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

jpeg 图像压缩 matlab程序 hufman编码

<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-->

图形图像压缩资料（LZO+LZSS+LZW） 有代码 有例子 有文档 ！无损压缩算法C、C++源代码，好资料，共享下！

压缩感知图像matlab代码压缩传感 使用压缩感测的图像压缩。 概括 此存储库正在开发，这是UC Berkeley的EE227BT凸优化课程的班级项目的一部分。 作者是加州大学伯克利分校EECS系的研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 组织 该存储库中的文件组织如下。 compressed_sensing/presentation目录包含幻灯片组的副本，以及幻灯片中使用的一些图像。 compressed_sensing/writeup目录包含最终报告的副本。 compressed_sensing/data目录包含三个示例图像。 实际上，幻灯片和报告中的所有示例均使用lenna.png图像。 compressed_sensing/reconstructions目录包含两个子目录： matlab figures和python figures ，这两个子目录（并不令人惊讶地）包含分别由用MATLAB和Python编写的测试脚本创建的压缩和重建结果。 compressed_sensing/src目录还包含两个子目录。 matlab子目录包含我们最新的代码库。 这

小波变换用于图像压缩的MATLAB源程序 小波变换在图像压缩中的应用，用MATLAB实现时因为MATLAB自带小波分析工具箱，所以编程比较简便，主要是算法要理解。这里附上了4个程序代码，1是局部压缩，2、3是两个压缩实例（EZW算法，让部分高频系数置零），4是阈值确定实例。载入图像时MATLAB软件自带的，因此不需要转换图像格式等语句。另外，一些函数的不理解的，可以查看help看函数的意义。因为实验结果上传起来比较费时，所以只给了源文件。仅供学习参考。

一起 k 均值 matlab 代码关于： 图像压缩伪影的自动去除 改进了由 Luo 和 Ward 提出的算法，用于去除受块效应影响的区域中的块边缘。 项目介绍 工件去除 DCT 压缩方法可以在图像的块边界处引入可见的伪影。 在这个项目中，我们看一下由 Luo 和 Ward 提出的用于去除受块效应影响区域中块边缘的算法。 该算法使用自适应方法，在根据相邻块的加权平均值继续修改像素值之前，它会考虑图像的局部信息。 实验表明，该算法可以显着减少给定图像中可见的块状伪影。 图像分割 我们项目的目的是创建一种算法来从图像的其余部分提取行人路径。 该目标是通过使用 K-means 的图像分割并在 matlab 中开发代码来实现的。 这个想法是在颜色方面将路径与图像的其余部分区分开来，因为其余的对象变成白色，以便区分路径。 尽管还有一些改进的空间，但实验已经显示出有希望的结果。 分割的质量可以通过各种技术来提高，并且也会自动改善我们输出图像中的细节。 纸： 有关详细信息，请参阅纸张：

【图像压缩】基于主成分分析PCA算法实现图像压缩matlab源码.zip