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
2021-11-15 15:55:03 5.38MB 系统开源
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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
2021-11-15 14:37:37 2.04MB 系统开源
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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。
2021-11-12 14:27:44 73KB 游程编码 二值图像 压缩
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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
2021-11-11 20:48:31 206KB 游程编码 图像压缩
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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。
2021-11-10 17:06:30 783KB 压缩率; 图像压缩; 奇异值分解
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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=
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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
2021-11-08 16:07:12 54KB 图像压缩 数字图像处理 论文
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基于小波变换的图像压缩,用matlab实现
2021-11-08 10:52:41 3KB matlab,图像压缩
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随着多媒体信息技术的高速发展,产生了极其庞大的图像数据。当对这些数量庞大的图像数据进行存储和传送时,利用图像压缩编码技术减少其数据量是很有必要的。本文的研究目的是寻找一种压缩质量较好的图像压缩方法。本文在小波变换与图像压缩的理论基础上进行研究,提出了基于双密度双树复小波变换的图像压缩方法,通过Matlab仿真实验得出了实验结果的比较和分析,最终确认了该方法相比传统的图像压缩方法对图像的压缩质量有明显的优化。   近年来,信息技术和移动通讯的爆炸式发展,使得图像数据的传送有了海量的增长,伴随着高清和超清图像视频的普及,图像压缩编码技术发挥着越来越重要的作用。图像压缩是在确保图像质量的基本要求下,实现尽可能大幅度地减小图像的数据量,当图像本身的数据大比例降低了,它的传输和存储就变得方便容易得多。   如何使用双密度双树复小波变换进行图像压缩 小波变换的图像压缩编码方法是先通过小波变换对图像进行多分辨率分解得到不同空间且不同频率的一系列子图像,再对所得的子图像分别进行系数编码。小波基函数的选择是其中关键的内容,选择不同的小波基函数来进行图像压缩所取得的压缩效果一般都不一样,本论文的研究中选择的是以双密度双树复小波变换作为小波基函数。   小波变换在频域以及时域上有着良好的局部化特性,同时能够把图像数据信息定位至任意数量级的精度上。正是因为这些优点,基于小波变换的图像压缩编码方法逐渐发展并取代了传统的基于离散余弦变换和其他子带编码技术,成为当今应用广泛并且有着可观发展前景的数据压缩方法。
2021-11-05 09:36:07 1.15MB 嵌入式系统
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为了提高图像编码预测器的预测性能,提出了一种低复杂度,高效的自适应预测方法。采用LMS(Least Mean Square)自适应滤波技术进行预测,并对预测值进行减邻域均值的改进,有效克服了图像的非零均值和非平稳性特征,满足LMS算法的要求,使预测性能得以提高 。通过对不同图像的仿真结果表明,该方法的预测差值图像的熵比GAP算法和MED算法的差值图像的熵要小0.1 bit/piexl左右,均方误差(MSE)也要小于后两者的均方误差。
2021-11-05 00:51:23 831KB 图像压缩 二维LMS算法 预测编码
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