精华内容
下载资源
问答
  • python环境下用opencv压缩图片尺寸,用python语言...python环境下用opencv压缩图片尺寸,用python语言引入poencv的方法,实用PIL处理图像比用OPENCV更好用。opencv通常是用来采集视频图像和图片的。数字图像处理怎么...

    python环境下用opencv压缩图片尺寸,用python语言...python环境下用opencv压缩图片尺寸,用python语言引入poencv的方法,实用PIL处理图像比用OPENCV更好用。opencv通常是用来采集视频图像和图片的。

    数字图像处理怎么用python和opencv写出一个瘦脸的算法当小编堕落时。谁会指着心脏最小编说:你特么能不能别这样老子心疼。

    #参考程序(whoami1978) f=1 for i in range (1,1001): f*=i print(f) #结果是个超大的数没有小编们这些成绩差的学生,怎么能衬托出好生的成绩呢。

    现今的图像压缩算法有哪些?急现今的图像压缩算法有哪些,请举例说明。。【图像压缩】当小编学会了控制脾气时就证明小编懂得了什么叫没必要

    浅谈图像压缩算法 余科亮 本文仅讨论静止图像的压缩基本算法,图像压缩的目的在于以较少的数据来 表示图像以节约存储费用,或者传输时间和费用。 JPEG压缩算法可以用失真的压缩方式来处理图像,但失真的程度却是肉眼所 无法辩认的。

    基于python语言的opencv如何把图片中指定区域截取基于python语言的opencv如何把图片中指定区域截取出来?比片中有人3-切割轮廓 (这是小编网站找的一篇 blog。

    分享python和opencv的ssim计算代码

    # import the necessary packagesfrom skimage.measure import compare_ssimimport argparseimport imutilsimport cv2 # construct the argument parse and parse the argumentsap = argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-f", "first",只是一味的把自己隐藏起来,却没想到会引起他人注意。

    在C++里基于opencv的图像清晰化的算法代码谁有啊?造成图像模糊的原因很多,你要处理的是哪一种? 不可能满足所有要分享的该如何跟你不想失去的人说再見?”小编没說再見,小编什么也没說,就这么走了。”

    基于matlab的图像压缩算法有哪些基于Matlab实现的经典的图像压缩算法,包括哈夫曼编码,算术编码、字典编码、行程编码-Lempel-zev 编码正交变换编码如DCT、子带编码 粒子、子采样、比特分配、矢量量化。

    基于OpenCV的匀速模糊图像复原与算法分析

    第2卷第35期21年501月湖南工业大学学报Vo.5N031-2Ma2v011JurlofHunUnvestfTehnogonanairiyocoly基于OpnV的匀速模糊图像复原与算法分析eC程凡永,罗海波(闽江学院计算机科学系,福建福州300518)摘要:对水平匀速直线运动造成的模糊图像进行频糖和砒霜择其一,人人择糖,可又有谁知,砒霜曾经也是糖,只因受尽沧桑,所以才成为断肠。

    个人毕业设计基于python开发的图像后来沧海月明吹皱了此间诗韵,白衣苍狗只是流云。

    本科生毕业论文(设计)题目:基于python开发的图像采集器之Airppt学部学科门类专业基于python开发的图像采集器之Airppt摘要本文设计了一个基于python开发的图像采集器,该设计通过普通的USB数字摄像头来捕捉和获取实时图像。

    展开全文
  • 图片在计算机存储的是图片中的一个一个像素,也...现在图像压缩问题是这样的:有一些像素序列{p1,p2,……,pn},当然每个像素值都是0到255之间的。要求对这样的像素序列进行分段,使得最后所需要的存储空间最小。比...

    图片在计算机存储的是图片中的一个一个像素,也就是像素的灰度值。灰度值的范围是0~255。有灰白图像和彩色图像,它们每个像素的通道数量不同。灰白图像是单通道的,而彩色图像是3个通道的(BGR),也就是彩色图像的每个像素都存放三个灰度值。

    现在图像压缩问题是这样的:有一些像素序列{p1,p2,……,pn},当然每个像素值都是0到255之间的。要求对这样的像素序列进行分段,使得最后所需要的存储空间最小。比如有些连续的像素点用4位进行存储就可以,那么就可以将这些像素点分在一段中,就没有必要把这些像素点用8位来存储,这样不就节省了一些存储空间嘛。

    可以将问题详细描述分析如下:如果最优的结果是将像素序列分成m段(0<=m<=n),假设每段有l[i]个像素点,我们限定0<=l[i]<=255,那么l[1]+l[2]+……+l[m]=n。所有段的像素点的数量加起来就等于总的像素数。第i段存储l[i]这个值需要8位(log(255)向上取整),每段每个像素的存储位数肯定是一样的(否则这些像素不可能分配在同一段中),用b[i]来表示,每段的存储位数一定是小于等于8的整数,因为灰度值的范围是[0,255],那么存储b[i]这个值呢?可想而知,一定是最多需要3位(log(8)向上取整)。

    也就是每段不管有多少个像素点,最起码得存储l[i]和b[i]这两个值,也就是说每段最少需要8+3=11位。当然,每段中有l[i]个像素点,每个像素点的灰度值用b[i]位存储,所以需要l[i]*b[i]位存储每段的像素点的灰度值,再加上上面分析的11位,每段总共需要的存储空间就是l[i]*b[i]+11。对于m段呢?需要位的存储空间。

    这是一个动态规划问题,满足最优子结构性质,也就是如果l[i],b[i](1<=i<=m)是{p1,p2,……,pn}的一个最优分段。显然,l[1],b[1]是{p1,p2,……,pl[1]}的一个最优分段,且l[i],b[i](2<=i<=m)是{pl[1]+1(l[1]+1是p的下标),...,pn}的一个最优分段。

    设s[i]表示前i个像素点{p1,p2,...,pi}所需要的总的存储位数。由最优子结构的性质可以知道,后面的s[i+1]等是依赖于s[i]的。也可以得到这样的递推公式:

    s[i]={s[i-k]+k*bmax(i-k+1,i)}+11,其中1<=k<=min{i,256},

    bmax(i,j)就是pi和pj之间的最大像素值所需的存储位数。

    程序代码可以见Compress.cpp

    ​​

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    若像素序列是{10,12,15,255,1,2},则执行结果如下:​

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    分析算法的空间复杂度和时间复杂度:Compress算法只需O(n)空间。由于compress()函数中j的循环次数不超过Lmax=256次,所以对于每一个i,都可以在O(1)的时间内找到最小的s[i],因此整个算法所需的计算时间为O(n)。

    手动计算 {10,12,15,255,1,2}的最优存储位数:

    i=1: 10是一个分段  需11+4=15位

    后面需11+5*8=51位

    总共需要15+51=66位

    i=2:{10,12}作为一段,需要11+2*4=19位

    {15,255,1,2}需要11+4*8=43位

    总共需要19+43=62位

    i=3:  ......

    最优分段如下:{10,12,15},{255},{1,2}

    (11+3*4)+(11+1*8)+(11+2*2)=57位。

    展开全文
  • 最后,计算了基于DCT快速变换的图像压缩算法的压缩比。同时,分析了DCT快速变换后的数据,验证了该算法用于图像压缩的合理性。关键词:DCT快速变换;霍夫曼编码;图像压缩中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号...

    摘要:该文借鉴静态图像压缩标准JPEG的理论研究成果,将其与DCT快速变换相结合,采用霍夫曼编码方法,用C语言编程实现灰度图像的压缩。最后,计算了基于DCT快速变换的图像压缩算法的压缩比。同时,分析了DCT快速变换后的数据,验证了该算法用于图像压缩的合理性。

    关键词:DCT快速变换;霍夫曼编码;图像压缩

    中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2014)34-8264-02

    随着多媒体技术的发展,人们获取信息由传统方式的模拟图像向数字图像转变。图像以数字形式便于计算机存储、处理和传输,具有质量好、成本低和可靠性高等特点。但是数字图像的数据量非常巨大,这对硬盘等存储设备提出了较高地要求,也对现有网络的传输带宽提出了非常高地需求。图像压缩是在满足一定保真度的前提下,对原始较大的数字图像进行变换、编码,去除冗余数据,从而使用较少的数据表示和传输,达到节省传输带宽或节省所需存储容量的目的。因此,图像压缩技术在多媒体领域得到广泛地应用。

    1 二维DCT快速变换

    通常对于一幅图像的处理是将图像分成一个一个的小块,然后再将每一个小块进行正交变换,从而为某一种信息处理做准备。该文将图像进行8×8分块,则其DCT变换公式为:

    由于余弦函数具有周期性,因此系数矩阵A中的每个元素取值除了[12]外,范围均在[cosnπ16,n=1,…,15],共16种情况。同理可知,AT中的每个元素取值范围与A相同,也为16种情况。而由公式(2) 求得的系数取值情况即为:[16×16=256]种。定义一个数组存储这256个系数,可减少DCT算法中乘法的次数为:[(64+8)×64=4608]次,大大简化计算,易于硬件实现。

    2 霍夫曼编码的实现

    首先要计算各符号出现的概率。这样就需要有一个扫描的过程。首先建立一个长为[256×256]的数组,并对文件中从开始到结束每个字符的出现次数进行计数统计,当读到结束标志时,完成计数。

    计数开始时文件的输入指针位置得到保存,并在完成时再恢复。经过这个步骤,得到了输入数据中每个符号出现的概率,即叶结点的权值。

    调整完各符号的概率后,接下来建立霍夫曼(Huffman)树。在建立树的过程中,需要在一个循环中将两个权值最低的自由结点连同这两结点的权值之和组合成一个新的内部结点。在实际实现过程中,首先搜索权值最低的两个结点,把它们的权相加,得到的和作为新结点的权值,然后在剩下的结点和新生成的结点中进行搜索,合并权值最小的两个结点,依次类推,一旦只剩下一个自由结点,Huffman树就完成了,而这个自由结点就是Huffman的树根。

    压缩一个文件,从根本上讲,是想顺着树从上向下工作,然后在每个结点处输出一个0位或1位,直至达到适当的叶结点为止。但是,树的结构不允许这么做。当从树根开始时,无法确定是从0树枝还是1树枝抵达某一特殊的符号。解决这个问题的方法之一是在建立树时在结点的结构中增加一个父成员。当组合两个最小的结点形成一个新的内部结点时,每个最小的结点都让其父结构设置成指向新的结点通过这个新结点,可以从叶结点开始,顺着树向上延伸,直到树根。当对一个文件进行压缩时,只需要通过递归地遍历整个树一次就可能建立一个代码表,而不必试着用树来对符号进行编码。这样便建立了一个代码表,其中包含每个符号的代码和每个代码的长度。一旦这张表建立起来,便可通过简单地输入输出文件中每个字符的适当代码来对这个文件编码。

    3 仿真验证

    采用C语言编程,该文对三幅灰度图像进行了基于DCT快速变换的压缩,样品图像及其解压后的图像分别如图1~3所示。

    三幅图像的具体数据分析如表1~2所示,给出了三幅图像的压缩比和峰值信噪比。

    4 结论

    本文借鉴静态图像压缩标准JPEG的研究成果,使用C语言编程实现了灰度图像的压缩。为了提高运算速度,该文提出了一种DCT快速变换,此算法依据二维DCT变换矩阵形式中系数矩阵每个元素的周期性,将系数矩阵相乘结果的任意情况存储,减少乘法操作。同时,采用C语言编写代码实现了基于DCT快速算法的灰度图像压缩。该文通过对一系列的实验结果进行分析,验证了DCT快速变换用于灰度图像压缩的合理性。

    参考文献:

    [1] 张春田.苏育挺.数字图像压缩编码[M].北京:清华大学出版社,2006:1-10.

    [2] 马平.数字图像处理[M]. 北京:电子工业出版社,2007:164-167.

    [3] 小野定康.JPEG/MPEG2技术[M].北京:科学出版社,2004:62-65.

    [4] 张旭东.卢国栋.图像编码基础和小波压缩技术[M].北京:清华大学出版社,2004:115-137.

    [5] 丁贵广.Visual C++ 6.0数字图像编码[M].北京:机械工业出版社,2004:53-82.

    [6] Gilge M,Engelhardt T,Mehlan R. Coding of arbitrarily shaped image segments based on a generalized orthogonal transform[J].Signal Processing on Image Commun, 2002,10:153-180.

    [7]T Sikora,Makai B. Shape-adaptive DCT for generic coding of video[J].IEEE Transactions on Circuits System and Video Technol,1995,1:59-62.

    [8] 曹雪虹.信息论与编码[M].北京:清华大学出版社,2004:16-34.

    [9] 阴躲芬.浅谈数字图像压缩编码技术[J].科技广场学报,2008(1):138-139.

    展开全文
  • DFT直接求解太过于复杂,FFT方法根据DFT求解过程中旋转因子的性质并引入分治算法思想,大大简化计算过程,被广泛应用在频谱分析的工程实践中,如matlab,C,C++,CUDA等底层实现 1 DFT简介\ 频谱分析是信号处理中的...

    一、简介

    FFT(Fast Fourier transform):快速傅里叶变换,是DFT的工程化实现方法。\ DFT直接求解太过于复杂,FFT方法根据DFT求解过程中旋转因子的性质并引入分治算法思想,大大简化计算过程,被广泛应用在频谱分析的工程实践中,如matlab,C,C++,CUDA等底层实现

    1 DFT简介\ 频谱分析是信号处理中的重要环节,从傅里叶变换FT,到拉普拉斯变换LT,离散时间傅里叶变换DTFT,Z变换ZT,到我们所讲的离散傅里叶变换DFT(他们之间的联系和区别见我的其他博客)。\ 相比于其他变换,DFT被广泛应用的原因是其输入的时域信号是离散的,输出的频域结果也是离散的。这就极大方便了我们进行基于计算机的频谱计算,存储和分析,没办法数字信号处理是大趋势。\ ​ DFT变换的公式为:\ 在这里插入图片描述\ 在这里插入图片描述\ 但为了分析方便,在FFT的计算过程中,我们依然使用k = 0 ∼ N − 1 k = 0 \sim N-1k=0∼N−1的选取策略。也即,如下:\ 在这里插入图片描述\ 2 旋转因子WWW的性质\ 在这里插入图片描述\ 3 FFT蝶形计算证明\ 在这里插入图片描述\ 在这里插入图片描述\ 在这里插入图片描述\ 在这里插入图片描述\ 在这里插入图片描述\ 在这里插入图片描述\ 4 FFT计算过程\ 在这里插入图片描述

    二、源代码

    ``` function varargout = fftencoding(varargin) % FFTENCODING M-file for fftencoding.fig % FFTENCODING, by itself, creates a new FFTENCODING or raises the existing % singleton*. % % H = FFTENCODING returns the handle to a new FFTENCODING or the handle to % the existing singleton*. % % FFTENCODING('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in FFTENCODING.M with the given input arguments. % % FFTENCODING('Property','Value',...) creates a new FFTENCODING or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before fftencodingOpeningFunction gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to fftencoding_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

    % Edit the above text to modify the response to help fft_encoding

    % Last Modified by GUIDE v2.5 18-Jun-2009 20:05:02

    % Begin initialization code - DO NOT EDIT guiSingleton = 1; guiState = struct('guiName', mfilename, ... 'guiSingleton', guiSingleton, ... 'guiOpeningFcn', @fftencodingOpeningFcn, ... 'guiOutputFcn', @fftencodingOutputFcn, ... 'guiLayoutFcn', [] , ... 'guiCallback', []); if nargin & isstr(varargin{1}) guiState.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end

    if nargout [varargout{1:nargout}] = guimainfcn(guiState, varargin{:}); else guimainfcn(guiState, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT

    % --- Executes just before fftencoding is made visible. function fftencodingOpeningFcn(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 fftencoding (see VARARGIN) cr = 0.5; I = imread('lena.bmp'); axes(handles.axes1); imshow(I); I = double(I)/255; fftcoe = blkproc(I,[8 8],'fft2(x)'); coevar = im2col(fftcoe,[8 8],'distinct'); coe = coevar; [y,ind] = sort(coevar); [m,n] = size(coevar); snum = 64-64cr; for i = 1:n coe(ind(1:snum),i) = 0; end B2 = col2im(coe,[8 8],[512 512],'distinct'); I2 = blkproc(B2,[8,8],'ifft2(x)'); axes(handles.axes2); imshow(I2); e = double(I) - double(I2); [m,n]=size(e); erms = sqrt(sum(e(:).^2)/(mn)); set(handles.ermsedit,'string',erms); set(handles.credit,'string',0.5); % Choose default command line output for fft_encoding handles.output = hObject;

    % Update handles structure guidata(hObject, handles);

    % UIWAIT makes fft_encoding wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1);

    % --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = fftencodingOutputFcn(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 during object creation, after setting all properties. function imagepopmenuCreateFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to imagepop_menu (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

    % Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows. % See ISPC and COMPUTER. if ispc set(hObject,'BackgroundColor','white'); else set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); end

    % --- Executes on selection change in imagepopmenu. function imagepopmenuCallback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to imagepopmenu (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) val = get(hObject,'value'); str = get(hObject,'string'); cr = str2num(get(handles.credit,'string')); switch str{val} case 'Lena' I = imread('lena.bmp'); case 'Cameraman' I = imread('cameraman.tif'); case 'Peppers' I = imread('peppers.bmp'); case 'Fingerprint' I = imread('fingerprint.jpg'); case 'Licenceplate' I = imread('licenceplate.jpg'); case 'Cloudy' I = imread('cloudy.tif'); end axes(handles.axes1); imshow(I); I = double(I)/255; fftcoe = blkproc(I,[8 8],'fft2(x)'); coevar = im2col(fftcoe,[8 8],'distinct'); coe = coevar; [y,ind] = sort(coevar); [m,n] = size(coevar); snum = 64-64cr; for i = 1:n coe(ind(1:snum),i) = 0; end B2 = col2im(coe,[8 8],size(I),'distinct'); I2 = blkproc(B2,[8,8],'ifft2(x)'); axes(handles.axes2); imshow(I2); e = double(I) - double(I2); [m,n]=size(e); erms = sqrt(sum(e(:).^2)/(mn)); set(handles.ermsedit,'string',erms); clc; % Hints: contents = get(hObject,'String') returns imagepopmenu contents as cell array % contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from imagepop_menu

    % --- Executes during object creation, after setting all properties. function creditCreateFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to cr_edit (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

    % Hint: edit controls usually have a white background on Windows. % See ISPC and COMPUTER. if ispc set(hObject,'BackgroundColor','white'); else set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')); end

    function creditCallback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to cr_edit (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

    % Hints: get(hObject,'String') returns contents of credit as text % str2double(get(hObject,'String')) returns contents of credit as a double

    % --- Executes on button press in applybutton. function applybuttonCallback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to applybutton (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) cr = str2num(get(handles.credit,'string')); I = getimage(handles.axes1); I = double(I)/255; fftcoe = blkproc(I,[8 8],'fft2(x)'); coevar = im2col(fftcoe,[8 8],'distinct'); coe = coevar; [y,ind] = sort(coevar); [m,n] = size(coevar); snum = 64-floor(64*cr); for i = 1:n coe(ind(1:snum),i) = 0; end B2 = col2im(coe,[8 8],size(I),'distinct'); I2 = blkproc(B2,[8,8],'ifft2(x)'); axes(handles.axes2); imshow(abs(I2)); e = double(I) - double(I2); [m,n]=size(e); erms = sqrt(sum(e(:).^2)/(m*n)); set(handles.ermsedit,'string',erms); % --- Executes on button press in closebutton. function closebuttonCallback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to closebutton (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) close(fft_encoding); ```

    三、运行结果

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 基于几何特征的模板匹配通过计算模板图像与目标图像特征信息,来判断目标图像中是否有与模板图像相近或相同的图像。 模板匹配的大致流程: 首先,需要制作一个模板,并以模板图像以一定角度旋转,制作0°–360°各个...
  • 基于Handel-C的CCSDS图像压缩算法实现研究【摘要】:伴随着航天遥感技术的迅猛发展,采集空间图像的需求也日益增长。为了解决有限的卫星通信信道容量和海量数据下传的矛盾,应用卫星数传系统在图像数据下传之前必须...
  • 动态规划算法实现数字图像压缩的研究维普资讯总第222期 计算机与数字工程 VOl_36NOq.42008年第 4期 Computer&Digital Engineering ...
  • 【实例截图】【核心代码压缩感知图像重构算法├── BCS implemented│ ├── BCSvb.m│ ├── cameraman.pgm│ ├── demo_BCSvb_1d.m│ ├── demo_BCSvb_2d.m│ ├── demo_BCSvb_2d_small.m│...
  • 基于DCT的图像压缩编码算法的MATLAB实现 摘要 随着科学技术的发展,... 首先说明了图像压缩在现代通信中的必要性和可行性,然后讲述了MATLAB及其图像处理工具箱的相关知识,并对基于DCT变换的JPEG图像压缩算法进行了...
  • 图像压缩算法 JPEG2000

    2021-04-22 09:00:44
    JPEG2000和JEPG都是静止图像压缩标准,最大区别是在空间域至频域转换。 JPEG是基于离散余弦变换(DCT), 而JEPG2000是基于离散小波变换(DWT) (补充说明:流媒体一般都采用视频压缩标准如MPEG2 h.264等) JPEG...
  • 本文主要介绍了基于哈夫曼编码图像压缩技术的原理、算法、过程,并利用matlab作为编程开发工具,开发了一个对256色BMP图像进行压缩.解压缩的软件系统,验证了算法的合理性和可行性. 为了节省空间,在对数据进行编码时,...
  • JPEG)编码算法及压缩过程的实现摘要本文首先介绍了静态图像压缩(JPEG)编码算法的基本原理、压缩的实现过程及其重要过程的离散余弦变换(DCT)算法的实现原理及软件实现的例程,其次着重介绍了压缩过程中的DCT、量化和...
  • 算法设计之图像压缩

    2021-06-08 10:29:24
    图像中有一大部分的颜色的相同的或是相近的,能不能有更好的方式存储? 三、解决方案: 将像素点的序列{p1,p2,p3…pn}分为m段,每段是所占位数相近的像素点,得到新序列为{s1,s2,s3…sm},每一段中包含一个或者多...
  • RLE压缩算法

    2021-11-18 10:33:51
    RLE全称(run-length encoding),翻译为游程编码,又译行程长度编码,又称变动长度编码法(run coding),在控制论中对于二值图像而言是一种编码方法,对连续的黑、白像素数(游程)以不同的码字进行编码。...
  • 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...在图像处理方面的图像...
  • 概述 在计算机图形学中,存在许多纹理压缩方案。压缩既减少了纹理内存占用,又降低了使用纹理的带宽要求。...unity图像压缩算法原理概述目的术语算法S3TC1. BC1 with no alpha2. BC1 with alpha3. B
  • 人工智能及识别技术本栏目责任编辑:唐一东第5卷第21期(2009年7月)基于Matlab 的灰度图像DCT 与RLE 的混合有损压缩朱玲芳,刘任任(湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105)摘要:分别介绍了图像压缩编码技术DCT 和RLE...
  • 小波变换是在短时傅里叶变换的基础上发展起来的一种新型变换方法,他是一种时—...小波变换由于具有很好的时—频特性而且可以匹配人类视觉系统的特性,因而得到图像压缩编码领域的极大关注。小波分析在图像领域的应...
  • 图像压缩就是就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数,去除多余数据。以数学的观点来看,这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合。\ 图像压缩是指以较少的比特有损或无损...
  • matlab实现jpeg算法进行图像压缩的源代码function jpeg%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...
  • 图像增强算法

    2021-10-08 16:27:11
    图像增强算法(直方图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换) 一、图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度、对比度、饱和度、色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等。 图像增强往往经过多个算法的组合,...
  • 基于小波变换的图像压缩是指对图像应用小波变换算法来进行多分辨率分解,通过对小波系数进行编码来实现图像压缩。处理流程为1,对图像进行多级小波分解,得到相应的小波系数;2,对每层小波系数进行量化,得到量化...
  • 介绍了JPEG图像压缩算法,并在MATLAB数学分析工具环境下从实验角度出发,较为直观地探讨了DCT在JPEG图像压缩中的应用.仿真实验表明,用MATLAB来实现离散余弦变换的图像压缩,具有方法简单,速度快,误差小的优点,大大提高...
  • 图像压缩的过程可以概括成图所示的三个步骤,原始图像经映射变换后的数据再经量化器和熵编码器成为码流输出。(1)映射变换。其目的是通过映射改变图像数据的特性,使之更有利于压缩编码。(2)量化器。在限失真编码中要...
  • 图像压缩上,行程编码(RLE)一般用于压缩二值化图像,因为它是基于重复的压缩算法,比如: 二维图像降维后(压缩前):0 0 0 0 0 255 255 255 0 0 255 行程编码压缩后:5 0 3 255 2 0 1 255 (压缩格式为:数量+...
  • import java.util.Scanner;public class ArithmeticCode {public Scanner sc = new Scanner(System.in);// 控制台输入对象public Unit[] arrU = new Unit[4];// 用以存储符号概率对象public int step = 1...
  • 【Matlab图像压缩】DCT+量化+huffman JPEG图像压缩【含源码 1217期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社,2020. [2]...
  • 基于PCA的图像压缩及人脸识别算法一、PCA基础知识二、 算法分析与MATLAB仿真原始数据图像的处理功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合...
  • Retinex图像增强算法

    2020-12-24 04:22:41
    前一段时间研究了一下图像增强算法,发现Retinex理论在彩色图像增强、图像去雾、彩色图像恢复方面拥有很好的效果,下面介绍一下我对该算法的理解。Retinex理论Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一...
  • 基于C语言的JPEG优化压缩算法及实现.PDF《现代电子技术》2007 年第 16 期总第 255 期 嵌入式与单片机基于 C 语言的JPEG 优化压缩算法及实现于会臻 ,侯国成( 内蒙古工业大学 信息工程学院 内蒙古 呼和浩特 0 10051)...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 52,527
精华内容 21,010
关键字:

图像压缩算法代码