DCT域分形图像压缩算法的实现

EZW 图像压缩算法是一种基于小波变换的无损压缩技术，能高效地图像数据，适合对图像质量要求高的应用场景。算法的核心在于利用零值的局部聚集性，通过扫描和编码压缩图像。你可以使用 MATLAB 实现 EZW，先进行图像预，再进行小波变换，按扫描策略找出并编码非零系数，最终生成压缩文件。如果你对图像压缩技术感兴趣，EZW 算法的实现既能理解算法原理，还能直观比较压缩前后的效果。不过，MATLAB 实现的效率相比专门的库有些差，实际应用中可以考虑更高效的实现方式哦。

该项目利用MATLAB实现了多种图像压缩编码与解码方法，并提供详细的算法代码。项目对图像编码技术进行了全面总结，适合学习和研究图像压缩的开发者。

MATLAB的八数码求解算法，用于图像缩小的基础原理，可供参考。

这个 Matlab JPEG 压缩算法基于《多媒体工程学图像和视频压缩》第七章内容实现。该代码作为“图像和视频编码系统”课程的一部分，专为 Matlab 设计。该课程是 Pompeu Fabra 大学（巴塞罗那）视听系统工程学位第二年的课程。 使用方法：1. 将名为“kodim14.bmp”的示例图像拖到“命令窗口”，并将其数据保存到工作区。图像数据“cdata”及其颜色图将出现。2. 在命令窗口中输入 [jpeg_decoded] = jpeg[cdata]，并插入要使用的压缩系数。3. 等待过程完成，您将看到压缩后的图像。 算法约束：* 输入图像必须为灰度图像。* 图像的行和

改进版 SPIHT 压缩算法的 Matlab 实现，挺适合搞图像压缩研究的你。它叫 ASPIHT，比原版多了个自适应扫描顺序，专挑“周围动静大”的系数先，压图更精准，边缘保留得也不错。 基于自适应顺序的 ASPIHT 算法，用 Matlab 实现的，比较适合做图像压缩实验的场景。它核心思路就是在编码前先观察一下哪个系数“身边热闹”，有显著系数的就优先，逻辑上挺像“谁周围亮，先谁”。 这么一来，编码顺序就不是死的，是根据当前图像内容动态来的。不用额外存顺序信息，这点挺妙。你在压图时要控制压缩比的场景，像医疗图像、遥感照片这类对边缘要求高的图，这套就还挺适合。 代码是基于那篇 2012 年黄克坤的

SPIHT算法是基于小波变换的一种高效图像压缩方法，适用于MATLAB环境。详细介绍了该算法的原理及其在图像压缩中的应用，适合需要深入了解压缩技术的读者。

我由衷感谢教授Alireza Nasiri Avanaki在这项工作中的大力支持。在此过程中，我们提出了一种有效的微阵列图像压缩方法，利用了混合波-MATLAB开发。

这篇文章的MATLAB源代码由作者编写，已发表在《数字信号处理》期刊上。遥感图像数据量巨大，因此需要使用低复杂度算法在空间设备上进行压缩。二叉树编码与自适应扫描顺序（BTCA）是一种有效的压缩算法。然而，对于大规模的遥感图像，BTCA需要大量内存，并且不能提供随机访问功能。提出了一种新的基于BTCA的编码方法，通过精心选择每个块的截断点来优化速率失真比，从而实现更高的压缩比、更低的内存需求和良好的随机访问性能。该方法简单快速，特别适合于空间设备应用。实验结果表明，该方法显著提高了PSNR、SSIM和VIF指标，并改善了主观视觉体验。

介绍了使用Matlab实现JPEG编码和解码的方法，采用DCT变换技术，同时包括信噪比的计算。