最基础的可行性EZW源代码。-ITADN社区

最基础且可实现的EZW源代码

优质

本资源提供了一种简洁易懂的EZW（Embedded Zerotree Wavelet）算法的源代码，适用于初学者学习和理解该压缩技术的基本原理与操作流程。这里提供了一个经过调试可以运行的最简EZW源代码，希望能对大家有所帮助。

EZW-matlab.rar_EZW_图像压缩_ezw matlab_ezw代码_matlab EZW

优质

本资源提供了一个基于MATLAB实现的EZW（Embedded Zerotree Wavelet）算法的图像压缩工具包。该工具包包括详细的注释和示例，适用于研究和学习用途。该压缩包包含数字图像处理中的嵌入式零树小波算法的MATLAB源代码，并且已经过上机调试，可以完美运行。

基于MATLAB的EZW算法实现及源码

优质

本项目基于MATLAB环境实现了EZW（Embedded Zerotree Wavelet）图像压缩算法，并提供了完整的源代码。通过此实现可以深入了解和研究EZW算法的工作原理及其在图像编码中的应用。用MATLAB实现EZW算法，包括小波分解和重构，这里采用二次分解的方法。

基于MATLAB的EZW图像压缩编码算法源码

优质

本作品提供了一套基于MATLAB实现的EZW（Embedded Zerotree Wavelet）图像压缩编码算法源代码。通过高效的数据结构和编码策略，实现了高质量的图像压缩与解压功能，适用于研究和开发需求。 EZW（Set Partitioning in Hierarchical Trees）是一种用于图像数据压缩的编码算法，由Steven G. Wyler在1992年提出。该算法作为小波变换编码的一种优化策略，在二维图像无损或有损压缩中表现出色。其主要目标是通过有效组织和编码图像系数来减少存储与传输所需的数据量。 EZW算法首先将图像转换为小波系数，这通常通过离散小波变换（DWT）实现。DWT分解出低频和高频成分，使细节部分得以更高效地编码。在Matlab中，强大的小波分析工具箱提供了诸如`func_Mywavedec2.m`这样的函数来执行二维离散小波变换。 EZW算法的编码过程分为主要传递与次要传递两个阶段，由可能对应的`func_dominant_pass.m`和`func_subordinate_pass.m`实现。其中，主要传递关注于识别影响重构图像视觉质量最大的“重要”或称为主导系数；而次要传递则处理剩余相关联的系数。编码过程中采用了一种称为显著性映射的概念，并由如`func_decode_significancemap.m`这样的函数来解码这一映射。该映射记录了已被编码的系数及其顺序，优先级较高的视觉效果影响较大的部分会首先进行编码以优化压缩效率。 Huffman编码在EZW中用于进一步减小码字长度并提高压缩效率，通过为频率高的符号分配较短的代码来实现无损数据压缩。`func_huffman_encode.m`和`func_huffman_decode.m`分别处理了这一过程中的编码与解码环节。逆离散小波变换（IDWT）则由如`func_InvDWT.m`这样的函数在解压时恢复原始图像，而其他诸如 `func_Myappcoef2.m` 和 `func_Mywavedec2.m` 的配对功能处理了分解与重构过程中的系数操作。测试通常使用像`lena256.bmp`这样常见的标准图像进行。EZW压缩编码算法很可能在该图上进行了实现和测试，以展示其性能。总的来说，结合小波变换及Huffman编码优点的EZW算法提供了一种高效且适应性强的图像压缩方案。Matlab环境使得研究者与工程师能够方便地理解和应用这种技术，并通过学习源代码深入理解基本原理并进行优化改进。

可运行的电脑鼠最终代码

优质

可运行的电脑鼠最终代码是一款用于控制模拟或实体电脑鼠标参与迷宫挑战的编程作品。该代码经优化与调试，能够高效引导电脑鼠完成路径搜索及决策过程，在各类迷宫中寻找最优解径。在ARM 1752平台测试运行的电脑鼠代码适用于8*8和16*16迷宫，并能实现冲刺时连续转弯路径直接斜线切过的效果。该程序采用“泛洪搜索”算法，无论是从算法层面还是程序架构上都具有学习价值。

最新的Manba代码，可直接运行

优质

这段简介是关于最新的Manba代码资源，特点是可以直接运行，无需额外配置。适合开发者和编程爱好者使用，帮助快速上手和实践。最新Manba代码已更新并可以直接运行。

可运行的 MATLAB 线性回归代码

优质

这段简介描述了一个实用的MATLAB程序，用于执行线性回归分析。它包含了必要的函数和数据处理步骤，旨在帮助用户轻松理解和应用线性回归模型。使用梯度下降法实现线性回归的数据如下：年份 x = [2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013] 价格 y = [2.000, 2.500, 2.900, 3.147, 4.515, 4.903, 5.365, 5.704, 6.853, 7.971, 8.561, 10.000, 11.280, 12.900]

DFA最小化的完整可运行代码

优质

本项目提供了一个完整的Python实现，用于将DFA（确定性有限自动机）进行状态最小化。包含详细注释和测试用例，易于理解和运行。本程序的基本数据结构是字符串类型的数组，用于存储划分的子集；而这些子集中元素之间的邻接点与权值则存放在edge结构体数组中。该算法的目标是对一个DFA（确定有限状态自动机）的状态进行划分，使得任何两个不同子集中的状态都是可区分的，并且同一子集内的任意两个状态是等价的。在执行过程中，默认假设每个状态下发出的所有弧线都完整覆盖所有可能输入；如果某个状态下存在不完整的弧，则引入一个新“死”状态来处理这些情况。“死”状态是非终态，任何到达该“死”状态的输入都将导致其再次返回自身。算法具体步骤如下： 1. 构造初始的状态划分：将所有的终态和非终态分别归类为两个不同的组。 2. 对当前的划分进行迭代处理（过程PP），从而生成新的子集划分。 3. 当新旧划分一致时，最终确定该划分为∏final，并进入下一步骤。否则返回步骤2继续操作直到满足条件为止。 4. 从每个子集中选取一个代表状态作为M’的状态集合；如果k是某个组的代表且f(k,a)=t，则在新的自动机中添加转换关系f(k,a) = r，其中r为t所在组的唯一代表。同时确定初始和终态：开始状态对应包含起始状态S0的那个子集中的代表元素，而终态则选取含有所有终止状态F所在的那个子集中的一名成员。 5. 最后一步是删除M’中任何不必要的“死”状态。输入样例格式为： ``` 0 a 1 1 a 2 2 a 2 2 d 3 1 d 3 3 d 3 3 a 2 # 示例：从上述转换关系定义的DFA，可以抽象出一个简化的字符串描述：0ad表示状态0在输入a时跳转到状态1；1d代表状态1接收输入d后到达状态3。 ```

IDEA中可运行的Kettle源代码

优质

本项目展示了如何在IDEA开发环境中编译和执行Kettle（又称Pentaho Data Integration, PDI）的数据集成Java程序，为开发者提供便捷的源码级调试与修改途径。 1. 可直接下载使用。 2. jar包位于lib文件夹内，请将所有jar包加入程序以确保运行成功。

EZW算法详解及Matlab实现代码

优质

本文详细解析了EZW（Embedded Zerotree Wavelet）编码算法的工作原理，并提供了其在MATLAB环境下的具体实现代码。本段落详细介绍了嵌入式小波零树（EZW）算法的原理及其过程，并提供了相应的MATLAB代码。

是否确定退出登录?

最基础的可行性EZW源代码。

全部评论 (0)