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基于GUI设计的EZW算法源码
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2017-02-19
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EZW(嵌入零点小波变换)是一种有损图像压缩算法。在低比特率(即高压缩比)下,由子带变换(例如小波变换)产生的大多数系数将为零或非常接近于零。这是因为“真实世界”图像倾向于主要包含低频信息(高度相关)。然而,在高频信息确实出现(诸如图像中的边缘)的情况下,这对于人类对图像质量的感知是特别重要的,因此必须在任何高质量编码方案中精确地表示。 通过将变换的系数视为在根节点处具有最低频率系数并且每个树节点的子节点是下一较高频率子带中的空间相关系数的树(或多个树),存在一个或多个子树将完全由零或几乎为零的系数组成,这样的子树称为零树。因此,我们可以互换地使用节点和系数这两个术语,当我们引用一个系数的子代时,我们指的是该系数所在的树中的节点的子系数。我们使用孩子来引用在树中的较低的直接连接的节点和后代,以指代在树中的特定节点以下的所有节点,即使不是直接连接的。 在基于零树的图像压缩方案(例如EZW和SPIHT)中,目的是使用树的统计性质以便有效地编码有效系数的位置。由于大多数系数将为零或接近于零,所以有效系数的空间位置构成典型压缩图像的总尺寸的大部分。如果系数(同样是树)的大小(或者在树的情况下节点及其所有后代的大小)高于特定阈值,则认为该系数是显着的。通过从接近最大系数幅度的阈值开始并迭代地减小阈值,可以创建逐渐添加更精细细节的图像的压缩表示。由于树的结构,很可能如果特定频带中的系数不显着,则其所有后代(空间相关的较高频带系数)也将是不显着的。
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EZW_Matlab_Demo.zip (20个子文件)
readme.m 877B
func_Mywavedec2.m 2KB
func_ezw_dec.m 1KB
func_treemask_inf.m 772B
func_huffman_encode.m 2KB
func_morton.m 527B
func_decode_refine.m 1KB
func_DWT.m 2KB
func_decode_significancemap.m 2KB
func_treemask.m 581B
func_huffman_decode.m 2KB
func_Mywaverec2.m 908B
lena256.bmp 65KB
func_InvDWT.m 2KB
func_Myappcoef2.m 2KB
func_rearrange_list.m 1KB
func_dominant_pass.m 4KB
func_subordinate_pass.m 2KB
func_ezw_demo_main.m 2KB
func_ezw_enc.m 2KB
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詹素素
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