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EZW.rar_EZW_基于EZW算法的压缩技术

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简介：
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。

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  • EZW.rar_EZW_基于EZW算法的压缩技术
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    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。
     
  • C++图像压缩技术算法
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    本研究聚焦于运用C++编程语言开发先进的图像压缩算法，旨在提高数据传输效率与存储空间利用率，同时保持高质量的视觉效果。 基于C++的图像压缩算法能够处理多种类型的图片，并且可以调节压缩率。
     
  • EZW-matlab.rar_EZW_图像压缩_ezw matlab_ezw代码_matlab EZW
    优质
    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。
     
  • 基于压缩感知技术的MIMO信道估计算法
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    本研究提出了一种利用压缩感知技术优化MIMO系统中无线信道估计的新算法，有效降低了复杂度并提高了性能。 本段落介绍了一种基于压缩感知的MIMO信道估计算法，并采用了多种算法进行研究和验证。这些算法包括CoSaMP、GBP、OMP、CE以及LS（最小二乘）信道估计方法和MMSE（最小均方误差）算法，同时结合了全面的MIMO信道模型。
     
  • 基于DCT的图像压缩与解压技术
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    本研究聚焦于利用离散余弦变换(DCT)进行高效的图像数据压缩及解压方法，旨在减少存储空间和加快传输速度的同时保持良好的视觉质量。 基于DCT的数字图像压缩解压方法可以使用MATLAB实现。这种方法利用离散余弦变换来减少图像数据量，在保持良好视觉效果的同时提高存储效率或传输速度。在处理过程中，通过将图像转换到频域进行系数截断或量化以达到压缩目的；随后再经过逆DCT操作恢复原始图像信息。此过程适用于多种应用场景下的高效编码需求。
     
  • 基于MATLAB的DCT图像压缩技术
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    本研究探讨了运用MATLAB平台实现离散余弦变换(DCT)在图像压缩中的应用，分析其算法原理及优化方法，旨在提高图像数据压缩效率与质量。 在MATLAB环境下进行DCT图像压缩的代码如下： ```matlab X = imread(c:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\5.JPG); trueImage = double(X); trueImage = trueImage / 255; figure; imshow(trueImage); title(原始图象); % 对图像进行归一化 % 下面对图像进行DCT变换 dctm = dctmtx(8); imageDCT = blkproc(i, [8 8], @(x) x * dctm, dctm); DCTvar = im2col(imageDCT, [8 8]); n = size(DCTvar, 1); DCTvar = (sum(DCTvar .* DCTvar) - sum(sum(DCTvar)) / n.^2) ./ n; [dum, order] = sort(DCTvar); % 显示系数图像 cnum = 64-cnum; mask = ones(8,8); mask(order(1:cnum))=zeros(size(mask)); im8x8=zeros(9,9); im8x8(1:8,1:8)=mask; im128x128=kron(im8x8(1:8,1:8), ones(16)); figure; imshow(im128x128); title(DCT 系数); % 重构及显示图像 newImage = blkproc(imageDCT,[8 8], @(x) x .* dctm * mask); figure; imshow(newImage); title(重构图象); % 显示误差图象 figure; imshow(trueImage-newImage+0.45); title(误差图象); % 计算归一化图像的均方误差 error = (trueImage.^2 - newImage.^2); MSE=sum(error(:))/prod(size(trueImage)); ``` 注意，代码中使用了MATLAB内置函数`imread`, `dctmtx`, `blkproc`, `im2col`, 和一些矩阵操作来实现DCT变换、系数选择和图像重构。此外还展示了如何计算原始图与压缩后图之间的误差以及均方根误差（MSE）。