Advertisement

光场压缩(LFC)中MATLAB代码转换为伪代码的方法

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


简介:
本文介绍了一种将MATLAB代码转化为伪代码的技术,特别针对光场压缩算法进行优化和简化。通过这种方法,便于非MATLAB用户理解和实现复杂的光场压缩过程。 如何将MATLAB代码转换为伪代码以实现基于伪序列的光场图像压缩?请参考论文《Dong Liu, Lizhi Wang, Li Li, Zhiwei Xiong, Feng Wu, Wenjun Zeng: 基于伪序列的光场图像压缩》中提供的源代码。该论文在2016年IEEE国际多媒体会议和博览会研讨会(ICMEW)上发表,时间为7月11日至15日,在美国华盛顿州西雅图。 使用方法: - 在Windows系统上安装MATLAB - 下载并安装光场工具箱 - 使用demo.m文件尝试运行程序 常见问题解答: 问:为什么程序执行得这么慢? 答:因为该程序调用了JEM视频编码器来压缩伪序列,这一步骤非常耗时。在我的电脑上,对一个光场进行编码大约需要两个小时的时间。如果您是视频编码专家,则可以通过在hevc_enc.m文件中修改代码以使用其他更高效的编码器替代JEM。 问:为什么只提供了一张测试图? 答:因为提供的示例主要是为了展示算法的原理和效果,一张图片已经足够说明问题了。 希望这些信息能够帮助您更好地理解和运行基于伪序列光场图像压缩的相关程序。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • LFCMATLAB
    优质
    本文介绍了一种将MATLAB代码转化为伪代码的技术,特别针对光场压缩算法进行优化和简化。通过这种方法,便于非MATLAB用户理解和实现复杂的光场压缩过程。 如何将MATLAB代码转换为伪代码以实现基于伪序列的光场图像压缩?请参考论文《Dong Liu, Lizhi Wang, Li Li, Zhiwei Xiong, Feng Wu, Wenjun Zeng: 基于伪序列的光场图像压缩》中提供的源代码。该论文在2016年IEEE国际多媒体会议和博览会研讨会(ICMEW)上发表,时间为7月11日至15日,在美国华盛顿州西雅图。 使用方法: - 在Windows系统上安装MATLAB - 下载并安装光场工具箱 - 使用demo.m文件尝试运行程序 常见问题解答: 问:为什么程序执行得这么慢? 答:因为该程序调用了JEM视频编码器来压缩伪序列,这一步骤非常耗时。在我的电脑上,对一个光场进行编码大约需要两个小时的时间。如果您是视频编码专家,则可以通过在hevc_enc.m文件中修改代码以使用其他更高效的编码器替代JEM。 问:为什么只提供了一张测试图? 答:因为提供的示例主要是为了展示算法的原理和效果,一张图片已经足够说明问题了。 希望这些信息能够帮助您更好地理解和运行基于伪序列光场图像压缩的相关程序。
  • MATLABSST同步
    优质
    这段代码实现了MATLAB环境下的SST(同步子空间技术)同步压缩变换算法,适用于信号处理和模式识别领域中数据集的高效分析与特征提取。 MATLAB实现同步压缩变换(SST)算法的源码,已亲测可用。
  • MATLABJPEG
    优质
    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。
  • 将Apollo ControlMatlab
    优质
    本项目旨在将Apollo自动驾驶平台的部分控制算法从原生C++代码移植到MATLAB环境中,以便于教学、研究和仿真。 将Apollo控制代码改写成Matlab代码,并编写相应的车辆横纵向动力学模型,在MATLAB环境中进行控制模块的横纵向仿真调参。这也可以作为学习Apollo 控制代码的参考资料。
  • 近远matlab.zip
    优质
    本资源提供了用于实现音频信号在近场与远场之间进行转换的MATLAB代码。适用于声学研究和音响工程领域的专业人士和技术爱好者。包含详细注释以帮助用户理解每一步操作原理,便于修改和二次开发。 天线近远场变换的MATLAB程序包含详细注释和说明,易于理解且能够实现所需功能。
  • MATLAB感知
    优质
    本项目提供了一系列基于MATLAB实现的压缩感知算法代码,涵盖信号恢复、稀疏表示等核心问题,旨在为研究与应用开发人员提供便捷高效的工具。 压缩感知(Compressed Sensing, CS)是一种在信号处理领域中的理论突破,它挑战了传统的观念——即为了完整恢复一个信号必须进行全面采样。根据CS理论,如果信号是稀疏的或者可以被表示为某种变换域下的稀疏形式,则只需采用远低于奈奎斯特采样率的方法就可以重构该信号。这一理论在数据采集、图像处理、通信和医学成像等多个领域有着广泛应用。 实现压缩感知通常包括以下几个关键步骤: 1. **信号的稀疏表示**:需要找到一种能够将原始信号转换为稀疏形式的基或变换,例如离散傅立叶变换(DFT)、小波变换(Wavelet Transform)或正交匹配追踪等方法。 2. **随机采样**:压缩感知的核心在于非均匀随机采样。不同于传统的等间隔采样方式,在CS中通过设计特定测量矩阵对信号进行采样,该测量矩阵需满足一定的条件,如受限同构性质(RIP)或约翰逊-林德斯特拉斯引理。 3. **信号重构**:经过随机化后的数据需要使用优化算法来恢复原始信息。常见的重构方法包括: - 正交匹配追踪法(OMP):一种迭代过程,在每次循环中选择与当前残差最相关的基函数加入支持集,直到达到预定的误差水平或最大迭代次数。 - 基础追求(BP):基于L1范数最小化问题解决方法,寻找稀疏度最低的解。 - 迭代硬阈值法(IHT): 每次迭代后对系数进行硬阈值处理,仅保留绝对值最大的若干项。 - L1-最小化(LASSO):利用L1范数作为正则化项以保证所得解具有稀疏性并防止过拟合。 4. **Wavelet_OMP**:结合小波变换和OMP算法。首先进行小波分解,然后在得到的小波系数上应用OMP重构信号。由于其多分辨率特性,该方法特别适用于处理图像及高光谱数据等场景下复杂的局部特征。 在MATLAB环境中实现上述过程可以利用内置函数如`wavedec`执行小波变换、使用`orthogonalmatchpursuit`进行正交匹配追踪以及通过调用`lasso`或`spl1`来实施L1最小化。同时,用户可能还需要自定义测量矩阵和重构算法的具体细节。 压缩感知技术在高光谱图像处理中具有重要应用价值,它能够显著减少数据量并提高处理效率,在遥感、环境监测等领域尤为重要。
  • MATLABJPEG与解
    优质
    本项目提供了一套在MATLAB环境下实现JPEG图像压缩及解压的完整代码,适用于学习和研究图像处理技术。 这里提供了四个MATLAB程序:compress.m, decompress.m, img2jpg.m 和 jpg2img.m。这些程序分别用于JPEG图像的压缩和解压功能。
  • matlab将nctif.txt
    优质
    本文件提供了在MATLAB环境中将NetCDF (NC)格式数据转换为TIFF图像格式的详细代码示例和步骤说明。适合需要进行地理空间数据分析与可视化的研究人员和技术人员使用。 以降水数据(pre)为例,使用时仅需更改文件路径以及数据实际变量名称即可。
  • JPEGMATLAB-JPEG-Compression:JPEG
    优质
    JPEG-Compression 是一个使用 MATLAB 实现 JPEG 图像压缩算法的项目。该项目提供了从量化到编码等一系列核心步骤的源码,便于学习和研究图像处理技术。 JPEG压缩的Matlab项目旨在使用JPEG技术对预加载图像进行压缩处理。该过程将原始图像转换为一组二进制代码(1和0)。随后通过解压重建出原图,但在这一过程中会引入一些噪声,导致最终输出与初始输入不完全一致。此外,该项目还会计算所用的压缩算法对应的信噪比。 程序首先将图像转化为矩阵形式以进行后续处理,并在图像上应用8x8离散余弦变换(DCT)和量化步骤。默认情况下采用量化因子Qk=1来调整系数值。对于直流DC(即1号位置)和交流AC系数,分别使用了可变游程编码技术对它们进行了编码。 压缩后的数据被解码为比特流,并保存到输出文件中以备后续处理或传输。在接收端,则按照相反的操作流程进行工作:从比特流开始重建图像,最终恢复原始版本的图像内容。