【matlab代码】基于FFT图像压缩与还原
FFT将信息量集中在了矩阵的四个角上，这一特性导致了图像中信息量的分散，相比于将信息量集中在一个角的DCT变化，FFT变换的压缩性能较差。将系数矩阵转换为极坐标形式，可见中心附近较亮。中心附近为低频信息，距中心较远的为高频信息。但边缘附近也有较多的能量分布。
FFT变换有两种量化方法，第一种是对FFT系数矩阵进行线性量化(量化方式同整幅DCT变换方法的量化方式)，第二种是对FFT系数矩阵进行非线性量化(以直角系系数矩阵中心为圆心进行量化)。
实验中对线性量化与非线性量化方式都进行了尝试，但因为线性量化会损失大量的频域信息，导致还原出的图像质量很差，在实际应用中不能采取该方式进行量化；而非线性量化可以极大的避免大量频域信息的损失，很好的符合了FFT系数矩阵中能量集中在四个角的特性，还原出的图像质量高，因此本报告中只选用非线性量化方式。
算法流程
1. 将图像进行FFT变换得到FFT系数矩阵。
2. 以FFT系数矩阵中心为圆心，分别以不同的半径将圆内系数置为零。
3. 将量化后的FFT系数矩阵进行IFFT变换还原图像。
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 4 个子文件 66KB ） 【matlab代码】基于FFT图像压缩与还原","children":[{"title":"【matlab代码】基于FFT图像压缩与还原","children":[{"title":"FFT线性量化法","children":[{"title":"FFT-图像压缩-线性量化法.m <span style='color:#111;'> 754B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"lena.jpg <span style='color:#111;'> 32.60KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"FFT非线性量化法","children":[{"title":"FFT图像压缩.m <span style='color:#111;'> 799B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"lena.jpg <span style='color:#111;'> 32.60KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}],"spread":true}]
评论信息
其他资源
- java银行管理系统(实训项目)
- vivado license集合 适用于各版本的常用IP（网络、RapidIO等）
- 各种金属电导率和介电常数
- LoadRunner12.50中文使用手册
- 数字逻辑课程设计之病房呼叫系统（含报告和电路设计图）
- 富文本编辑器tinymce支持从word复制粘贴保留格式和图片的插件powerpaste源码
- 图像处理的常见滤波方法，matlab代码
- 基于NLM的MMC模型
- 物流信息管理系统(C语言源程序)
- 图像压缩算法Matlab集合
- Communication Networks Fundamental Concepts and Key Architectures 无水印pdf
- c语言图书馆管理系统源代码
- 数据结构 耿国华主编,习题答案
- SSH框架大作业
- ADAS智能驾驶辅助系统.pdf
- NasiraFufy.github.io-源码
- 数学建模的三十二种常规方法.rar
- azkaban-solo-server-0.1.0-SNAPSHOT.tar.gz
- sqlite3 C# ADO.net初学者例子 实现增删改查
- DK-TM4C129X_FreeModbus_Slave
- nodejs(express4)+mysql增删查改+批量上传下载后台管理程序
- PLC及监控运料小车
- 射频学习资料-射频，RF ID卡，RC500 全套资料
- SignalR实现小程序即时聊天 C# asp.net core
- MetaEdit+使用方法
- rtthread源码
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明