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Matlab图像压缩算法集合。

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简介：
该算法采用Matlab作为开发平台，涵盖了多种经典的图像压缩技术，具体包括哈夫曼编码、算术编码、字典编码以及行程编码-Lempel-Ziv 编码。此外，还涉及正交变换编码，例如DCT（离散余弦变换）、子带编码、粒子方法、子采样策略、比特分配方案和矢量量化技术。

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  • Matlab中的图像压缩算法集合
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    本资源汇集了多种基于MATLAB实现的图像压缩算法，包括但不限于JPEG编码、小波变换及稀疏表示等方法，为学习和研究提供便利。 基于Matlab实现的经典图像压缩算法包括哈夫曼编码、算术编码、字典编码（如行程编码-Lempel-Zev 编码）、正交变换编码（如DCT）以及子带编码等技术，还包括粒子方法、子采样、比特分配和矢量量化。
     
  • MATLAB开发——SPIHT算法图像压缩
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    本项目基于MATLAB实现SPIHT算法进行图像压缩，旨在提高图像编码效率与传输速率，适用于多种图像数据处理场景。 在使用MATLAB开发SPIHT算法进行图像压缩的情况下，所编写的程序必须比JPEG版本表现得更好。
     
  • EZWS图像压缩算法
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    EZWS图像压缩算法是一种高效的图像数据处理技术，通过优化编码和解码过程，在保证图像质量的同时显著减少存储空间与传输带宽需求。 本代码为MATLAB代码，实现了经典的图像压缩算法EZW算法的完整过程，并能正常运行。
     
  • LZ77图像压缩算法
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    LZ77是一种广泛使用的无损数据压缩算法，它通过识别并替换输入字符串中的重复模式来减少文件大小。此技术同样适用于图像压缩，优化了存储和传输效率。 **图像压缩算法——LZ77** 在信息技术领域，数据压缩是至关重要的，尤其是在处理大量数据如图像、音频和视频时。LZ77是一种无损的数据压缩算法，由Abraham Lempel 和 Jacob Ziv 在1977年提出。它是LZ系列的一部分，在ZIP、PNG和DEFLATE等标准中广泛应用。 LZ77的核心思想是基于滑动窗口的概念。在给定的输入数据流中，算法会寻找最长匹配前缀，即当前输入序列与历史记录中的子序列进行比较找到最长相同部分，并将该匹配长度及位置编码为输出单元；未匹配的部分则直接输出。 **算法步骤：** 1. **设置滑动窗口**：首先设定一个固定大小的缓冲区（称为滑动窗口），用于存储最近接收到的数据。 2. **查找最长匹配**：对于每一个新的输入字符，从当前窗口位置向前搜索历史数据中找到最长相同子序列。 3. **生成编码单元**：一旦确定了长度和起始点，就创建一个包含这两个信息的编码单元。例如，如果找到了长度为5且起始于10的位置，则输出可能是`(5, 10)`的形式。 4. **输出编码单元及非匹配字符**：将上述步骤中生成的编码单元按照特定方式（如霍夫曼编码）进行压缩并发送出去，同时未被匹配的部分直接传送出。 5. **窗口滑动**：完成一次查找后，移动滑动窗口至下一个位置，并重复以上过程直至输入数据完全处理完毕。 **LZ77的优点与缺点：** 优点： - **灵活性**：该算法不需要预先了解输入数据的特性，适用于各种类型的数据压缩任务。 - **无损性**：由于是基于原文精确匹配进行编码，解压后的文件能够恢复为原始状态。 - **适应性**：随着数据的变化而自动调整以优化性能。 缺点： - **计算复杂度高**：对于每个输入字符都需要大量的查找操作，增加了算法的运行时间。 - **实时处理能力差**：由于依赖于历史信息进行匹配，不适合需要即时响应的应用场景。 - **压缩效率有限**：虽然对重复数据有很好的效果，但对于随机或无明显模式的数据则表现一般。 在实际应用中，LZ77通常会与其他技术结合使用以提高性能和减少输出大小。例如DEFLATE算法就是将LZ77与霍夫曼编码相结合，在ZIP及PNG文件格式中有广泛应用。 压缩包内的`Lz77.cpp`, `main.cpp`, `lz77.dsp` 和 `Lz77.h` 文件可能包含了一个C++实现的LZ77算法。其中，`Lz77.cpp`和`Lz77.h`文件包含了主要代码及接口定义；而`main.cpp`则可能是用于测试这些功能正确性和效率的程序脚本。此外，项目配置文件如 `lz77.dsp` 在Visual Studio中可用于编译调试此代码库。通过研究源码可以深入了解该算法的具体实现细节。
     
  • 【图片压缩】利用PCA算法进行图像压缩的MATLAB代码.zip
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    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。
     
  • 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。
     
  • LBG图像压缩经典算法
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    LBG算法是一种经典的向量量化和图像压缩技术，通过迭代过程将输入数据分割成多个代表性的码书向量，有效减少数据存储需求同时保持良好的视觉质量。 Linde, Buzo, and Gray (LBG) proposed a vector quantization (VQ) design algorithm that relies on a training sequence. This approach eliminates the need for multidimensional integration. The LBG algorithm is iterative in nature; in each iteration, it requires processing a large set of vectors known as the training set. Typically, this training set T={x1,x2,...,xM} consists of vectors sampled from a collection of typical signals to be encoded together. Here, xi represents an individual sampled vector and M denotes the size of the training set, which is significantly larger than the codebook size N.
     
  • 关于图像压缩和解压缩算法的分析
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    本论文深入探讨了多种图像压缩与解压缩算法的原理及应用效果，旨在通过对比分析不同技术的优势与局限性，为实际应用场景中的选择提供指导建议。 问题：将一张BMP图像的灰度值压缩存储到一个中间文件，并通过该中间文件还原原图。BMP文件由四个部分组成：位图文件头（Bitmap File Header）、位图信息（BitmapInfoHeader）、颜色表（Color Map）和位图数据（Data Bits或Data Body）。第一部分为BITMAPFILEHEADER结构体，长度固定为14个字节，定义如下： typedef struct tagBITMAPFILEHEADER{ WORD bfType; // 位图文件类型，必须是0x424D，“BM”字符串 DWORD bfSize; // 包括这14个字节在内的整个BMP文件大小... } 本段落详细介绍了图像解压缩与压缩算法，并附有源代码及注释。希望能提供帮助。
     
  • 压缩感知与压缩传感图像重建算法
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    本研究探讨了压缩感知理论及其在图像处理中的应用，特别是开发高效的压缩传感技术以实现高质量的图像重建。 该算法基于压缩感知的图像重建方法，通过将图像分块并应用正则化技术来提高重建性能和加快处理速度。