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基于SOFM和SPIHT的小波域图像压缩

基于SOFM和SPIHT的小波域图像压缩
2009-10-13 上传大小:3KB
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SOFM 网络的MATLAB实现
图像压缩,使用SPIHT算法进行图像压缩

使用SPIHT算法进行图像压缩。 这是一个可执行程序。 运行是需要输入图像文件名。 也需要输入行列数。

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小波图像压缩技术 非常通俗,详细

非常通俗,详细。顺次检查LIP中的所有小波系数 ,确定其是否重要 如果是重要的系数,则输出"1"及其符号位,其中正,负小波系数的符号位分别采用"1"和"0"表示,然后将该系数从LIP中删除,并添加到有序表LSP的尾部

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小波变换用于图像压缩的MATLAB源程序

小波变换在图像压缩中的应用,用MATLAB实现时因为MATLAB自带小波分析工具箱,所以编程比较简便,主要是算法要理解。这里附上了4个程序代码,1是局部压缩,2、3是两个压缩实例(EZW算法,让部分高频系数置零),4是阈值确定实例。载入图像时MATLAB软件自带的,因此不需要转换图像格式等语句。另外,一些函数的不理解的,可以查看help看函数的意义。因为实验结果上传起来比较费时,所以只给了源文件。仅供学习参考。希望能起到帮助作用

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基于小波变换的图像压缩(matlab)

有界面,主要是利用matlab里的自带函数完成了一个简单的小波压缩实例。界面很完整,可直接运行!

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MATLAB 基于小波变换图像压缩方法的代码

这个文件适合基于小波变换图像压缩方法,对图像进行小波变换的压缩!希望你能用的到!

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基于MATLAB的图像压缩程序(包含各种压缩编码与解码方法)

基于MATLAB的图像压缩程序(包含各种压缩编码与解码方法),算法包含详细代码,是图像编码技术的总结

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sofm神经网络自组织特征

神经网络sofm算法示例自组织特征,基于c++语言的算法

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基于小波包的图像压缩及matlab实现

小波包分析理论作为新的时频分析工具,在信号分析和处理中得到了很好的应用,它在信号处理、模式识别、图像分析、数据压缩、语音识别与合成等等许多方面都取得了很有意义的研究成果。平面图像可以看成是二维信号,因此,小波包分析很自然地应用到了图像处理领域,如在图像的压缩编码、图像消噪、图像增强以及图像融合等方面都很好的应用。本文将对小波包分析在图像处理中的应用作以简单介绍。

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用MATLAB做的基于霍夫曼编码的图像压缩

用MATLAB做的基于霍夫曼编码的图像压缩,里面有个文件时专门的霍夫曼编码函数,自己写的。

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基于提升小波图像压缩与检索技术

基于提升小波的图像压缩与检索技术基于提升小波的图像压缩与检索技术

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基于DCT变换和DFT变换的数字图像压缩Matlab仿真

基于DCT变换和DFT变换的数字图像压缩Matlab仿真,包含DCT变换,DFT变换,性能对比

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MATLAB——利用二维小波变换对图像进行压缩

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——利用二维小波变换对图像进行压缩,简单明了,易于理解

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基于PCA的图像压缩Matlab代码

基于PCA的图像压缩Matlab代码,包含经典的Lena图像。被压缩图像必须是正方形的BMP格式图像。

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常用图像压缩编码码matlab实现。包括:DM编码、变换编码(FFT和DCT)、算术编码、行程编码、Huffman编码

常用图像压缩编码码matlab实现。包括:DM编码、变换编码(FFT和DCT)、算术编码、行程编码、Huffman编码、线性预测编码和一个近似的JPEG编码过程。非常适合入门用户实践

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BP神经网络实现图像压缩(MATLAB)

BP神经网络实现图像压缩(MATLAB),代码详细,有注释。

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基于分形与SPIHT算法的图像压缩技术研究

基于分形与SPIHT算法的图像压缩技术研究

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基于主成分分析,图像压缩和重建,降维,注释详细,有例图。

基于主成分分析,图像压缩和重建,降维,注释详细,有例图

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Kohonen的SOFM(自组织特征映射)源程序

This directory contains code implementing the Kohonen self organizing feature map network. Source code may be found in SOFM.CPP. Sample data is found in SOFMSAMP.PAT. The SOFM program accepts input consisting of vectors and calculates the weights. Output is directed to the screen.

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matlab 图像压缩及变换

调用自定义函数解决题目: 1.读取自然图像、生成合成图像、高相关图像、高去相关图像,调用yasuo.m函数,完成压缩,并显示不同像素值的图像 2.读取自然图像、生成合成图像、高相关图像、高去相关图像,调用yasuo.m函数,完成压缩,并显示不同像素值的图像;调用dfff.m,得到傅里叶变换后的图像 3.读取自然图像、生成合成图像、高相关图像、高去相关图像,fft中心变换,得到傅里叶变换后的图像,调用fwhtdya2d.m,得到walsh变换后的图像,进行两种变换的对比 4.读取自然图像、生成合成图像、高相关图像、高去相关图像,调用yasuo.m函数,完成压缩,并显示不同像素值的图像;调用dfff.m,得到傅里叶变换后的图像和傅里叶变换需要的时间,显示变换后的图像,显示傅里叶变换时间随图像像素的变化 5.调用butterworthw.m,使用不同的阶数:2,5,10,显示不同阶数butterworth高通滤波和低通滤波滤波器的传递函数和处理后的图像,用于对比阶数对图像处理的影响 6.调用butterworthw.m,显示原图像、原图像频谱、低通滤波、高通滤波的传递函数,以及滤波器处理后的图像 7.读取自然图像、生成合成图像、高相关图像、高去相关图像,使用标准差为0.1、0.5、0.9的拉普拉斯高斯滤波器进行滤波处理4种图像,同时显示原图像和滤波处理后图像 8.读取自然图像,转换成灰度图片,计算其直方图,并两次增强,储存两次增强的图像,同时显示原图像、增强图像、再次增强图像和它们的直方图 9.读出自然图象,转换成灰度图片,生成合成图片,调用kirsch.m,提取图像边缘并显示,调用sobele.m,提取图像边缘并显示,同时显示自然图像、合成图像、它们kirsch提取边缘处理的图像、它们sobel提取边缘处理的图像,便于对比 10.读取自然图像、生成合成图像、高相关图像、高去相关图像,调用yasuo.m函数,完成压缩,并显示不同像素值的图像;调用dfff.m,得到傅里叶变换后的图像、傅里叶变换、傅里叶中心变换需要的时间,显示不同种类图像变换后的图像,显示傅里叶变换、傅里叶中心变换所需时间时间随图像像素的变化

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