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  • 第三章第3章 基于小波变换图像压缩与MATLAB实现MATLAB优化算法案例分析与应用 第三章1974年法国工程师J.Morlet首先提出小波变换的概念1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基并与S.Mallat合作建立了...
  • 这个文件适合基于小波变换图像压缩方法,对图像进行小波变换的压缩!希望你能用的到!
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  • 摘要:现代图像压缩技术的一个发展趋势是从基于 ...本文在研究小波变换图像压缩理论的基础上,运用 MATLAB 软件进行算法仿真实验,并利用 MATLABGUI 图形用户界面构建实验系统,该系统能够将压缩前后的图像进行对比...

    摘要:现代图像压缩技术的一个发展趋势是从基于 DCT 变换的压缩转向基于小波变换的压缩。小波变换为图像处理分析提供了一种基于多尺度、集频谱、结构和统计方法于一体的综合分析方法,基于小波变换的图像压缩方法已经受到科研人员的广泛关注。本文在研究小波变换图像压缩理论的基础上,运用 MATLAB 软件进行算法仿真实验,并利用 MATLABGUI 图形用户界面构建实验系统,该系统能够将压缩前后的图像进行对比显示,并计算和显示图像压缩率、均方误差等重要参数,为使用者带来了方便。

    关键词:小波变换,图像压缩,MATLAB,GUI

    目录

    摘要

    Abstract

    1 绪论-6

    1.1 论文研究背景-6

    1.2 图像压缩技术的发展-6

    1.3 小波变换在图像压缩中的应用及其发展-6

    2 图像压缩的基本原理-7

    2.1 图像压缩基本方法-8

    2.2 图像压缩的标准-9

    2.3 图像压缩效果的评估-10

    3.小波变换的 MATLAB 实现-10

    3.1 图像压缩算法-10

    3.2 小波基函数的介绍-11

    4 小波变换图像压缩算法的 GUI 设计-13

    4.1 图形用户界面简介-13

    4.2 图形界面设计的 MATLAB 实现-13

    4.3 图形界面设计过程-13

    5 运行结果显示及分析-15

    5.1 小波变换的界面实现-15

    5.2 主要程序-18

    结-论-22

    参 考 文 献-23

    致-谢-24

    展开全文
  • 针对现有压缩算法计算量大以及压缩质量差等问题,文章根据图像能量的分布特性,提出了一种基于能量的自适应小波变换图像压缩算法。通过优化扫描法以及小波的分解模式来提高算法的准确率,并根据低频子带的扰动性大小...
  • 基于DFT_DCT和小波变换图像压缩与Matlab实现
  • 基于matlab GUI小波变换图像压缩分析 二、源代码 unction varargout = multi_wavelet(varargin) % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... '...

    一、简介

    基于matlab GUI小波变换图像压缩分析

    二、源代码

    unction varargout = multi_wavelet(varargin)
    
    % Begin initialization code - DO NOT EDIT
    gui_Singleton = 1;
    gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...
                       'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...
                       'gui_OpeningFcn', @multi_wavelet_OpeningFcn, ...
                       'gui_OutputFcn',  @multi_wavelet_OutputFcn, ...
                       'gui_LayoutFcn',  [] , ...
                       'gui_Callback',   []);
    if nargin && ischar(varargin{1})
        gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
    end
    
    if nargout
        [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
    else
        gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
    end
    % End initialization code - DO NOT EDIT
    
    
    % --- Executes just before multi_wavelet is made visible.
    function multi_wavelet_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
    % This function has no output args, see OutputFcn.
    % hObject    handle to figure
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    % varargin   command line arguments to multi_wavelet (see VARARGIN)
    
    % Choose default command line output for multi_wavelet
    handles.output = hObject;
    
    % Update handles structure
    guidata(hObject, handles);
    
    % UIWAIT makes multi_wavelet wait for user response (see UIRESUME)
    % uiwait(handles.figure1);
    
    
    % --- Outputs from this function are returned to the command line.
    function varargout = multi_wavelet_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) 
    % varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);
    % hObject    handle to figure
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    
    % Get default command line output from handles structure
    varargout{1} = handles.output;
    
    
    % --- Executes on button press in pushbutton1.
    function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to pushbutton1 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    global I ;
    [fname,pname]=uigetfile('*.*');
    I=imread(strcat(pname,'\',fname));
    [m,n,k]=size(I);
    if k~=1
    I=rgb2gray(I);
    end
    I=double(I);
    axes(handles.axes1);
    imshow(mat2gray(I));
    title('原始图像的灰度图');
    
    % --- Executes on selection change in popupmenu1.
    function popupmenu1_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to popupmenu1 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    
    % Hints: contents = get(hObject,'String') returns popupmenu1 contents as cell array
    %        contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from popupmenu1
    
    global I ;
    w1=get(handles.popupmenu1,'value')
    switch w1   %选择小波基
    case 1
       w2= 'bior 3.7';
    case 2
        w2='bior 1.1';
    case 3    
        w2='bior 1.3';
    case 4    
        w2='bior 1.5';
    case 5    
       w2='bior 2.2';
    case 6   
       w2='bior 2.4';
    case 7   
       w2= 'bior 2.6';
    case 8   
        w2='bior 2.8';
    case 9    
        w2='bior 3.1';
    case 10    
        w2='bior 3.3';
    case 11    
        w2='bior 3.5';
    case 12    
        w2='bior 3.9';
    case 13    
        w2='bior 4.4';
    case 14    
        w2='bior 5.5';
    case 15    
        w2='bior 6.8';
    case 16    
        w2='db1';
    case 17    
        w2='db4';
    case 18    
        w2='db15';
    end
    disp('压缩前图像的大小');%显示文字
    whos('I')           %显示图像属性
    % 进行二维小波变换 'bior3.7'
    [a,b] = wavedec2(I, 3,w2); % 分三层,wavedec2:2维多层小波分解
    % 提取各层低频信息
    c1 = appcoef2( a, b,w2, 1 );%提取二维小波分解低频系数
    axes(handles.axes18);
    imshow(c1, []);
    title('第一层低频部分:');
    ca1=wcodemat(c1,440,'mat',0);   %对第一层信息进行量化编码
    axes(handles.axes2);
    imshow(ca1, []);
    title('第一次压缩后图像:');
    disp('第一次压缩图像的大小');%显示文字
    whos('ca1');
    c2= appcoef2( a, b,w2, 2 );
    axes(handles.axes19);
    imshow(c2, []);
    title('第二层低频部分:');
    ca2=wcodemat(c2,440,'mat',0);   %对第一层信息进行量化编码
    axes(handles.axes6);
    

    三、运行结果

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    四、备注

    版本:2014a

    展开全文
  • 基于MATLAB的小波变换图像压缩及仿真实现
  • 基于matlab GUI小波变换图像压缩分析 二、源代码 unction varargout = multi_wavelet(varargin) % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... '...

    一、简介

    1974年,法国工程师J.Morlet首先提出小波变换的概念,1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基,并与S.Mallat合作建立了构造小波基的多尺度分析之后,小波分析才开始蓬勃发展起来。小波分析的应用领域十分广泛,在数学方面,它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图像处理方面的图像压缩、分类、识别与诊断,去噪声等。本章将着重阐述小波在图像中的应用分析。
    1 小波变换原理
    小波分析是一个比较难的分支,用户采用小波变换,可以实现图像压缩,振动信号的分解与重构等,因此在实际工程上应用较广泛。小波分析与Fourier变换相比,小波变换是空间域和频率域的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。小波变换通过伸缩和平移等基本运算,实现对信号的多尺度分解与重构,从而很大程度上解决了Fourier变换带来的很多难题。
    小波分析作一个新的数学分支,它是泛函分析、Fourier分析、数值分析的完美结晶;小波分析也是一种“时间—尺度”分析和多分辨分析的新技术,它在信号分析、语音合成、图像压缩与识别、大气与海洋波分析等方面的研究,都有广泛的应用。
    (1)小波分析用于信号与图像压缩。小波压缩的特点是压缩比高,压缩速度快,压缩后能保持信号与图像的特征不变,且在传递中能够抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多,具体有小波压缩,小波包压缩,小波变换向量压缩等。
    (2)小波也可以用于信号的滤波去噪、信号的时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘检测等。
    (3)小波分析在工程技术等方面的应用概括的包括计算机视觉、曲线设计、湍流、远程宇宙的研究与生物医学方面。
    2 多尺度分析
    在这里插入图片描述
    3 图像的分解和量化
    在这里插入图片描述
    4 图像压缩编码
    在这里插入图片描述
    5 图像编码评价
    在这里插入图片描述

    二、源代码

    unction varargout = multi_wavelet(varargin)
    
    % Begin initialization code - DO NOT EDIT
    gui_Singleton = 1;
    gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...
                       'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...
                       'gui_OpeningFcn', @multi_wavelet_OpeningFcn, ...
                       'gui_OutputFcn',  @multi_wavelet_OutputFcn, ...
                       'gui_LayoutFcn',  [] , ...
                       'gui_Callback',   []);
    if nargin && ischar(varargin{1})
        gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
    end
    
    if nargout
        [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
    else
        gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
    end
    % End initialization code - DO NOT EDIT
    
    
    % --- Executes just before multi_wavelet is made visible.
    function multi_wavelet_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
    % This function has no output args, see OutputFcn.
    % hObject    handle to figure
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    % varargin   command line arguments to multi_wavelet (see VARARGIN)
    
    % Choose default command line output for multi_wavelet
    handles.output = hObject;
    
    % Update handles structure
    guidata(hObject, handles);
    
    % UIWAIT makes multi_wavelet wait for user response (see UIRESUME)
    % uiwait(handles.figure1);
    
    
    % --- Outputs from this function are returned to the command line.
    function varargout = multi_wavelet_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) 
    % varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);
    % hObject    handle to figure
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    
    % Get default command line output from handles structure
    varargout{1} = handles.output;
    
    
    % --- Executes on button press in pushbutton1.
    function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to pushbutton1 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    global I ;
    [fname,pname]=uigetfile('*.*');
    I=imread(strcat(pname,'\',fname));
    [m,n,k]=size(I);
    if k~=1
    I=rgb2gray(I);
    end
    I=double(I);
    axes(handles.axes1);
    imshow(mat2gray(I));
    title('原始图像的灰度图');
    
    % --- Executes on selection change in popupmenu1.
    function popupmenu1_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to popupmenu1 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    
    % Hints: contents = get(hObject,'String') returns popupmenu1 contents as cell array
    %        contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from popupmenu1
    
    global I ;
    w1=get(handles.popupmenu1,'value')
    switch w1   %选择小波基
    case 1
       w2= 'bior 3.7';
    case 2
        w2='bior 1.1';
    case 3    
        w2='bior 1.3';
    case 4    
        w2='bior 1.5';
    case 5    
       w2='bior 2.2';
    case 6   
       w2='bior 2.4';
    case 7   
       w2= 'bior 2.6';
    case 8   
        w2='bior 2.8';
    case 9    
        w2='bior 3.1';
    case 10    
        w2='bior 3.3';
    case 11    
        w2='bior 3.5';
    case 12    
        w2='bior 3.9';
    case 13    
        w2='bior 4.4';
    case 14    
        w2='bior 5.5';
    case 15    
        w2='bior 6.8';
    case 16    
        w2='db1';
    case 17    
        w2='db4';
    case 18    
        w2='db15';
    end
    disp('压缩前图像的大小');%显示文字
    whos('I')           %显示图像属性
    % 进行二维小波变换 'bior3.7'
    [a,b] = wavedec2(I, 3,w2); % 分三层,wavedec2:2维多层小波分解
    % 提取各层低频信息
    c1 = appcoef2( a, b,w2, 1 );%提取二维小波分解低频系数
    axes(handles.axes18);
    imshow(c1, []);
    title('第一层低频部分:');
    ca1=wcodemat(c1,440,'mat',0);   %对第一层信息进行量化编码
    axes(handles.axes2);
    imshow(ca1, []);
    title('第一次压缩后图像:');
    disp('第一次压缩图像的大小');%显示文字
    whos('ca1');
    c2= appcoef2( a, b,w2, 2 );
    axes(handles.axes19);
    imshow(c2, []);
    title('第二层低频部分:');
    ca2=wcodemat(c2,440,'mat',0);   %对第一层信息进行量化编码
    axes(handles.axes6);
    

    三、运行结果

    在这里插入图片描述
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    四、备注

    版本:2014a

    展开全文
  • 该算法是在完成行向小波变换后以累进方式完成列向小波变换,降低了对存储容量的需求,在大数据量图像压缩上优势明显。针对基于行的特点,采用整数实现的提升格式代替传统的Mallat塔式算法,实现CDF9/7的双正交小波...
  • 基于小波变换原理的图像压缩的MATLAB程序
  • DCT变化,系数量化,逆变换重建图像,输出MSE,PSNR以及压缩比。  三层DWT变换,输出低频高频占比 高频子带置零,并重建图像,输出PSNR值,压缩图像检索,包含测试用图,下载后更改路径即可使用
  • 通过小波变换,可以对图像进行分级的压缩编码
  • 一、简介 1974年,法国工程师J.Morlet首先提出小波变换的概念,1986年著名...在图像处理方面的图像压缩、分类、识别与诊断,去噪声等。本章将着重阐述小波在图像中的应用分析。 1 小波变换原理 小波分析是一个比较难的

    一、简介

    1974年,法国工程师J.Morlet首先提出小波变换的概念,1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基,并与S.Mallat合作建立了构造小波基的多尺度分析之后,小波分析才开始蓬勃发展起来。小波分析的应用领域十分广泛,在数学方面,它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图像处理方面的图像压缩、分类、识别与诊断,去噪声等。本章将着重阐述小波在图像中的应用分析。
    1 小波变换原理
    小波分析是一个比较难的分支,用户采用小波变换,可以实现图像压缩,振动信号的分解与重构等,因此在实际工程上应用较广泛。小波分析与Fourier变换相比,小波变换是空间域和频率域的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。小波变换通过伸缩和平移等基本运算,实现对信号的多尺度分解与重构,从而很大程度上解决了Fourier变换带来的很多难题。
    小波分析作一个新的数学分支,它是泛函分析、Fourier分析、数值分析的完美结晶;小波分析也是一种“时间—尺度”分析和多分辨分析的新技术,它在信号分析、语音合成、图像压缩与识别、大气与海洋波分析等方面的研究,都有广泛的应用。
    (1)小波分析用于信号与图像压缩。小波压缩的特点是压缩比高,压缩速度快,压缩后能保持信号与图像的特征不变,且在传递中能够抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多,具体有小波压缩,小波包压缩,小波变换向量压缩等。
    (2)小波也可以用于信号的滤波去噪、信号的时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘检测等。
    (3)小波分析在工程技术等方面的应用概括的包括计算机视觉、曲线设计、湍流、远程宇宙的研究与生物医学方面。
    2 多尺度分析
    在这里插入图片描述
    3 图像的分解和量化
    在这里插入图片描述
    4 图像压缩编码
    在这里插入图片描述
    5 图像编码评价
    在这里插入图片描述

    二、源代码

    %第一层小波分解
    clc,clear
    load wbarb;
    image(X);
    colormap(map);
    colorbar;
    % 小波分解
    [cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(X,'bior3.7');
    % 第一层小波逼近系数--cA1
    % 水平系数--cH1
    % 垂直系数--cV1
    % 对角系数--cD1
    A1 = upcoef2('a',cA1,'bior3.7',1);
    H1 = upcoef2('h',cH1,'bior3.7',1); 
    V1 = upcoef2('v',cV1,'bior3.7',1);
    D1 = upcoef2('d',cD1,'bior3.7',1);
    %显示第一层小波分解图形
    colormap(map);
    subplot(2,2,1); image(wcodemat(A1,192));
    title('第一层小波逼近系数A1')
    subplot(2,2,2); image(wcodemat(H1,192));
    title('第一层小波水平系数H1')
    subplot(2,2,3); image(wcodemat(V1,192));
    title('第一层小波垂直系数V1') 
    subplot(2,2,4); image(wcodemat(D1,192));
    title('第一层小波对角系数D1')
    
    
    %% 由单层逆小波变换重新产生一副图像
    % 逆变换
    Xsyn = idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'bior3.7');
    %To perform a level 2 decomposition of the image
    [C,S] = wavedec2(X,2,'bior3.7'); 
    %To extract the level 2 approximation coefficients from C
    cA2 = appcoef2(C,S,'bior3.7',2);
    %To extract the first- and second-level detail coefficients from C
    cH2 = detcoef2('h',C,S,2);
    cV2 = detcoef2('v',C,S,2);
    cD2 = detcoef2('d',C,S,2);
    cH1 = detcoef2('h',C,S,1);
    cV1 = detcoef2('v',C,S,1);
    cD1 = detcoef2('d',C,S,1);
    %To reconstruct the level 2 approximation from C
    A2 = wrcoef2('a',C,S,'bior3.7',2);
    %To reconstruct the level 1 and 2 details from C
    H1 = wrcoef2('h',C,S,'bior3.7',1);
    V1 = wrcoef2('v',C,S,'bior3.7',1);
    D1 = wrcoef2('d',C,S,'bior3.7',1);
    H2 = wrcoef2('h',C,S,'bior3.7',2);
    V2 = wrcoef2('v',C,S,'bior3.7',2);
    D2 = wrcoef2('d',C,S,'bior3.7',2);
    end
    

    三、运行结果

    在这里插入图片描述

    四、备注

    版本:2014a

    展开全文
  • 一、简介 1974年,法国工程师J.Morlet首先提出小波变换的概念,1986年著名...在图像处理方面的图像压缩、分类、识别与诊断,去噪声等。本章将着重阐述小波在图像中的应用分析。 1 小波变换原理 小波分析是一个比较难的
  • 完整代码可直接运行,运行效果图见压缩包
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  • 一、简介 1974年,法国工程师J.Morlet首先提出小波变换的概念,1986年著名...在图像处理方面的图像压缩、分类、识别与诊断,去噪声等。本章将着重阐述小波在图像中的应用分析。 1 小波变换原理 小波分析是一个比较难的
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  • % Wavelet image compression - RGB imagesclear all;close all;% Reading an image fileim = input('Enter a image');X=imread(im);% inputting the decomposition level and name of the waveletn=input('Enter th...
  • 在图像数据的特殊情况下,可以使用图像压缩技术来减小数据的尺寸和体积,以确保便于处理和分析。 在这项工作中,我们研究了使用小波变换的概念验证多分辨率分析,这是一种在信号处理和表示中使用的流行数学和分析...

空空如也

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小波变换图像压缩