Advertisement

图像压缩:基于MATLAB GUI的小波变换图像压缩(包含MATLAB源程序,第609期)。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
用户佛怒唐莲发布的视频提供了相应的完整代码,这些代码均可直接运行并经过验证,非常适合初学者。首先,代码压缩包包含主函数“main.m”,以及其他辅助的“m”文件;其次,代码的运行环境为Matlab 2019b版本。如果运行过程中出现错误,请根据系统提示进行相应的调整;若您不熟悉相关操作,可以通过私信咨询博主获取帮助。最后,为了方便用户的使用,提供了详细的运行步骤:第一步是将所有文件放置在Matlab的工作目录下;第二步是双击打开“main.m”文件;第三步则是点击“运行”按钮,等待程序完成执行以获得最终结果。此外,对于需要进一步仿真或咨询的其他服务需求,用户可以通过私信或扫描博客文章底部的二维码联系博主。具体服务包括:提供完整的博客或资源代码、协助复现期刊或参考文献中的结果、以及定制Matlab程序,同时还可探讨科研合作项目。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • GUI(附带Matlab码·609).zip
    优质
    本资源提供了一个基于图形用户界面(GUI)的小波变换图像压缩工具箱,采用MATLAB编程实现。它适用于研究和教学用途,帮助用户理解小波变换在图像压缩中的应用,并附带完整源码以供学习参考。 0积分下载,代码运行效果图见压缩包。
  • 】利用MATLAB GUI实现【附带MATLAB609】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何使用MATLAB GUI进行小波变换以实现图像压缩,涵盖理论知识与实践操作,并提供完整源代码。适合学习和研究参考。 在上发布的每个视频都有配套的完整代码,并且这些代码都是可以运行的,已经经过测试确认有效,非常适合初学者使用。 1. **代码压缩包内容**:主函数为`main.m`文件;调用函数则由其他`.m`文件组成。无需单独处理运行结果或效果图。 2. **所需软件版本**:请确保您使用的Matlab版本是2019b,如果在运行过程中遇到问题,请根据提示进行相应的修改。 3. **操作步骤**: - 步骤一:将所有文件放置到Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开`main.m`文件; - 步骤三:点击“运行”,等待程序执行完毕,即可得到结果。 4. **仿真咨询** 如果需要进一步的服务或支持,请直接联系博主。提供的服务包括但不限于: - 博客文章中资源的完整代码提供 - 期刊论文或参考文献中的实验复现帮助 - 根据需求定制Matlab程序服务 - 科研项目合作
  • MATLAB
    优质
    本作品提供了一套基于小波变换技术的高效图像压缩算法的MATLAB实现代码。该程序利用了小波分解和量化的方法来减少图像数据量,同时保持高质量的视觉效果。适合用于研究与开发图像处理和传输应用。 小波变换在图像压缩中的应用可以通过MATLAB方便地实现,这是因为MATLAB自带了小波分析工具箱,简化了编程过程。理解算法是关键所在。这里附上了四个程序代码:第一个用于局部压缩;第二个和第三个则是两个具体的压缩实例(使用EZW算法,并让部分高频系数置零);第四个则展示了如何确定阈值。加载图像时可以利用MATLAB自带的图片,因此无需编写转换格式等额外语句。对于一些不熟悉的函数,可以通过查看help文档来理解其功能和用法。 由于实验结果上传较为耗时,这里仅提供了源代码文件供学习参考之用。希望这些资料能够对大家有所帮助。
  • MATLAB
    优质
    本作品提供了一套基于小波变换算法实现图像高效压缩的MATLAB编程代码,适用于图像处理与传输中的数据缩减需求。 小波变换进行图像压缩的MATLAB源程序可以帮助用户实现高效的图像数据压缩。这种技术利用了小波分析的独特优势,在保留重要视觉信息的同时大幅减少存储空间需求或提高传输效率,适用于多种应用场景如医学影像处理、遥感图像等。编写此类程序需熟悉基础的小波理论以及掌握一定的编程技巧,并且可能需要使用MATLAB内置的信号处理工具箱中的相关函数来实现具体算法逻辑。
  • 】利用进行Matlab码(附GUI
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB的小波变换图像压缩工具包,并包含图形用户界面(GUI),便于使用者直观地调整参数并观察不同设置下的压缩效果。 基于小波变换实现图像压缩的MATLAB源码及GUI界面设计文档。
  • 】利用MATLAB进行DWTPSNR效果分析)【附带MATLAB码 3309】.mp4
    优质
    本视频教程详细介绍了如何使用MATLAB开展基于小波变换(DWT)的图像压缩技术,并深入讲解了PSNR指标用于评估压缩效果的方法,同时提供完整的MATLAB代码供学习参考。 佛怒唐莲上传的视频均配有对应的完整代码,这些代码均可运行且亲测有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及其它m文件中的调用函数;无需修改或查看运行结果效果图。 2. 运行版本为Matlab 2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据错误提示进行相应的调整;若仍无法解决,可咨询博主寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮,并等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需要进一步的服务,如博客或资源完整代码提供、期刊或参考文献复现、定制化Matlab程序开发及科研合作等,请直接联系博主。
  • MATLAB实现)
    优质
    本研究采用MATLAB平台,探讨了利用小波变换技术进行高效图像压缩的方法,实现了在保证图像质量的前提下,显著减少存储空间的目标。 该界面利用MATLAB自带函数完成了一个简单的小波压缩实例,界面完整且可以直接运行。
  • MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一套基于小波变换原理实现的MATLAB图像压缩源码。通过高效算法减少图像文件大小,同时保持高质量视觉效果,适用于图像处理与分析研究。 这个文件适用于基于小波变换的图像压缩方法,可以对图像进行有效的压缩处理。希望你会觉得有用!
  • MATLAB仿真
    优质
    本研究探讨了利用小波变换技术进行图像高效压缩的方法,并通过MATLAB进行了详细的仿真分析。 小波分析是一个较为复杂的分支领域,在实际工程应用中具有广泛的应用价值。用户可以通过采用小波变换实现图像压缩、振动信号的分解与重构等功能。 相较于Fourier变换,小波变换在空间域和频率域上都实现了局部化处理,因此能够更有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等基本运算操作,可以对信号进行多尺度分解与重构,从而解决了许多由Fourier变换带来的问题。 作为一门新的数学分支,小波分析是泛函分析、傅里叶分析和数值分析的完美结晶;它也是一种“时间—尺度”分析及多分辨率处理的新技术。在信号分析、语音合成、图像压缩与识别以及大气海洋波形研究等领域中都有广泛的应用价值。