机器学习深度学习实战图像处理matlab基于主成分分析的图像压缩和重建

深度学习机器学习的图像处理应用matlab实现基于小波的图像压缩技术.

霍夫曼图像压缩全套代码，已测试

如有疑问，可私信博主。 BP网络至少包含一个隐含层，这里只采用一个隐含层，因此整体构成了一个三层的网络。把一组输入模式通过少量的隐含层单元映射到一组输出模式，并使输出模式尽可能等于输入模式。因此，隐含层神经元的值和相应的权值向量可以输出一个与原输入模式相同的向量。当隐含层的神经元个数较少时，就意味着隐含层能用更少的数来表现输入模式，而这实际上就是压缩。这一思想可以由图1来表示： 第一层为输入层，中间层为隐含层，网络的映射功能依赖隐含层实现。输入层到隐含层的变换相当于压缩的编码过程；而从隐含层到输出层的变换则相当于解码过程，如图 2所

基于MATLAB的JPEG压缩编程实现实例

一种新的无损图像压缩算法。 在最新版本中，该算法的表现相当不错，但仅在 25% 左右超过了 PNG。 这是原始图像（optipng）的文件大小和压缩图像的大小（使用算法）。较大卷的大小可能不同。 使用算法 使用二进制文件 提供二进制文件。它们可以在版本或本自述文件开头的按钮中找到。 从源代码编译 该算法可以在 Windows / Mac OS / Linux 上从源代码编译，而不需要 Rust 之外的任何外部依赖。 克隆此存储库： git clone https://github.com/umgefahren/image-comp-lib-rust/ 编译源代码 a) 确保安装了 rustup。如果不安装：rustup b) 编译： cargo build --release 生成的二进制文件可以在./target/release/image-compressor 使用标志编译--release不是必需的，但强烈推荐。否则压缩将需要很长时间。 如何使用随附的二进制文件 应该使用提供的参数执行二进制文件。 第一个参数指定行为。通过comp压缩。通过dec解压。

压缩编码技术对图像处理中大量数据的存储和传输至关重要。传统静止图像压缩技术，如著名的JPEG标准，在众多新型应用背景下已不能满足对压缩图像质量进一步提高的要求。最新静止图像压缩标准JPEG2000采用离散小波变换（DWT）和优化截断嵌入式块编码（EBCOT），在编码效率和复原图像质量上均远优于JPEG等传统算法，今后必将在静止图像压缩领域占据主导地位。因此，JPEG2000的VLSI实现具有重要意义。本文深入研究了JPEG2000标准中DWT和EBCOT的硬件实现技术，成功研制了小波变换芯片THSCLA和JPEG2000编码芯片THJ2K。 THSCLA是“空间组合推举体制算法”（SCLA）在世界上的首次VLSI实现。SCLA将JPEG2000推荐的标准推举体制算法的乘法运算量分别减少了42% （9/7滤波）和50%（5/3滤波）。THSCLA以16个加法器和5个乘法器的微小代价，完成了9/7有损滤波器的5层 Mallat小波分解。该芯片选用韩国DONGBU 0.25um、1P4M、CMOS工艺，逻辑规模为2.5万等效门，SRAM存储器规模为101Kbits，管芯面积为4.9mmx4.8mm，最高工作频率...

线性预测DPCM对 作最佳预测时，如何采用以前的已知像素值 扫描方向 当前像素

图像压缩是图像传输和存储中最重要的步骤之一。 大多数最先进的图像压缩技术都是基于空间的。 在此代码中，基于多级图像阈值实现了基于直方图的图像压缩技术。 图像的灰度等级分为几组清晰的概率分区。 香农熵用于衡量清晰分组的随机性。 熵函数使用流行的称为差分进化的元启发式进行最大化，以减少优化目标值的计算时间和标准偏差。 该算法在： 保罗，S。 Bandyopadhyay, B.，“一种基于使用香农熵和差分进化的多级图像阈值的图像压缩新方法”，学生技术研讨会 (TechSym)，2014 年 IEEE，第 56,61 页， 2014年2月28日-2014年3月2日doi：10.1109/TechSym.2014.6807914 如果您使用此代码，请引用这篇论文。

图像压缩算法---lz77 图像压缩算法---lz77