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

基于MATLAB的图像压缩程序(包含各种压缩编码与解码方法)，算法包含详细代码，是图像编码技术的总结

在这段代码中，提出了一种使用离散小波变换 (DWT) 的新混合技术。 我们展示了使用功率信噪比 (PSNR) 作为质量度量的评估，我们展示了具有阈值、量化以及 RLE 和霍夫曼组合作为编码阶段的 DWT，在 PSNR 方面提供了比 JPEG 更好的性能，我们可以获得重要的CR。 我们的算法是这样的： 读取图像-->DWT 变换-->阈值化-->量化-->RLE 编码--> 霍夫曼编码--> 将压缩图像保存在文件中（*.Hdwt） 在解压步骤中我们应该打开文件（*.Hdwt）之后的步骤是这样的：霍夫曼解码-->RLE解码-->量化逆-->IDCT变换-->打开图像为Bmp图像文件： compdwt.m: 压缩图像的主要代码我们只运行 compdct.m decompdwt.m: 为了重建我们的图像，我们在这里的意思是如果我们想解压缩之前获得的文件（.Hdwt），只有我们运行此代码并选择感兴趣

本压缩包里是是基于FOCUSS重建方法的图像并行压缩感知代码

jpeg压缩的matlab代码 JPEG-JPEG2000-autoencoder 静止图像压缩编码——传统方法和深度学习方法对比 JPEG_gray MATLAB实现，只针对灰度图像进行JPEG压缩，没有进行熵编码，只做理论上的压缩率计算 JPEG2000 MATLAB实现，详见JPEG2000的README CAE Python实现，一种典型的自动编码器实现图像压缩，训练数据集选用STL10 不提供分类网络 分类网络采用的是简单的Resnet18实现，有需要的话，可以自己找经典的分类代码。数据集同样选用STL10

分解信号重构Matlab代码子带图像压缩编码器 CPE 462图像处理和编码入门课程的最终项目，需要一个小组来开发涉及图像处理主题的应用程序，其中包括： 压缩，增强，分割，恢复或3D数据成像。 项目背景 在最近几年中，子带（或小波）图像编码技术变得非常流行。 一个主要原因是，在大多数情况下，它明显优于当前的JPEG图像编码标准。 实际上，基于子带的编码算法将成为下一代JPEG2000图像编码的基准。 项目实施 在这个项目中，我们在一个Matlab脚本中实现了一个子带图像编码器。 我们的脚本对典型的输入图像执行子带分解，标量量化和熵编码，并生成存储为数据文件的编码位流。 然后，解码器读取此编码文件，并执行熵解码和子带重构，最后生成与输入图像格式相同的重构图像。 它还计算重建图像的峰信噪比，以评估图像编码器的性能。 该脚本采用一个控制量化步长的输入，该参数最终将用于控制编码数据文件的大小（或压缩率）。 文件分解 subband_encoding_decoding.m -Matlab脚本，它接收单个.png并生成一个名为“ binary.txt”的比特流数据文件，以及从比特流数据文件中重建出