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利用小波变换进行图像压缩(MATLAB)。

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简介：
该程序具备图形化界面，其核心在于通过充分利用MATLAB内置函数，成功地构建了一个简化的小波压缩演示实例。该界面设计十分完善，用户可以直接启动并体验其功能。

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  • 【图像压缩】利用小波变换进行图像压缩的Matlab源码（附GUI）
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    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进行图像压缩，包括小波变换等技术
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    本项目运用MATLAB平台探索图像压缩技术，重点研究和应用小波变换方法以实现高效的数据缩减与高质量的图像重构。 在MATLAB中实现图片压缩可以采用小波变换等多种方法。可以用这些不同的技术来完成图片的压缩任务。
     
  • 利用DCT变换进行图像压缩的Matlab代码
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    本简介提供了一段基于离散余弦变换(DCT)技术实现图像压缩功能的MATLAB编程代码。此代码旨在教育和研究用途，帮助学习者理解并实践图像数据压缩的基本原理和技术。 运行步骤：1. 运行jpegdemo.m（编码器） 2. 运行ijpegdemo.m（解码器）
     
  • 【图像压缩】利用MATLAB进行小波变换DWT的图像压缩（包含PSNR压缩效果分析）【附带MATLAB源码 3309期】.mp4
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    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。
     
  • 【图像压缩】利用MATLAB GUI实现小波变换图像压缩【附带MATLAB源码 609期】.mp4
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    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
     
  • DFT的MATLAB源代码-Walsh-Hadamard变换：利用Hadamard变换进行图像压缩
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的Walsh-Hadamard变换的DFT源码，旨在通过该变换技术有效地进行图像数据的压缩处理。 Hadamard变换（也称为Walsh-Hadamard变换、Hadamard-Rademacher-Walsh变换、Walsh变换或Walsh-Fourier变换）是广义Fourier变换的一个例子，它执行一个正交的、对称的和自反性的线性运算。该操作作用于2^m个实数（或者复数，尽管Hadamard矩阵本身完全是实数值）。这种变换可以看作是由大小为2的离散傅里叶变换(DFT)构建而成，并且实际上等价于一个二维、三维或更高维度DFT。它将任意输入向量分解成Walsh函数的叠加形式。 该变换以法国数学家雅克·哈达玛（Jacques Hadamard）、德裔美国数学家Hans Rademacher和美国数学家Joseph L. Walsh的名字命名，他们对这种变换的发展做出了贡献。此外，Hadamard变换还被用于数据加密以及许多信号处理和数据压缩算法中，例如JPEG XR 和MPEG-4 AVC。在视频压缩应用场合下，通常以绝对转换差之和的形式来使用它。同时，在量子计算领域内，Grover算法与Shor算法的关键组成部分也包括了Hadamard变换。
     
  • 【图片压缩】利用DCT变换进行图片压缩的Matlab代码.zip
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    本资源提供基于离散余弦变换（DCT）实现图像压缩功能的MATLAB源码。通过DCT算法有效减少数据冗余，提高存储和传输效率，适用于图像处理研究与开发。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 利用Matlab进行图像压缩编码
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    本项目旨在探索并实现使用MATLAB工具对数字图像进行高效压缩的技术方法，通过编码优化减少存储空间和传输带宽需求。 本段落主要探讨了JPEG的编码与解码过程。程序中的编码部分能够将BMP格式图像转换为JPEG格式，并以二进制形式保存；通过相应的解码程序可以还原压缩后的图片。在静态图象传输过程中，我们常常使用JPEG进行编码处理。JPEG基本系统采用有损压缩技术，在一定程度上无法完全恢复原始图像的信息损失，但其较高的压缩比使得它成为广泛应用的选择。尽管无损压缩是理想选择，但由于有损压缩能够实现更高的数据缩减效率（即原图大小与压缩后文件大小的比例），因此更为常用。 JPEG编码首先将RGB色彩模型转换为亮度Y和色度Cr、Cb分量，并利用人类视觉系统对颜色信息的不敏感性减少一些色度数据以达到图像压缩的目的。JPEG采用了多种编码技术，包括行程编码（Run Length Coding）及哈夫曼编码（Huffman），从而实现了高效的压缩比率。 在进行实际的数据处理前，首先将原始数据分成若干块，并执行离散余弦变换(DCT)和量化操作来保留重要的低频信号信息而舍弃不那么关键的高频部分。解码过程则包括熵解码、反量化以及逆向DCT（IDCT）等步骤以恢复原图的主要特征。 关键词：JPEG；有损压缩；行程编码；哈夫曼编码
     
  • 【MATLAB代码】利用DCT变换矩阵进行图像压缩与还原
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    本项目使用MATLAB实现基于离散余弦变换（DCT）的图像压缩与解压技术。通过构建DCT变换矩阵，对图像数据进行高效压缩，并在需要时准确还原。 DCT数据压缩的基本原理是利用了离散余弦变换的能量聚集特性：对一幅图像进行这种转换后，大多数重要的视觉信息会集中在DCT系数矩阵的左上角区域，即低频部分。其中第一个值被称为DC系数，代表整个矩阵的平均值；其余则为AC系数，其位置越接近左上角表示频率越低，反之越高。由于在图像中低频部分的信息量通常远大于高频部分，并且尽管前者的数据量较小，但删除后者（例如占存储空间50%的部分）可能导致信息损失不到5%，因此DCT压缩技术通过舍弃高频系数并量化剩余的系数来减小数据规模，从而实现对图像的有效压缩。
     
  • 基于小波变换的图像压缩（MATLAB实现）
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    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。