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MatLab中的JPEG编码器

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简介：
本项目是一个在MATLAB环境下实现JPEG图像压缩算法的工具箱。通过使用离散余弦变换(DCT)和霍夫曼编码等关键技术，能够有效减少图片文件大小并保持高质量视觉效果。 这段文字描述了一篇详细介绍JPEG编码过程并用MATLAB实现的文章，非常值得阅读。希望它能对大家有所帮助。

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  • MatLab中的JPEG编码器
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    本项目是一个在MATLAB环境下实现JPEG图像压缩算法的工具箱。通过使用离散余弦变换(DCT)和霍夫曼编码等关键技术，能够有效减少图片文件大小并保持高质量视觉效果。 这段文字描述了一篇详细介绍JPEG编码过程并用MATLAB实现的文章，非常值得阅读。希望它能对大家有所帮助。
     
  • MATLAB中的JPEG图像编解码代码 - JPEG编码与解码：在Matlab中实现JPEG编码及解码功能
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    本项目提供了一套完整的MATLAB程序，用于实现JPEG图像的压缩编码和解码过程。通过该工具，用户可以深入理解JPEG标准的工作原理，并进行相关实验研究。 在Matlab环境中使用JPEG图像编解码代码进行练习可以包括颜色转换、大小调整、DCT变换、量化、扫描顺序以及编码方法如游程码和霍夫曼码（尚未完成）。此外，该程序还包含了高斯滤波器与中值滤波器的实现。其主要目的是通过处理数字图像来熟悉JPEG编码和解码的过程。 系统需求如下： - 操作系统：Windows 10 - 软件环境：Matlab R2014 所需文件包括两个jpg图片（Indoor.jpg 和 outdoor.jpg）以及两个m脚本段落件（door2.m 和outdoor2.m）。运行程序的步骤是将所有相关文件下载并解压到本地目录中，启动matlab 2014软件后打开所需的m脚本，并执行代码以查看结果。同时可以在同一目录下检查生成的新图像。 具体说明如下： - Indoor2.m：包含源代码 - Indoor.jpg: 源jpg图片 - Indoor_1024gray.jpg：将原图转换为灰度模式后的版本 - Indoor_1024convert.jpg：经过大小调整到1024x1024的图像文件 - Indoor_1024DF.jpg：DCT变换后得到的新图片 - doors_1024ReverseDF.jpg: 进行了逆向DCT转换后的结果图
     
  • MATLAB开发-JPEG-LS编码器
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    本项目旨在使用MATLAB实现JPEG-LS无损图像压缩算法的高效编码器，适用于图像处理与传输中的数据优化。 在MATLAB环境中开发JPEG-LS编解码器程序（JPEGLScodec），该程序实现jpeg-ls的无损压缩功能，但不包含JPEG文件头，仅处理图像数据部分。
     
  • JPEG编码器
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    JPEG编码器是一种用于将图像数据压缩为JPEG格式的软件或硬件工具。它利用离散余弦变换技术减少文件大小，同时保持良好的视觉质量，便于存储和传输图片。 通过PNGEncoder和JPEGEncoder可以将bitmapdata编码转换为对应的图像格式的bytearray。这一过程会根据不同的压缩算法对原始数据进行处理，并将其转换成相应的编码形式。例如，使用联合图像专家组（JPG）时，它会对位图图像应用有损压缩来生成编码后的图像；而PNGEncoder则采用便携网络图形(PNG)无损压缩技术将原始的位图图像转化为编码格式。
     
  • 小型JPEG编码器
    优质
    小型JPEG编码器是一款高效的图像压缩工具，专为处理和传输JPEG格式图片设计，适用于资源受限的设备。 我开发了一个非常小且快速的JPEG编码器，特别适合嵌入式应用。我已经成功地将其移植到了ARM9平台上。在我的项目——一个扫描仪中，使用这个编码器可以在ARM9上实时进行JPEG编码。
     
  • JPEG编码与解码的MATLAB实现
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    本项目通过MATLAB语言实现了JPEG图像压缩标准中的编码和解码过程，详细展示了DCT变换、量化以及熵编码等关键技术。 在MATLAB中实现JPEG编码和解码的过程包括离散余弦变换（DCT）、哈夫曼编码以及熵编码的步骤。
     
  • Matlab中的JPEG图像编解码代码-Boxcars: 棚车
    优质
    Matlab中的JPEG图像编解码代码-Boxcars: 棚车项目提供了一套在MATLAB环境中实现JPEG图像编码与解码功能的完整解决方案，适用于研究和教学用途。通过该项目，用户能够深入了解JPEG标准，并掌握其实现细节。棚车（Boxcar）作为代号，象征着这个工具包携带实用且全面的功能，为用户提供了一个便捷的学习平台。 在MATLAB中使用JPEG图像编解码代码进行车辆细粒度识别的研究是基于Keras+TensorFlow框架重新实现的，用于对BoxCars项目中的车辆进行分类。该项目通过交通监控中的3D边界框来改进车辆的细粒度识别方法。数值结果略有不同但相似。 该代码仅供研究使用，并且在使用时请引用我们的论文： @ARTICLE{Sochor2018, author={J.Sochor and J.Špaňhal and A.Herout}, journal={IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems}, title={BoxCars: Improving Fine-Grained Recognition of Vehicles Using 3D Bounding Boxes in Traffic Surveillance}, year={2018}, volume={PP}, number={99}, pages={1-12}, doi={10.1109/TITS.2018.2799228} }
     
  • 用于特定JPEG版本的MATLAB QM编码器代码-JPEG压缩辅助工具
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    这是一款专为特定JPEG版本设计的MATLAB插件，提供高效的量化矩阵(QM)编码功能，旨在增强图像压缩效率和质量。 该存储库包含用于二进制算术QM编码器的MATLAB代码，此编码器可用于对8x8 DCT变换后的量化图像子块进行编码。在demo_JPEG_QM.m文件中展示了如何使用这个QM编码器。输入图片必须命名为Image1.bmp、Image2.bmp等，并且需要存储于D:/MATLAB/JPEG/带有ArithmeticQM的输入图像 文件夹内，您可以更改这些图片的位置，请确保您也相应地修改了代码中的路径设置。重建后的输出图将被保存在文件夹 D:/MATLAB/JPEGwithArithmeticQM/重建图像 中，而压缩图像的质量参数则存储在同一目录下的Excel文件“Data1.xls”中。
     
  • 利用MATLAB实现JPEG编码
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    本项目旨在通过MATLAB软件平台实现JPEG图像编码算法，详细介绍并实践了量化、离散余弦变换及霍夫曼编码等关键技术步骤。 本资料包括4个m文件（分别实现DCT、编码、量化和最终压缩功能），2个文本段落件（分别是AC系数HUFF表和JPEG压缩编码码流），以及一个测试图片。
     
  • MATLAB中的JPEG压缩代码
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    本代码实现了一种在MATLAB环境下进行JPEG图像压缩的方法。通过量化、离散余弦变换等步骤优化存储和传输效率。 使用JPRG对一幅图片进行压缩包括DCT变换、系数量化和哈夫曼编码。