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基于DST的希尔伯特扫描图像压缩:结合2D DST、希尔伯特曲线、RLE及Huffman编码的灰度图像压缩-MATLAB实现

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简介:
本文提出了一种利用二维离散余弦变换(DST)、希尔伯特曲线、行程长度编码(RLE)和霍夫曼编码相结合的方法,以实现高效的灰度图像压缩,并使用MATLAB进行算法实现。 一种利用二维DST变换、希尔伯特扫描、RLE和霍夫曼编码对灰度图像进行压缩的新方法,可以取得一些不错的成果。

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客服
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  • DST2D DST线RLEHuffman-MATLAB
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    本文提出了一种利用二维离散余弦变换(DST)、希尔伯特曲线、行程长度编码(RLE)和霍夫曼编码相结合的方法,以实现高效的灰度图像压缩,并使用MATLAB进行算法实现。 一种利用二维DST变换、希尔伯特扫描、RLE和霍夫曼编码对灰度图像进行压缩的新方法,可以取得一些不错的成果。
  • hilbert.rar - Hilbert_C++_变换_频率_Hilbert
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    该资源包包含C++实现的Hilbert变换代码,适用于信号处理领域。通过此变换可以得到信号的解析表示,进而获取瞬时频率、幅度等信息。 希尔伯特变换的物理意义包括:1)掌握希尔伯特变换的基本公式;2)了解在频率域内,希尔伯特变换具有什么样的特性。
  • 边际计算:利用谱求解边际谱-MATLAB开发
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    本项目旨在通过MATLAB实现希尔伯特谱分析,并在此基础上计算边际希尔伯特谱,为信号处理和数据分析提供有力工具。 输入包括国际货币基金组织的振幅和瞬时频率数据。输出结果是边际希尔伯特谱(mhs)幅度矢量及其对应的频率矢量。为了使图表更具解释性,可以将瞬时频率向量中的接近值进行量化分组处理。这需要设定适当的频率分辨率与采样率来完成这一过程。
  • MATLAB变换
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    本文章主要介绍在MATLAB环境下如何实现希尔伯特变换及其应用。通过实例讲解该变换的基本原理和具体操作步骤,帮助读者理解并掌握其使用方法。 该程序是基于调制识别的希尔伯特变换Matlab源程序,希望能对大家有所帮助。
  • 黄变换MATLAB使用说明_黄变换_matlab
    优质
    本资源提供详细的希尔伯特黄变换(HHT)MATLAB实现代码和操作指南,帮助用户掌握信号处理中的经验模态分解(EMD)与 Hilbert 谱分析。 提供希尔伯特黄变换的经典MATLAB代码及使用说明,适合初学者学习和应用。
  • Matlab变换代-Hilbert:多种离散变换方法
    优质
    本项目提供多种离散希尔伯特变换的Matlab实现方案,适用于信号处理与分析领域中相位谱操作和解析信号生成。 希尔伯特变换是包含多种离散实现方式的一个项目(包括近似方法)。该项目目前还在开发阶段,并不建议使用。 已实施的方法有基于离散傅立叶变换的亨里奇·马普尔算法,该算法在SciPy和MATLAB中均有应用。此外还有基于Haar小波的方法,类似于周阳等人提出的技术。这些实现参考了P. 亨里奇《应用与计算复分析》第三卷(Wiley-Interscience,1986)以及L. Marple的论文“通过FFT计算离散时间‘解析’信号”,发表于IEEE Transactions on Signal Processing,47(9),2600–2603 (1999)。还有C.Zhou、L.Yang、Y.Liu和Z.Yang在《Journal of Computational and Applied Mathematics》上发表的文章“一种使用Haar多分辨率近似计算希尔伯特变换的新方法”,223(2),585–597 (2009)。 未来计划实现的方法包括B样条(由Bilato提出)、Haar多分辨率(Zhou-Yang)以及Sinc/Whittaker小波等。
  • :Hilbert16.m、Hilbert.m、Hilbertinv16.m、Hilbertinv.mlena512...
    优质
    这段资料涉及一系列MATLAB文件,用于实现希尔伯特扫描算法及其逆变换,应用于图像处理等领域。包括正向转换(如Hilbert16.m)和逆向还原(如Hilbertinv16.m),以lena512等标准测试图作为示例。 希尔伯特16.m: 用于扫描[16 16]块的函数 希尔伯特.m: 用于扫描[8 8]块的函数 Hilbertinv16.m: 使用它来重建[16 16]块的逆希尔伯特扫描 Hilbertinv.m: 使用它来重建[8 8]块的逆希尔伯特扫描 lena512.bmp: 图片大小为[512 512]
  • 变换
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    简介:本文档提供了实现希尔伯特变换的代码示例,适用于信号处理和分析领域,帮助读者理解并应用该数学工具。 希尔伯特变换的C++代码实现可以轻松移植。
  • HT(变换)
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    HT(希尔伯特变换)是一种数学工具,主要用于信号处理和通信领域,能够产生解析信号,提取信号的瞬时频率等特征。 在Fortran编程环境下编写希尔伯特变换程序的方法有很多。这类程序通常用于信号处理领域,能够从给定的实数序列生成其对应的解析信号。实现这一功能需要对傅里叶变换有一定的理解,并且要利用库函数或者自定义代码来执行必要的计算步骤。 以下是一个简单的Fortran希尔伯特变换程序示例: ```fortran program hilbert_transform_example implicit none integer, parameter :: n = 1024 ! 数据点数 real(kind=8), dimension(n) :: x, y, wavenumber, htrans complex(kind=8), dimension(n/2+1) :: fftx ! 初始化序列x call random_number(x) ! 计算希尔伯特变换htrans = H{x} end program hilbert_transform_example ``` 注意,上述代码仅提供了一个框架。为了完整实现希尔伯特变换功能,还需要具体定义如何通过傅里叶变换获取解析信号,并且可能需要使用外部库(如FFTW)来完成快速傅里叶变换。 此程序的目的是展示在Fortran中进行复杂数值计算的基本结构和方法论,包括初始化数据、调用函数以及处理结果。对于实际应用来说,开发者还需要根据具体需求调整代码细节并确保其正确性与效率。
  • 矩阵.doc
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    《希尔伯特矩阵》介绍了数学中一类特殊的矩阵——希尔伯特矩阵。这类矩阵在数值分析和线性代数领域扮演着重要角色,以其条件数高、病态性强而著称,对于研究矩阵理论及算法稳定性具有重要意义。文档深入探讨了其定义、性质及其应用范围。 希尔伯特矩阵是对称正定矩阵,并且它是著名的病态矩阵。