基于小波变换的图像压缩，用matlab实现

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。

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。

使用DSP芯片对图像进行压缩处理，使用离散余弦变化，理论最大压缩倍速为64倍。

随着手机拍照分辨率的提升，图片的压缩成为一个很重要的问题。单纯对图片进行裁切，压缩已经有很多文章介绍。但是裁切成多少，压缩成多少却很难控制好，裁切过头图片太小，质量压缩过头则显示效果太差。据说微信有一条关于图片流量的数据，所有的照片会被压缩再上传。 此处通过python实现的鲁班压缩图片方法是最接近微信的一种压缩算法，方法实现简洁，不需要特殊库处理，可直接进行调用。

利用PCX算法进行图像无失真压缩

基于小波包分解的遥感图像压缩方法，很好的一篇文章

JPEG2000图像压缩基础、标准和实践_部分1

本文以“机车车辆轮对动态检测装置”为研究背景，以改进提升装置性能为目标，研究在Altera公司的FPGA芯片Cyclone上实现图像采集控制、图像处理算法、JPEG压缩编码标准的基本系统。共有6章：第1章绪论；第2章数字图像处理技术简述；第3章图像数据的采集及前期处理；第4章图像预处理算法的FPGA实现；第5章静止图像压缩编码的FPGA实现；第6章实验仿真及结果分析。附录：(1)控制SDRAM控制器的Verilog代码；(2)宣方圈均衡化部分Verilog代码；(3)中值滤波部分Yerilog代码；(4)JPEG编码部分Verilog代码

本资源是图像的压缩——PCA变换（K-L变换）。包括matlab程序实现代码和实验原理和实验步骤的详细说明。