这个程序是用matlab实现分形图像压缩的算法

随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。因此，图像压缩方法的研究非常有必要。

主要介绍了Python基于opencv的图像压缩算法,结合实例形式分析了使用opencv进行图像压缩的常用操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

使用SVD和神经网络进行图像压缩 目标：压缩与背景区域相比在语义显着区域中保持较高质量的图像 算法： 图像通过神经网络进行分析：其输出是一个矩阵，该矩阵突出显示了语义上显着的区域 图像分为较小的部分 在图像的每个部分上，使用依赖于重要性图的值的多线性等级应用顺序截断的HOSVD 输入图像 输入图像表示为张量T $$ T \ in \ mathbb {F} ^ {n_1 \ times n_2 \ times 3} $$ 每个条目将包含0到255之间的值 每个切片与特定颜色相关联 如何获得每个像素的重要性 我们将使用卷积网络为每个像素获取介于0和1之间的值，该值表示图像中该像素的重要性。 这些值将被收集在重要性矩阵中。 卷积神经网络 图像和视频识别中经常使用的特定类型的神经网络 分为几层 在每一层中都有一定数量的特征图，每个特征图都在数据中寻找特定的模式 使用的网络 CNN使用Calte

基于C++的图像压缩算法,可以压缩多种类型的图片,可调压缩率

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

此处共享基于状态表的 SPIHT (STS) 图像压缩算法的 MATLAB 文件。 与 SPIHT 相比，STS 算法在压缩效率、复杂度和内存需求方面表现出更好的性能。 即使在更高的比特率下，它也会超过 JPEG2000。

基于聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法.pdf

代码实现huffman图像压缩的过程：从内存中读出图像数据，计算各数据概率；建立huffman树；形成huffman编码；对图像数据就行huffman编码压缩；将压缩后的数据存入内存；再将该数据进行解码解压。可将解压后的数据与原数据进行对比，是完全一致的。

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！