【图像压缩】基于小波变换实现图像压缩matlab源码

2021-07-09 13:57:52 阅读：192 来源： 互联网

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

4 图像压缩编码

5 图像编码评价

二、源代码

clc; clear all; close all;
filename = fullfile(pwd, 'images', 'cameraman.tif');
x = imread(filename);%读取文件图片
num = 2;
[cf_vec, dim_vec] = wavedec_process(x, num, 'haar');%调用函数wavedec_process
th = 10;
y = waverec_process(cf_vec, dim_vec, 'haar', th);%调用函数waverec_process
output_img(x, y, filename, th, 'png');%输出图片
p = PSNR(x,y);%信噪比
fprintf('\n压缩前后图像的PSNR值为%.2f\n', p);
function [ya, yd] = dwt_process(x, lf, hf, num)
x = double(x);
ya = x;      
yd = [];
for i = 1 : num
    yli = conv(ya,lf);  
    yai = downsample_prcoess(yli);   
    yhi = conv(ya, hf);   
    ydi = downsample_prcoess(yhi);  
 function y = idwt_process(ya, yd, lf, hf)
alen = length(ya);        
dlen = length(yd);

while dlen - alen >= 0        
    yai = upsample_prcoess(ya);          
    yai = conv(yai, lf);      
    ydi = yd(dlen-alen+1:dlen);    
    ydi = upsample_prcoess(ydi);   
    ydi = conv(ydi, hf);      
    ya = yai + ydi;             
    yd = yd(1:dlen-alen);       
    function [cf_vec, dim_vec] = wavedec_process(x, num, wave_name)

if ndims(x) == 3
    x = rgb2gray(x);
end
[lf, hf] = wfilters(wave_name, 'd');
o = x;
x = double(x);
cf_vec = [];
dim_vec = size(x);
for i = 1 : num
    [ya, yv, yh, yd] = dwt2_process(x, lf, hf);
    tmp = {yv; yh; yd};
    dim_vec = [size(yv); dim_vec];
    cf_vec=[tmp; cf_vec];
    x = ya;
end
end
function S=PSNR(s,t)
[m, n, ~]=size(s);
s = im2uint8(mat2gray(s));
t = im2uint8(mat2gray(t));
s = double(s);
t = double(t);
sd = 0;
mi = m*n*max(max(s.^2));
for u = 1:m
    for v = 1:n
        sd = sd+(s(u,v)-t(u,v))^2;
    end
end
if sd == 0
    sd = 1;
end

在这里插入图片描述

标签：分析,process,ya,yd,于小波,图像压缩,源码,vec
来源： https://blog.51cto.com/u_15287693/3024751

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9

【图像压缩】基于小波变换实现图像压缩matlab源码

一、简介

二、源代码