Advertisement

采用PCA技术的图像压缩方法

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

简介：
本研究探讨了一种基于主成分分析（PCA）的创新图像压缩方法，有效减少数据量同时保持高质量视觉效果。通过降维技术实现高效存储与传输。 在MATLAB上使用主成分分析（PCA）对图像进行压缩的程序，并附有详细注释，以供想学习PCA的人参考。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 采用PCA技术的图像压缩方法
    优质
    本研究探讨了一种基于主成分分析（PCA）的创新图像压缩方法，有效减少数据量同时保持高质量视觉效果。通过降维技术实现高效存储与传输。 在MATLAB上使用主成分分析（PCA）对图像进行压缩的程序，并附有详细注释，以供想学习PCA的人参考。
     
  • 基于PCA的图像压缩方法
    优质
    本研究提出了一种利用主成分分析（PCA）技术进行图像数据压缩的方法，有效减少存储空间和传输带宽需求的同时，保持了图像的关键视觉信息。 利用主成分分析（PCA）对图像进行压缩的程序包含详细注释，可供想学习PCA的人参考。
     
  • C++图像压缩技术算法
    优质
    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。
     
  • DCT图像压缩技术
    优质
    DCT图像压缩技术是一种利用离散余弦变换对数字图像进行高效编码和压缩的方法，在保持高质量图像的同时显著减少存储空间与传输带宽需求。 这是多媒体技术课程的图像压缩实验作业二，使用DCT变换进行图像压缩。作业包含完整的代码以及详细的实验报告，并处理了一张jpg照片及其灰度矩阵txt文件。代码中有大量的注释（满足老师的要求）。为了上传资源，我已经重新整理了作业并添加了许多注释以方便理解。这样的努力值得5分的评价。
     
  • WSQ图像压缩技术
    优质
    WSQ（Wireless Signature Quartz）是一种高效的指纹图像压缩格式和技术，特别适用于低带宽无线传输环境，能够显著减少存储空间和传输时间。 这段文字描述的代码实现了国际通用的WSQ图像压缩算法，并包含动态库和Java调用方式。
     
  • 采用PCA技术的人脸识别方法
    优质
    本研究探讨了利用主成分分析（PCA）技术改进人脸识别算法的方法，旨在提升人脸图像在各种条件下的识别准确率和效率。 基于PCA的人脸识别算法的实现可以使用MATLAB代码来完成。这种方法利用主成分分析技术提取人脸图像的关键特征，并通过这些特征进行人脸识别。相关代码可以在相应的开发环境中编写并测试，以验证其在不同数据集上的性能表现。
     
  • 【图片压缩】利用PCA算法进行图像压缩的MATLAB代码.zip
    优质
    该资源提供了一套基于主成分分析（PCA）算法实现图像压缩功能的MATLAB代码。通过线性降维技术有效减少图像数据量，同时保持关键视觉信息不变，适用于研究与教学用途。 基于主成分分析（PCA）算法实现图像压缩的MATLAB源码。
     
  • 图像的压缩感知技术
    优质
    图像的压缩感知技术是一种革命性的信号处理方法，它通过在采样过程中结合稀疏表示和随机投影，实现低于Nyquist理论的采样率下获取高质量图像的目标。这种方法广泛应用于数据采集、图像重建等领域，大幅节省了存储空间与传输带宽，并且保证了信息的质量与完整性。 Matlab代码实现了二维图像的压缩感知以及OMP算法。
     
  • 基于PCA的图像压缩尝试：pca-compression
    优质
    pca-compression项目致力于探索主成分分析（PCA）技术在图像数据压缩领域的应用潜力，旨在减少图像文件大小的同时保持高质量视觉效果。 使用PCA（主成分分析）技术可以尝试压缩图像数据。这是一种从机器学习领域来的技巧，通过将高维的数据映射到低维度的空间来保留尽可能多的信息。 对于一个128x128的灰度图像来说，每个像素有256种颜色的可能性。我们可以把每一行看作是一个128维向量。利用PCA技术，可以找到一个新的、较小尺寸的空间，在这个空间中包含原始数据的主要成分，并且这些主要成分之间是相互正交的。 一旦我们确定了这些主要组件之后，就可以将每个矢量转换到新的紧凑空间里，从而实现图像压缩的目的。为了恢复图像内容，则需要对压缩后的低维数据进行逆向变换操作。 根据选择保留多少个主成分的数量（即压缩程度与所选PC数量成反比），重新生成的图片可能会有不同程度的质量损失：比如原始图片、只保留70%的主要组件时(约1.42倍大小)、仅保留40%主要组件时 (约2.5倍大小)，以及仅仅保持10%主要成分（约十倍压缩）的情况。
     
  • 基于MATLAB的压缩感知图像压缩代码-Compressed_Sensing: 使用压缩感知技术进行图像压缩
    优质
    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。