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圖片壓縮matlab

發布時間: 2024-11-03 20:52:14

❶ matlab 圖像壓縮問題

通常進行小波壓縮重構後的圖像是與原圖像相同尺寸的,除非你將其它高頻系數都刪去不用。壓縮後的圖像如果是xcomp的話,直接用size就行了吧。
據我所知xcomp應該不是重構後的圖像,只是去噪後的圖像,還得進行重構才能得到真正重構的圖像。

那可能是我孤陋寡聞了,不過要評價是否被壓縮了不是看圖像的大小變了沒有,而是看壓縮後的圖像佔多少空間,即所佔位元組數,與原圖所佔空間相比,這樣可以算出被壓縮了多少了

那這樣的話我看你要修改一下你的參數了,比如thr等應該是閾值吧。如果他里邊的數據都成片的相同,應該說已經閾值分割了呀。那我就不太了解了。

❷ matlab中如何求圖像的壓縮比 (代碼)

I=imread('文件名');
save Idata.mat
I1=whos('-file', 'Idata');
Bytes=I1.bytes; %原圖大小
壓縮圖進行同樣的操作,只要比較兩個圖像的Bytes就可以了吧

❸ Matlab DCT圖像壓縮【詳細解讀 參考源碼

離散餘弦變換(DCT)在圖像壓縮中發揮著關鍵作用,通過減少高頻數據的冗餘,實現高效的碼率壓縮。在工程背景中,視頻信號的低頻成分信息豐富,高頻成分相對較少,DCT利用這一特性,對低頻和高頻部分分別處理,從而降低熵值,提高編碼效率。國際學術界和工業界對DCT及其改進型MDCT的快速演算法研究極為關注,如MPEG標准中,DCT轉換後的頻率系數利於壓縮,整個視頻壓縮過程包括取樣、DCT、量化和編碼等步驟。

具體實現時,DCT計算可以通過拆分特性簡化,如8x8的DCT可以通過先進行一維行變換,再進行一維列變換,大大減少了計算量。例如,一維8行DCT需要64xS乘法和56xS加法,8列則再乘以64,總計1024次乘法和896次加法,相比直接計算,效率大大提高。著名的快速演算法如AAN和LLM演算法,通過行列分離策略,進一步優化了硬體實現。

想要更直觀地了解DCT圖像壓縮,可以參考相關案例圖,這些圖展示了DCT在實際應用中的步驟和效果,幫助我們理解這一技術的實際操作和效果。

❹ matlabimwrite壓縮圖片-matlab中如何使用imwrite實現jepg壓縮

matlab中的imwrite函數怎麼用

imwrite函數用於保存圖像,具體如下:

1、保存到當前文件夾下:imwrite(I,'');

2、保存到當前文件夾下的一個子文件result下:imwrite(I,'./result/');

3、保存到當前文件夾上一層的一個文件夾result下:imwrite(I,'../result/');

其中I為要保存圖像,為文件名,保存為png格式也可以是其他格式(jpeg,bmp,tif...)。

保存在matlab路徑下的子文件夾中,需要提前要提前建立一個文件夾result才可以。

因此可以這么寫:imwrite(I,'','quality',80);

(4)圖片壓縮matlab擴展閱讀:

關於imwrite函數

功能:該函數是把程序中的Mat類型的矩陣保存為圖像到指定位置。

函數形式:boolimwrite(conststring&filename,InputArrayimg,constvector<int>_ms=vector<int>())

參數列表:

filename:所需保存圖像的文件目錄和文件名,這里的文件名需要帶有圖像格式後綴。

img:img參數為圖像數據來源,其類型為Mat.

params:用來設置對應圖片格式的參數,因為一般情況下這些圖片格式都是經過了壓縮的,這里就是設置這些壓縮參數來控制圖片的質量。該參數是一個vector<int>類型,分別存paramid_1,paramValue_1,paramid_2,paramValue_2,

也就是說存入一對屬性值。若不設置該參數,則程序會自動根據所保存的圖像格式採用一個默認的參數。

matlab怎麼將壓縮後的圖像存入文件中再導出又轉換成圖像

使用imwrite函數。matlab將壓縮後的圖像存入文件中再導出又轉換成圖像,需要使用imwrite函數,MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體,用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境。

matlab中如何使用imwrite實現jepg壓縮

imwrite(A,filename,fmt)

fmt寫成'jpg'就可以了

❺ 如何用MATLAB進行圖像壓縮

I=imread('cameraman.tif');%輸入圖像
I=im2double(I);%數據類型轉換
T=dctmtx(8);%計算二維離散DCT矩陣
dct=@(x)T*x*T';%設置函數句柄
B=blkproc(I,[88],dct);%圖像塊處理
mask=[11110000%掩膜
11100000
11000000
10000000
00000000
00000000
00000000
00000000];
B2=blkproc(B,[88],@(x)mask.*x);%圖像塊處理
invdct=@(x)T'*x*T;%設置函數句柄
I2=blkproc(B2,[88],invdct);%圖像塊處理
imshow(I),figure,imshow(I2)%顯示原始圖像和壓縮重構圖像

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