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【图像压缩】MATLAB实现的二维图像压缩感知【附带Matlab源码 3671期】.zip

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简介:
本资源提供基于MATLAB的二维图像压缩感知技术实现方法及源代码,旨在有效减少图像数据量的同时保持高质量视觉效果。适合研究与学习使用。 海神之光上传的代码均可运行,亲测可用,直接替换数据即可,适合初学者;1、压缩包内包含主函数:main.m;调用函数为其他m文件;无需运行结果效果图;2、支持版本Matlab 2019b;若遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。3、操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放到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,等待程序完成以获取结果。 4、仿真咨询 如需其他服务,可以留言联系博主。 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制开发 4.4 科研合作 图像压缩:BP神经网络图像压缩、DCT变换图像压缩、FFT图像压缩、霍夫曼编码图像压缩、JPEG图像压缩、小波变换图像压缩、分形编码图像压缩,行程编码和蚁群算法优化的小波变换图像压缩。

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客服
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  • MATLABMatlab 3671】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB的二维图像压缩感知技术实现方法及源代码,旨在有效减少图像数据量的同时保持高质量视觉效果。适合研究与学习使用。 海神之光上传的代码均可运行,亲测可用,直接替换数据即可,适合初学者;1、压缩包内包含主函数:main.m;调用函数为其他m文件;无需运行结果效果图;2、支持版本Matlab 2019b;若遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。3、操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放到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,等待程序完成以获取结果。 4、仿真咨询 如需其他服务,可以留言联系博主。 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制开发 4.4 科研合作 图像压缩:BP神经网络图像压缩、DCT变换图像压缩、FFT图像压缩、霍夫曼编码图像压缩、JPEG图像压缩、小波变换图像压缩、分形编码图像压缩,行程编码和蚁群算法优化的小波变换图像压缩。
  • MATLAB GUIDCT(支持调节比率)【 1049】.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB GUI开发的DCT图像压缩工具,用户可自由调整压缩比。内含详细代码,适合研究与学习。 海神之光上传的代码均能运行并经过验证为可用状态,适合初学者直接使用;1、压缩包内包含主函数main.m以及用于调用的其他m文件;无需额外操作即可查看结果效果图;2、适用于Matlab 2019b版本进行运行,如遇问题请根据提示自行调整或寻求帮助;3、具体的操作步骤如下:将所有代码放置于当前工作目录下;双击打开main.m文件并执行程序直至完成以获得最终结果;4、如有仿真咨询需求或其他服务需要,可以联系博主或者查看博客文章底部的相关信息。此外还提供以下服务: - 完整的代码提供(如博客或资源); - 期刊或参考文献复现; - Matlab程序定制化开发; - 科研合作机会。 图像压缩相关功能包括:BP神经网络、DCT变换、FFT、霍夫曼编码、JPEG标准、小波变换及分形编码,以及行程编码和蚁群算法优化的小波变换等技术。
  • Wavelet_OMP_1.rar_lena___
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    本资源包包含基于Wavelet变换与OMP算法实现的图像压缩感知技术代码,适用于lena标准测试图像。 基于压缩感知理论的图像恢复方法研究:以图像LENA为例的压缩感知实现。
  • 】利用MATLAB GUI小波变换MATLAB 609】.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
  • 基于MATLAB-Compressed_Sensing: 使用技术进行
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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GUI小波变换Matlab·第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FFTMatlabGUI.md
    优质
    本Markdown文档提供了基于Fast Fourier Transform(FFT)进行图像压缩的Matlab代码,并包含图形用户界面(GUI),便于用户操作和观察压缩效果。 基于FFT实现图像压缩的Matlab源码及GUI设计 该文档提供了使用快速傅里叶变换(FFT)进行图像压缩的方法,并附有完整的MATLAB代码以及图形用户界面(GUI)。通过这种方法,可以有效地减少图像数据量而不明显降低视觉质量。
  • MATLAB
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    本研究探讨了在MATLAB环境下实现图像压缩感知技术的方法与应用。通过利用稀疏表示和随机采样理论,有效减少了数据量并保持高质量重建效果,为图像处理领域提供了一种高效的解决方案。 图像压缩感知资料及代码包含BP、MP、OMP、BCS等多种经典算法。
  • 与处理-MATLAB程序
    优质
    本资源提供基于MATLAB的二维图像压缩感知及处理相关程序代码,适用于研究和教学用途。涵盖采样、重构算法等核心内容。 关于压缩感知二维图形处理的Matlab程序以及压缩二维图形的相关程序可以作为参考。