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图像压缩和解压缩，基于DCT技术。

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简介：
利用MATLAB平台，对基于DCT（离散余弦变换）的数字图像压缩和解压技术进行了研究与实现。该项目旨在探索并验证DCT算法在图像处理领域的应用潜力，并详细阐述了其压缩和解压流程。

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  • 基于DCT的图像压缩与解压技术
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    本研究聚焦于利用离散余弦变换(DCT)进行高效的图像数据压缩及解压方法，旨在减少存储空间和加快传输速度的同时保持良好的视觉质量。 基于DCT的数字图像压缩解压方法可以使用MATLAB实现。这种方法利用离散余弦变换来减少图像数据量，在保持良好视觉效果的同时提高存储效率或传输速度。在处理过程中，通过将图像转换到频域进行系数截断或量化以达到压缩目的；随后再经过逆DCT操作恢复原始图像信息。此过程适用于多种应用场景下的高效编码需求。
     
  • DCT图像压缩技术
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    DCT图像压缩技术是一种利用离散余弦变换对数字图像进行高效编码和压缩的方法，在保持高质量图像的同时显著减少存储空间与传输带宽需求。 这是多媒体技术课程的图像压缩实验作业二，使用DCT变换进行图像压缩。作业包含完整的代码以及详细的实验报告，并处理了一张jpg照片及其灰度矩阵txt文件。代码中有大量的注释（满足老师的要求）。为了上传资源，我已经重新整理了作业并添加了许多注释以方便理解。这样的努力值得5分的评价。
     
  • 基于MATLAB的DCT图像压缩技术
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    本研究探讨了运用MATLAB平台实现离散余弦变换(DCT)在图像压缩中的应用，分析其算法原理及优化方法，旨在提高图像数据压缩效率与质量。 在MATLAB环境下进行DCT图像压缩的代码如下： ```matlab X = imread(c:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\5.JPG); trueImage = double(X); trueImage = trueImage / 255; figure; imshow(trueImage); title(原始图象); % 对图像进行归一化 % 下面对图像进行DCT变换 dctm = dctmtx(8); imageDCT = blkproc(i, [8 8], @(x) x * dctm, dctm); DCTvar = im2col(imageDCT, [8 8]); n = size(DCTvar, 1); DCTvar = (sum(DCTvar .* DCTvar) - sum(sum(DCTvar)) / n.^2) ./ n; [dum, order] = sort(DCTvar); % 显示系数图像 cnum = 64-cnum; mask = ones(8,8); mask(order(1:cnum))=zeros(size(mask)); im8x8=zeros(9,9); im8x8(1:8,1:8)=mask; im128x128=kron(im8x8(1:8,1:8), ones(16)); figure; imshow(im128x128); title(DCT 系数); % 重构及显示图像 newImage = blkproc(imageDCT,[8 8], @(x) x .* dctm * mask); figure; imshow(newImage); title(重构图象); % 显示误差图象 figure; imshow(trueImage-newImage+0.45); title(误差图象); % 计算归一化图像的均方误差 error = (trueImage.^2 - newImage.^2); MSE=sum(error(:))/prod(size(trueImage)); ``` 注意，代码中使用了MATLAB内置函数`imread`, `dctmtx`, `blkproc`, `im2col`, 和一些矩阵操作来实现DCT变换、系数选择和图像重构。此外还展示了如何计算原始图与压缩后图之间的误差以及均方根误差（MSE）。
     
  • 基于DCT变换的图像压缩技术
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    本研究探讨了利用离散余弦变换(DCT)进行图像数据压缩的方法和技术，旨在减少存储需求和加速传输过程，同时保持高质量视觉效果。 一个关于图像压缩的MATLAB程序将图像的不同分量转换为Y、Cb、Cr颜色空间，并分别进行DCT变换。
     
  • 关于DCT图像压缩技术的实验报告
    优质
    本实验报告针对DCT（离散余弦变换）图像压缩技术进行了详尽研究与分析，探讨了其在不同场景下的应用效果及优化方法。 本实验使用C语言编写基于DCT的图片压缩和解压缩程序，并包含源代码和完整实验报告。
     
  • Wavelet_OMP.rar_lena_matlab_图像压缩与重构_基于压缩感知技术
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    本资源提供了一种利用小波变换和正交匹配追踪算法实现图像压缩与重构的方法，适用于Matlab环境下的lena标准测试图片处理，基于先进的压缩感知理论。 使用小波变换和OMP重构的压缩感知算法来重构lena图像。
     
  • 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。
     
  • WSQ图像压缩技术
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    WSQ（Wireless Signature Quartz）是一种高效的指纹图像压缩格式和技术，特别适用于低带宽无线传输环境，能够显著减少存储空间和传输时间。 这段文字描述的代码实现了国际通用的WSQ图像压缩算法，并包含动态库和Java调用方式。
     
  • 基于DCT的MATLAB图像压缩方法
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    本研究探讨了一种在MATLAB环境下利用离散余弦变换（DCT）进行图像压缩的方法。通过DCT技术，实现了高效的数据压缩与存储，同时保持了较好的视觉效果和较高的压缩比。 课程实验程序供参考。程序包含注释，简单易懂。
     
  • 基于MATLAB的DCT图像压缩实现
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    本项目采用MATLAB语言实现了离散余弦变换(DCT)在数字图像压缩中的应用，旨在探索高效图像数据编码技术。 DCT图像压缩的MATLAB实现 离散余弦变换（DCT）是图像压缩中的一个重要方法。通过使用MATLAB编程语言，可以有效地实施这种技术来减少图像文件大小同时保持高质量的视觉效果。这种方法在多媒体应用、视频编码等领域有着广泛的应用价值。