运行时对大型数据集实现最新的压缩率。训练，压缩和解压缩得到完全支持，并且是开源的。 入门 我们建

程式分为两部分，图片部分：对PCX文档的解码，包含灰阶，二值化，直方图均衡化、规定化、对比拉伸，碎形压缩，多种滤波器实现，旋转，缩放，位图，浮水印...等功能(这些功能是不局限于PCX档，可以移植)。影像部分：主要实现了影像的压缩，两帧(即两幅图)间基于Block 的压缩。功能的详解在我的blog可以看到。

里面的内容是个人毕设做的。其中程序是可行的。用matlab语言进行图像处理

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<p class="MsoNormal"><span style="font-family:宋体;font-size:9pt;">压缩传感理论将信号的采样与压缩同时进行，利用信号在变换基上可以稀疏表示的先验知识，从比香农采样少的多的观测值中重构原始信号。</span><span style="font-family:宋体;font-size:9pt;">近年来，两步迭代阈值算法作为一种求解反问题的优化方法，因其与多尺度几何分析存在紧密联系，且算法参数少，思想比较简单等特点，已经应用到了压缩重构中。但其使用时域的软硬阈值算子，不能获得很好的图像稀疏表示，从而使得算法重构精度不高。针对上述问题，本文在研究两步迭代阈值算法的基础上，提出了一种自适应的两步迭代阈值算法。该算法利用当前估计值提供的信息自适应估计步长参数，保证了估计值向最优解方向移动，提高了算法的重构精度，且针对其稀疏表示信号能力不足的缺点，运用高斯混合尺度模型对曲波邻域系数进行建模，充分利用曲波变换平移不变性和多方向选择性的优点，增加了图像表示的稀疏度。最后将其应用到图像压缩重构中，实验结果表明，该算法在峰值信噪比和主观视觉上都优于小波域高斯混合尺度模型和曲波硬阈值重构方法。</span></p><!--EndFragment-->