使用深度卷积网络的语义感知图像压缩 该代码是论文一部分，论文摘要在本页底部提供。 它包括三个部分： 生成感兴趣的多结构区域（MSROI）的代码（使用CNN模型。已提供了预训练的模型） 使用MSROI映射在语义上将图像压缩为JPEG的代码 训练CNN模型的代码（供1使用） 要求： 张量流 脾气暴躁的 大熊猫 Python PIL Python SKimage 有关详细的要求列表，请参阅requirements.txt 推荐： Imagemagick（用于更快的图像操作） VQMT（用于获取指标以比较图像） 目录 如何使用此代码？ 生成地图 ``` python generate_map.py ``` 在“输出”目录中生成地图和覆盖文件。 如果收到此错误 ``` InvalidArgumentError (see above for traceb

图像压缩矢量量化 使用随机初始化对聚类中心进行图像压缩的 k-means 的实现

jpeg2000经典著作英文原版书籍，学习jpeg2000不可多得的参考资料。

离散余弦压缩代码matlab 图像压缩器 该项目旨在使用离散余弦变换来压缩图像 在职的 DCT的特性是，关于图像的大部分视觉上重要的信息都集中在DCT的几个系数中。 该特性被称为能量压缩特性。 因此，不必要的系数可以被丢弃或缩放，而不会造成太大的差异。 结果 代码使用变换矩阵方法来计算离散余弦变换。 该代码能够在灰度图像上实现约70％的压缩，而对图像没有太大影响。 科技栈 该项目是使用以下项目构建的 的MATLAB 用于MATLAB的图像处理工具箱

viewer for DjVu documents. http://djvulibre.djvuzone.org

Matlab代码verilog 用于图像压缩的32x32灰度图像的主成分分析 使用的技术：Verilog，Matlab编程语言，FPGA Zynq，浮点单元。 使用的软件：ISE设计套件14.7，Matlab 2018a（带HDL编码器）。 概括： 我们制作了一个Matlab程序，可以找到“ n”维灰度图像的特征值和特征向量。 之后，我们必须用硬件描述语言Verilog来实现，然后将代码转储到FPGA上。 学习成果：我们学习了如何压缩图像。

所提出的系统基于使用离散小波变换 (DWT) 技术的图像压缩和使用人工蜂群和粒子群优化等进化算法的优化。 优化提供了良好的图像质量以提供更好的结果。 随着图像质量及其大小的不断增加。 市场上的许多产品都采用先进技术的图像进行控制和显示。 图像压缩是不同类型多媒体服务中的一种技术。 在这个项目中，称为离散小波变换 (DWT) 的编码技术应用于图像压缩。 这些技术使用较少的内存。 为了找到最好的图像质量，我们将使用进化算法进行优化。 进化算法是物种的进化，它侧重于机制。 由于使用 DWT 压缩图像后图像质量下降，因此我们使用进化算法来优化压缩图像。 这里使用了两种进化算法：人工蜂群和粒子群优化，并根据 PSNR、CR、MSE 和熵等参数对它们进行比较。

Wavelet image compression ,RGB images

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。

改进kmeans算法matlab代码 通过K均值聚类对矢量进行量化： 整个代码库，图像和说明可在此存储库中找到。 加载图像： 1.1在本项目中，我们使用了NCSU工程大楼校园的图像，如下所示： 该图像已加载以下MATLAB代码（未读取）： ％1。加载图像（EB的视图）：I = imread（'ncsu.jpg'）; 图（1），imshow（I）; title（'原始输入RGB图像'）; 1.2然后，使用下面的MATLAB代码（rgb2gray）将输入的RGB图像转换为灰度图像： 从RGB转换为灰度图像：rgbI = rgb2gray（I）; Figure（2），imshow（rgbI）; title（'灰色图像'）; 1.3现在，为了简化数学，我们将图像调整为适当的尺寸，其中我们选择min {M，N}为2的幂，并且max {M，N}为2的幂的倍数。 在我们的例子中，我们取M = 512和N = 2X512。 我们正在使用以下MATLAB代码调整rgb图像的大小： ％处理图像以获取正确的尺寸％获取灰色图像的尺寸：[M，N] = size（rgbI）; ％将图像重塑为尺寸M = 512，N