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

利用游程编码实现二值图像压缩.使用c语言实现。前面介绍了算数编码。游程编码有具体的实现过程。值得参考。

利用游程编码实现二值bmp压缩解压缩。并计算压缩比。计算压缩前以及解压后图像的信噪比和峰值信噪比

为了实现图像压缩，在分析图像压缩原理的基础上，提出了一种矩阵奇异值分解（SVD）的图像压缩算法，该算法通过对数字图像矩阵进行奇异值分解， 将一幅图像转换成包含几个非零值的奇异值矩阵，从而实现了图像压缩。通过Matlab仿真实验，在奇异值从0变化到240的过程中，当奇异值大于50时，随着奇异值的增大，压缩比越来越小，图像慢慢变清晰。和原始图像相比，采用矩阵的奇异值分解压缩方法可以将原始图像压缩20%左右，具有较好的压缩性能。

给定像素序列，求出最优分段及所占字节数。 输出s[0],s[1],s[2].......及l[1],l[2],l[3].......的计算过程，并给出最终解。 例如实例1最后输出: 最优分段是：,, 总存储位数为：57 给定实例1：P= 给定实例2：P=

数字图像处理课要求写的综述论文，图像压缩算法的综述，把参考文献放到最后就好了