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基于余弦变换的图像压缩
基于余弦变换的图像压缩
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余弦变换
图像压缩
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2016-06-04
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自己写的余弦变换代码 非matlab自带函数 用于图像压缩
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基于离散余弦变换的图像压缩技术
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基于离散余弦变换的图像压缩技术
用离散余弦变换来做图像压缩
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使用DSP芯片对图像进行压缩处理，使用离散余弦变化，理论最大压缩倍速为64倍。
ImageCompression:图像压缩是使用离散余弦变换和逆离散余弦变换完成的。-matlab开发
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此代码将图像读取为矩阵并对其应用离散余弦变换。 然后，用户需要输入他/她想要的压缩图像的质量因子。 预定义的量化矩阵在 dct 之后完成量化图像的工作。 现在，我们只需要通过应用逆离散余弦变换回到我们的原始像素空间。 我们得到的图像是用户输入的具有质量因子的压缩图像。 信号和系统的概念和线性代数一起应用以获得所需的输出，这实际上是该项目的重要组成部分。 PS：这只是基于软件的 dct-idct
ImageCompress:在 Scala 中使用离散余弦变换进行图像压缩
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图像压缩 在 Scala 中使用离散余弦变换进行图像压缩。 支持设置压缩器要达到的目标文件大小。 目的是让结果在 z80 等低功耗处理器上解码起来有些简单。 这可能还没有实现，因为还没有在 z80 汇编中编写解码器。 test.sh依赖于当前目录中存在的名为 imgcompress.jar 的 jar，以及 PATH 上的 Scala。 将代码编译到imgcompress.jar中使用
基于离散余弦变换和多级矢量量化的图像压缩
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基于提升小波变换的图像压缩研究
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基于harr小波变换的图像压缩
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摘要：本文介绍了小波变换理论、Haar小波函数及基于Haar小波变换的图像分解与重构。通过实验得出了小波变换及haar小波用于图像分解与重构具有速度快、重构图像压缩比高、对图像容易进行各种分析处理等优点的结论,为后续研究图像压缩技术提供了一定的依据。 关键词:小波变换 分解 重构 压缩
离散余弦变换（DCT）应用方面的论文
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基于DCT变换的数字图像压缩技术及其Matlab实现.pdf 基于DCT变换的车牌定位算法.pdf 基于DCT和BP神经网络集成的人脸识别.pdf 基于DCT和神经网络的人脸识别.pdf 基于DCT域奇异值分解的图像检索技术.pdf 基于DCT的JPEG...
离散余弦变换原理和JPEG压缩算法
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介绍了离散余弦变换原理，对JPEG压缩算法有一个进一步的认识。
离散余弦压缩代码matlab-Fourier-Transform:为了压缩图像，我们需要使用Matlab进行2D离散余弦变换，压缩和2D逆离散
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离散余弦压缩代码matlab 傅里叶变换 为了压缩图像，我们需要使用Matlab进行2D离散余弦变换，压缩和2D逆离散余弦变换（IDCT） 如果您有类似的作业，请不要复制该代码，请尝试理解它。
基于Matlab的图像DCT变换并压缩
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基于Matlab的图像DCT变换并压缩。先读入图像，并作二维DCT变换，提取低频部分，对低频部分进行压缩。
基于多小波变换的SAR图像压缩
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基于多小波变换的SAR图像压缩，图像压缩、图像细化、图像处理、小波变化
基于离散切比雪夫变换的图像压缩
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分析基于离散余弦变换的JPEG图像压缩编码算法,并对离散余弦变换与离散切比雪夫变换的基函数进行比较,提出了一种基于离散切比雪夫变换的图像压缩算法。以JPEG图像压缩量化表为基准,利用信息熵的方法,设计了该算法在量化过程中使用的量化表。通过MATLAB R2010B平台对图像的压缩与重建过程进行仿真实验,实验结果表明,该算法和JPEG压缩算法相比,压缩图像的PSNR值非常接近,但该算法压缩的图像压缩
基于张量分析和小波包变换的高光谱图像压缩
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摘要：文章主要论述了基于DCT(离散余弦变换)的JPEG图像压缩方法的研究及软件的实现。实验表明该方法具有灵活高效的特点，可以应用到实际中。关键词：离散余弦变换
基于离散余弦包变换的语音压缩算法
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基于离散余弦变换的JPEG图像压缩
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图像的空间频率对人的视觉至关重要，采用DCT变换可将图像分解成一组波，每个波有一个不同的空间频率，这样可以去除人类眼睛觉察不到的信息，同时，它也使系统只保留重要的信息。
基于离散余弦变换的图像水印系统的研究与开发
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数字图像水印算法分空域和变换域，其中变换域具有更好的视觉效果和鲁棒性，其中基于离散余弦变换（DCT for Discrete Cosine Transform）的数字图像水印算法就是最常用一种,它具有鲁棒性强、隐蔽性好的特点。...
matlab开发-利用脊波变换和余弦变换进行彩色图像压缩和解压缩
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matlab开发-利用脊波变换和余弦变换进行彩色图像压缩和解压缩。彩色图像压缩CIC2011，采用离散小波变换和离散余弦变换
图像的离散余弦变换（DCT）
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离散余弦变换是仅次于K-L变换的次最佳正交变换，且有这样的性质：许多有关图像的重要可视信息都集中在DCT变换的一小部分系数中，因此已被广泛应用到图像压缩编码、语音信号处理等众多领域，并成为许多图像编码国际...
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基于图变换的图像压缩采样与分类
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<p>提出一种基于图论表示的正交变换基, 并在此基础上对图像进行压缩采样与压缩域直接分类. 首先, 充分利用图像的边缘特性和像素关系, 给出一种图像的图论表示方法; 然后, 通过图Laplacian 矩阵的特征值分解得到其特征向量矩阵作为正交变换基, 由此得到图像的图变换域稀疏表示; 最后, 利用随机投影后的压缩采样特征向量直接对分类器进行训练和测试, 不仅保持了与原空间相当的分类精度, 还大量地
基于图像的离散余弦变换
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在图像的变换和压缩中，常常用到离散余弦变换（DCT）。DCT具有能使图像的最重要的信息集中在DCT的几个系数上的性能。正是基于此，DCT通常应用于图像的压缩.
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余弦变换.zip
（4个子文件）
余弦变换
Miss.bmp
65KB
CosTrans2.m
1KB
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705B
dc2.m
659B
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