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Matlab PCM 编码代码 - 基于 DPCM 的图像压缩：基于 DPCM 的图像压缩...

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简介：
该存储库提供了一系列利用MATLAB实现的差分脉冲编码调制（DPCM）技术的示例代码。具体而言，它包含了Matlabdpcm编码代码以及Image_compression_using_DPCM相关的实现。这些代码展示了DPCM在图像压缩领域的应用。

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  • Matlab DPCM编码代码 - 图像压缩使用DPCM: Image_compression_us...
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    本项目为图像压缩应用设计的Matlab实现，采用差分脉冲编码调制(DPCM)技术。通过预测误差编码减少数据冗余，有效提高图像压缩效率和质量。 该存储库包含用MATLAB编写的差分脉冲编码调制（DPCM）的示例代码，用于图像压缩。
  • 基于Golomb编码的图像压缩MATLAB代码
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    本项目提供了一套使用MATLAB实现的基于Golomb编码的图像压缩算法。通过该代码，用户可以高效地对图像数据进行编码和解码处理，从而达到压缩的目的。此工具适用于研究和教育场景，帮助探索熵编码技术在图像压缩领域的应用潜力。 Golomb编码图像压缩代码的Matlab实现是可用的，并且有截图作为参考。
  • 基于MATLAB的压缩感知图像压缩代码-Compressed_Sensing: 使用压缩感知技术进行图像压缩
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    本项目利用MATLAB实现压缩感知算法对图像进行高效压缩。通过稀疏表示和随机投影，实现在低比特率下的高质量图像重建。 压缩感知图像的MATLAB代码用于通过压缩感测技术实现图像压缩。该项目是加州大学伯克利分校EE227BT凸优化课程的一部分，作者为该校电子工程与计算机科学系研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 项目文件结构如下： - compressed_sensing/presentation：包含幻灯片副本及演示中使用的部分图片。 - compressed_sensing/writeup：包括最终报告的文档。 - compressed_sensing/data：存储三个示例图像，其中大部分实例使用了lenna.png图像。 - compressed_sensing/reconstructions: 包含两个子目录——matlabfigures和pythonfigures。这两个文件夹分别保存了通过MATLAB和Python测试脚本生成的压缩及重建结果。 此外，在compressed_sensing/src目录下有更多代码，其中matlab子目录包含了项目的最新代码库。
  • 基于MATLAB的霍夫曼编码图像压缩
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    本研究探讨了利用MATLAB平台实现霍夫曼编码技术在图像数据压缩中的应用，旨在提升图像文件的存储效率与传输速度。通过优化算法，有效减少了冗余信息，达到了理想的压缩比和快速解码效果。 我用MATLAB实现了一种基于霍夫曼编码的图像压缩方法，并编写了一个专门用于霍夫曼编码的函数。
  • 基于MATLAB的JPEG图像压缩编码实现
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    本项目利用MATLAB软件平台，实现了JPEG标准下的图像压缩编码技术。通过量化、DCT变换等步骤优化了图像数据存储，同时保持高质量视觉效果。 用MATLAB实现图像的JPEG压缩编码程序，并输出DC和AC系数的码流以及图像的高度和宽度。
  • 基于SVD的图像压缩MATLAB代码-SVD-IC
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    这段简介可以描述为：基于SVD的图像压缩MATLAB代码-SVD-IC是一款利用奇异值分解技术实现高效图像压缩的工具。通过选取关键奇异值，它能够在保持图像质量的同时显著减少存储空间和传输需求，适用于多种应用场景。 SVD进行图像压缩的MATLAB代码介绍了一种基于奇异值分解（SVD）实现图像压缩的方法。本项目使用MATLAB编写。 **项目设置** 如果您还没有安装MATLAB，请先完成安装。 下载并解压该项目文件夹，确保在MATLAB中正确识别路径：请双击该文件夹以将其添加到“当前文件夹”面板中，这样MATLAB就能找到它了。 **理解代码** 通过注释（即以%开头的行）来了解代码的功能。假设您具备一些基本编程知识，特别是从上面提到的TestScripts部分开始学习是很重要的。 ```matlab % 读取图像并将其作为uint8类型的矩阵A进行存储 [X,map] = imread(witchhead.jpg); % 将图像类型转换为double以供SVD使用 X = im2double(X); % 对每个颜色通道执行奇异值分解（svd） [U_r,S_r,V_r]= svd(X(:,:,1)); [U_g,S_g,V_g] ``` 请根据上述指示操作，确保能够顺利运行MATLAB脚本。
  • 基于MATLAB的EZW图像压缩编码算法源码
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    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。
  • 基于Matlab的分形图像压缩编码实现
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    本研究利用MATLAB平台实现了分形图像压缩技术，通过迭代函数系统(IFs)对图像进行高效编码与解码，探索了其在信息存储和传输中的应用潜力。 用MATLAB开发的分形图像压缩编码的例子展示了如何利用分形理论进行高效的图像数据压缩。这种方法通过识别并利用图像中的自相似性来减少存储空间需求，同时保持良好的视觉质量。在MATLAB环境中实现这一技术不仅能够帮助理解复杂的数学概念，还能提供一个实用的应用案例研究平台，使学习者和开发者可以探索更多关于数字信号处理与计算机图形学的前沿课题。
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    本Markdown文档提供了基于分形编码技术实现图像压缩的MATLAB源代码，详细介绍了算法原理及其实现步骤，适用于研究和学习。 【图像压缩】基于分形编码的图像压缩Matlab源码 本段落档提供了使用分形编码技术进行图像压缩的MATLAB代码实现。通过这种方法可以有效地减少存储空间并加快数据传输速度，同时保持较高的图像质量。文档中详细介绍了算法的工作原理、具体步骤以及如何在MATLAB环境中运行相关代码。 关键词：分形编码；图像压缩；Matlab