MATLAB源码集锦-基于小波变换的图像压缩与MATLAB实现

在MATLAB下实现的DCT图像压缩算法，里面读取图片的路径可以按自己的要求去改写！

matlab DCT变化，系数量化，逆变换重建图像，输出MSE，PSNR以及压缩比。　 三层DＷT变换，输出低频高频占比 高频子带置零，并重建图像，输出PSNR值，压缩比 图像检索，包含测试用图，下载后更改路径即可使用

matlab下的dct图像压缩。X=imread('c:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\5.JPG'); trueImage=double(X); trueImage=trueImage/255; figure; imshow(trueImage); title('原始图象'); %对图象进行归一化 %以下为对图象进行DCT变换%得到图象的DCT系数矩阵及DCT系数方差矩阵 dctm=dctmtx(8); imageDCT=blkproc(i,[8 8],'P1*x*P2',dctm,dctm.'); DCTvar=im2col(imageDCT,[8 8],'distinct'); n=size(DCTvar,1); DCTvar=(sum(DCTvar.*DCTvar)-(sum(DCTvar)/n).^2)/n; [dum,order]=sort(DCTvar); %以下为显示系数图象 %1表示保留的系数,表示丢弃的系数 cnum=64-cnum; mask=ones(8,8); mask(order(1:cnum))=zeros(1,cnum); im8x8=zeros(9,9); im8x8(1:8,1:8)=mask; im128x128=kron(im8x8(1:8,1:8),ones(16)); figure; imshow(im128x128); title('DCT 系数'); %以下为重构及显示图象 dctm=dctmtx(8); newImage=blkproc(imageDCT,[8 8],'P1*(x.*P2)*P3',dctm.',mas(1:8,1:8),dctm); figure; imshow(newImage); title('重构图象'); %以下为显示误差图象 figure; imshow(trueImage-newImage+0.45); title('误差图象'); %以下为计算归一化图象的均方误差 error=(trueImage.^2-newImage.^2); MSE=sum(error( )/prod(size(trueImage));

通过非局部正则化改善基于总变化的图像压缩感知恢复（ISCAS 2013） 抽象的 近年来，基于全变分（TV）的最小化算法由于保留了边缘，因此在自然图像的压缩感测（CS）恢复中取得了巨大的成功。 然而，使用电视不能恢复精细的细节和纹理，并且经常遭受不期望的楼梯假象的困扰。 为了减少这些影响，本文通过在CS优化问题中引入新的非局部正则约束条件，提出了一种改进的基于TV的图像CS恢复算法。 非局部正则化建立在众所周知的非局部均值（NLM）过滤的基础上，并利用图像中的自相似性，这有助于抑制阶梯效应并恢复精细细节。 此外，开发了一种有效的基于增强拉格朗日算法，以解决上述组合的电视和非局部正则化约束问题。 实验结果表明，与基于最新电视的算法相比，该算法在PSNR和视觉感知方面均实现了显着的性能提升。 引文 如果您发现我们的代码对您的研究或工作有所帮助，请引用我们的论文。 @inproceeding

#WordPress 图像压缩 WordPress MU 插件 ＃＃＃必需的 ＃＃用法 将文件移动到wp-content/mu-plugins目录

[原创]本matlab代码是2012年发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(2012 IEEE TGRS IF=3.467)的一篇文章A new on-board image codec based on binary tree with adaptive scanning order in scan-based mode的部分代码。 遥感图像的信息量很大，但由于星载设备的存储和传输的限制，需要在卫星上对图像进行压缩。JPEG2000太复杂，不适合成为星载图像压缩的标准；CCSDS-IDC固定了大部分参数，而且只提供质量可伸缩性。针对星载图像提出了一种新的低复杂度、低内存、高效的嵌入式小波图像编码算法。首先，提出了二叉树作为一种新型而且健壮的方式对遥感图像的小波变换进行编码。其次，开发了一种自适应扫描次序，对二叉树从低部至顶部依次访问，达到了更好的性能和视觉效果。最后，使用了基于扫描的模式，显著降低了对内存的需求。所提出的方法是非常快速的，因为它不使用任何熵编码和率失真优化算法，然而却能提供质量、位置和分辨率可伸缩性。作为一种低复杂度的算法，很容易硬件实现，非常适合星载图像压缩。实验表明，与无算术编码的SPIHT算法和基于扫描的CCSDS-IDC相比，该方法可以显著提高峰值信噪比，与基于扫描的JPEG2000差不多。

本实验是基于DCT用C语言来编写图片的压缩和解压缩程序，内有源代码和完整实验报告

基于可逆双正交小波变换的图像压缩算法的实现，这是一篇参考文档。

在matlab实现从RGB色空间到YCBCR色空间的转换，并用YCBCR色空间实现图像压缩