基于聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法.pdf

压缩自动编码器的有损图像压缩 入门 开始实验的最快方法是使用在上训练的。 通过使用提供的脚本下载框架，可以构建任意数据集。 有关更多详细信息，下载链接和更多结果，请参见 。 训练 python train.py --config ../configs/train.yaml 例如train.yaml ： exp_name : training num_epochs : 1 batch_size : 16 learning_rate : 0.0001 # start fresh resume : false checkpoint : null start_epoch : 1 batch_every : 1 save_every : 10 epoch_every : 1 shuffle : true dataset_path : datasets/yt_small_720p num_wo

用于图像的压缩感知，用正交小波基稀疏表示，OMP重构算法。

该程序使用小波进行压缩和重构。 我们可以使用选定的小波选择图像的分解级别（这里最多给出 4 个级别）。 例如：-wavelets 可以是 haar、db1、db2、dmey………… 分解可以看图。 （请注意选择 256X256 图像以获得更好的效果。） 然后可以进行压缩， PERFL2 给出压缩分数。 然后可以进行重建。 每次分解我们可以选择不同的阈值。 对于每个阈值，我们可以计算 mse,psnr,pq(图像质量)， 比特率等要得到 pq 安装 pqs 功能。

针对所设计的算法进行了以下实现步骤，该算法基于二维小波。 1.读取灰度或RGB图像的图像。 2.如果图像是RGB，则将图像转换为灰度。 3. 使用小波对 N 级的图像进行分解。 4. 选择和分配一个小波进行压缩。 5. 使用 Birge-Massart 策略生成阈值系数。 6. 使用小波进行图像压缩。 7. 计算并显示压缩图像、保留能量和零系数等结果。 8、基于小波分解结构对图像进行解压。 9. 绘制重建图像。 10、计算并显示原始图像、压缩图像和解压缩图像的大小。

本压缩包里包括的资料有： 1、matlab图像压缩感知（包含BP,MP,OMP,BCS等经典算法） 2、压缩感知 图像处理 MATLAB 3、分块压缩感知图像处理仿真BCS （利用MATLAB生成phantom，利用医学图像在某些变换域内的稀疏性，编程实现 CT图像的重建。并计算RMSE，与原图像比对。改变bm、bn数值可以改变分块大小，改变p值可以改变采样率。运行时间随着这些参数的改变而改变，原代码运行时间大约1分钟） 4、压缩感知图像重构算法工具包（包含常用的压缩感知图像重构算法，如OMP,BP,IHT,等算法） 5、matlab 压缩感知代码 6、压缩感知BP算法（使用BP算法实现的压缩感知，还有原始图像和还原图像的对比） 7、压缩感知图像重建GBP（Demo_CS_GBP.m） 8、图像的压缩感知之AMP算法 matlab程序（迭代到30次左右可实现很小的误差） 9、基于压缩感知BP,BP,OMP,StOMP二维图像比较（有详细的代码以及三者算法之间的图像对比） 10、分布式压缩感知 12、压缩感知之TVAL3算法 （用于单像素相机的图像重构） 13、压缩感知CS matlab程序，二维三维图像处理，恢复算法 14、压缩感知TwIST （压缩感知的重构算法IST、OMP、StOMP、TwIST等）matlab 15、压缩感知OMP算法代码 16、压缩感知代码，matlab，l1qc_logbarrier 17、压缩感知的SP算法 （代码中只要改动一个参数值就可以变成CoSaMP算法） 18、压缩感知重建算法集（基于Matlab编写压缩感知重建算法集，包括OMP，CoSaMP,IHT,IRLS,GBP,SP和ROMP.-Matlab codes for CS recovery algorithms, including OMP, CoSaMP, IHT, IRLS, GBP, SP and ROMP.） 19、压缩感知非常好的源代码（包含了MP，OMP，OMPCHOL，OMPHI多种压缩重构算法） 20、压缩感知稀疏贝叶斯算法 21、MATLAB实现二维信号压缩感知的实现

对一幅BMP格式的图像进行二元霍夫曼和费诺编码和译码。

用MATLAB做的 基于小波变换的图像压缩源代码 在R2008b上运行过了

用于图像压缩的小波变换，亲测有效。可用多幅RGB图像中。

对彩色图像进行JPEG压缩