内插双正交整数小波变换(IWT)支持高效的图像无损压缩并且具有较低计算复杂度，但是为了保证整数输出，变换中包含了浮点数缩放因子并额外增加了三个提升步骤，降低了整数小波变换对图像的有损压缩效率。提出了一种基于优化因子的静止图像编码算法。在小波变换过程中，新算法利用一组基于2的整数次幂的分数代替浮点数缩放因子，消除变换中的浮点数乘法操作，降低变换的计算复杂度。实验结果表明，采用优化因子的图像压缩算法不仅有效降低了编码中小波变换的计算复杂度，而且获得了与采用浮点数缩放因子的内插双正交整数小波变换相近的峰值信噪比。
2024-07-02 10:09:05
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实现图像数据的JPEG-LS标准的压缩，可以实现无损压缩也可以有损压缩
2023-04-28 22:53:53
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主要依赖包：
numpy
tqdm
Pillow
使用方法：
python exp4.py
q = 2
for i in range(24):
name = str(i+1).zfill(2)
print("正在处理[{}/{}]：".format(name, 24))
img = Image.open("dataset/kodim{}.png".format(name))
encoder = Encoder()
encoder.encode(img, "bin/kodim{}.bin".format(name), q)
decoder = Decoder()
img = decoder.decode("bin/kodim{}.bin".format(name), q)
img.save("res/kodim{}.bmp".format(name))
ratio = 0.
psnr = 0.
for i in range(24):
name = str(i+1).zfill(2)
bmp_
2023-03-13 17:00:12
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本文首先介绍了静态图像压缩（JPEG）编码算法的基本原理、压缩的实现过程及其重要过程的离散余弦变换（DCT）算法的实现原理及软件实现的例程，其次着重介绍了压缩过程中的DCT、量化和编码三个重要步骤的实现原理。
2022-12-29 14:48:15
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matlab有损压缩代码有损音频压缩
MPEG音频压缩的实现。
Encoder_main_script.m只需输入.wav文件并量化频域系数。
该算法基于人类听力系统的心理声学模型。
创建了使用DFT和DCT的抽取器，量化器，变换编码，并通过MATLAB对MPEG
/音频编码器的某些缺失部分进行了音频压缩。
可以找到详细的技术报告
2022-05-27 17:26:48
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