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基于SOFM和SPIHT的小波域图像压缩 评分:

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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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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图像压缩SPIHT算法

本代码为MATLAB代码,是经典的图像压缩算法SPIHT算法的完整实现。包含了该算法的全过程,能正常运行。

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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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基于小波变换的图像压缩与matlab仿真

小波分析是一个比较难的分支,用户采用小波变换,可以实现图像压缩,振动信号的分解与重构等,因此在实际工程上应用较广泛。小波分析与Fourier变换相比,小波变换是空间域和频率域的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。小波变换通过伸缩和平移等基本运算,实现对信号的多尺度分解与重构,从而很大程度上解决了Fourier变换带来的很多难题。 小波分析作一个新的数学分支,它是泛函分析、Fourier分析、数值分析的完美结晶;小波分析也是一种“时间—尺度”分析和多分辨分析的新技术,它在信号分析、语音合成、图像压缩与识别、大气与海洋波分析等方面的研究,都有广泛的应用。

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基于harr小波变换的图像压缩

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

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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Tensorflow的小波神经网络实验代码

基于Tensorflow的小波神经网络实验,给出实验用的测试以及训练的数据集,实验在Pycharm中已经进行了论证。

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基于小波变换的彩色图像压缩

用VC编写的彩色图像小波压缩算法,还有课程报告

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MATLAB——二维小波分析进行图像压缩

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——二维小波分析进行图像压缩,简单明了,易于理解

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三维小波SPIHT算法程序

三维小波SPIHT算法程序三维小波SPIHT算法程序

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基于小波的SPIHT编码matlab程序

该代码是基于小波的spiht编码和解码算法~

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基于HVS的小波域图像水印算法研究

介绍图像压缩分析的论文 基于HVS的小波域图像水印算法研究

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基于小波理论的图像压缩研究与实现

基于小波理论的图像压缩研究与实现基于小波理论的图像压缩研究与实现

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基于小波阈值的图像压缩

基于小波阈值的图像压缩

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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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基于Markov随机场K_Means图像分割算法.pdf

传统的K-Means算法在图像分割中只与特征向量有关,从而忽略了像素间的空间位置关系,因而分割模利是不完整的.本文利用Markov随机场描述图像像素间的邻域关系,引人拒绝度的概念到聚类目标函数中的同时,提出厂初始类别及初始中心点的确定方法,提出了较为完备的基于Markov随机场图像分割算法.并通过实验验证该分割方法在效果及效率的有效性.

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基于spiht算法的静态图像压缩毕设

基于小波变换的静态图像压缩,小波变换、图像压缩、分层小波树集合分割算法、SPIHT。图像经过离散余弦变换(DCT)或者小波变换之后,得到的DCT系数或小波系数需要进行组织分配,从而达到压缩的目的。然后采用编码算法法对那些系数进行组织分配是压缩编码,基于DCT变换的编码方法有:预测编码、游程编码、分形编码等,基于小波变换的编码方法有:嵌入式零树小波(EZW)算法、分层小波树集合分割(SPIHT)算法等。

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小波变换图像增强

基于小波变换的图像增强,matlab编写,可以很好的实现图像增强,如有问题,希望大家指出,本人是初学者,也有很多的不懂得地方,

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