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資源簡介

小波變換在圖像壓縮中的應用，用MATLAB實現時因為MATLAB自帶小波分析工具箱，所以編程比較簡便，主要是算法要理解。這里附上了4個程序代碼，1是局部壓縮，2、3是兩個壓縮實例（EZW算法，讓部分高頻系數置零），4是閾值確定實例。載入圖像時MATLAB軟件自帶的，因此不需要轉換圖像格式等語句。另外，一些函數的不理解的，可以查看help看函數的意義。因為實驗結果上傳起來比較費時，所以只給了源文件。僅供學習參考。希望能起到幫助作用

資源截圖

代碼片段和文件信息 

%基于小波變換的圖像局部壓縮
load?wbarb
%使用sym4小波對信號進行一層小波分解
[calchlcvlcdl]=dwt2（X‘sym4‘）;
codcal=wcodemat（cal192）;
codchl=wcodemat（chl192）;
codcvl=wcodemat（cvl192）;
codcdl=wcodemat（cdl192）;
%將四個系數圖像組合成一個圖像
codx=[codcalcodchlcodcdlcodcdl]
%復制原圖像的小波系數
rcal=cal;
rchl=chl;
rcvl=cvl;
rcdl=cdl;
%將三個細節系數的中部置零
rchl（33:9733:97）=zeros（6565）;
rcvl（33:9733:97）=zeros（6565）;
rcdl（33:9733:97）=zeros（6565）;
codrcal=wcodemat（rcal192）;
codrchl=wcodemat（rchl192）;
codrcvl=wcodemat（rcvl192）;
codrcdl=wcodemat（rcdl192）;
%將處理后的系數圖像組合為一個圖像
codrx=[codrcalcodrchlcodrcvlcodrcdl]
%重建處理后的系數
rx=idwt2（rcalrchlrcvlrcdl‘sym4‘）;
subplot（221）;image（wcodemat（X192））colormap（map）;title（‘原始圖像‘）;
subplot（222）;image（codx）colormap（map）;title（‘一層分解后各層系數圖像‘）;
subplot（223）;image（wcodemat（rx192））colormap（map）;title（‘壓縮圖像‘）;
subplot（224）;image（codrx）colormap（map）;title（‘處理后各層系數圖像‘）;
%求壓縮信號的能量成分
per=norm（rx-X）
per=1.0000
%求壓縮信號與原信號的標準差
err=norm（rx-X）
err=586.4979

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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?????文件???????1123??2010-05-10?10:15??wavelet?-image?compression\compression1.m

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