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基于MATLAB的EZW压缩算法

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简介：
本项目基于MATLAB平台实现EZW（Embedded Zerotree Wavelet）图像压缩算法，探讨其在不同参数下的性能表现和优化策略。 在MATLAB中实现EZW（Embedded Zerotree Wavelet）压缩及重构算法是小波课程和图像处理课程中的基本内容之一。这段描述介绍了如何通过编程来完成一种常用的信号与图像数据压缩方法的实践应用。

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  • 基于MATLAB的EZW压缩算法
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    本项目基于MATLAB平台实现EZW（Embedded Zerotree Wavelet）图像压缩算法，探讨其在不同参数下的性能表现和优化策略。 在MATLAB中实现EZW（Embedded Zerotree Wavelet）压缩及重构算法是小波课程和图像处理课程中的基本内容之一。这段描述介绍了如何通过编程来完成一种常用的信号与图像数据压缩方法的实践应用。
     
  • EZW.rar_EZW_基于EZW算法的压缩技术
    优质
    本资源包提供了基于EZW（Embedded Zerotree Wavelet）算法的图像和数据压缩技术的相关资料与源代码，适用于研究与学习。 EZW图像压缩与解压缩编码算法流程详解以及实现。
     
  • 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。
     
  • EZW压缩的MATLAB实现
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    本项目为EZW（Embedded Zerotree Wavelet）图像压缩算法的MATLAB实现。通过小波变换和嵌入零树编码技术，实现了高效的图像数据压缩与重构。 EZW压缩.zip：EZW压缩的MATLAB实现代码。
     
  • 基于MATLAB的EZW和SPIHT算法实现
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    本项目采用MATLAB编程语言实现了EZW（Embedded Zerotree Wavelet）及SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）两种图像压缩算法，旨在优化图像数据传输与存储效率。 在该工具箱中的SPIHT函数如下所示： - func_SPIHT_Demo_Main：主函数 - func_SPIHT_Eec：编码器 - func_SPIHT_Dec：解码器 - func_DWT：小波分解 - func_InvDWT：逆向小波分解 该工具箱中的EZW函数如下所示： - func_ezw_demo_main：主函数 - func_ezw_enc：编码器 - func_ezw_dec：解码器 - func_DWT：小波分解 - func_InvDWT：逆向小波分解
     
  • EZW-matlab.rar_EZW_图像压缩_ezw matlab_ezw代码_matlab EZW
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    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。
     
  • EZW图片压缩技术
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    EZW（Embedded Zerotree Wavelet）是一种高效的图像压缩算法，通过运用小波变换和树结构进行多分辨率编码，实现高质量的图像数据压缩。 用MATLAB运行的程序可以实现文件的压缩和解压，并能输出结果。
     
  • 基于MATLAB的EZW算法实现及源码
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    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SPIHT压缩算法源代码
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的SPIHT（空间定向树预测编码）图像压缩算法的完整源代码。该算法广泛应用于高效JPEG2000标准中，能够有效减少图像数据量，保持高质量视觉效果。 SPIHT压缩算法代码简洁明了，并且有清晰的注释。该代码已经调试并通过测试可以运行。
     
  • 基于MATLAB的压缩感知算法代码
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    本项目提供了一系列基于MATLAB实现的压缩感知算法代码，涵盖信号重建、稀疏编码等核心功能，适用于学术研究与工程应用。 压缩感知，又称压缩采样或压缩传感，是一种新的采样理论。它通过利用信号的稀疏特性，在远低于奈奎斯特采样率的情况下，采用随机采样的方式获取信号的离散样本，并使用非线性重建算法完美地重构原始信号。