MATLAB压缩图像预测编码代码

时间: 2023-11-03 10:07:31 浏览: 60
以下是一个简单的 MATLAB 图像压缩预测编码代码示例: ```matlab % 读取图像 I = imread('lena.bmp'); % 转换为灰度图像 I = rgb2gray(I); % 显示图像 imshow(I); % 设置预测器类型 % 使用差分预测器 predictor = 1; % 将图像划分为 8x8 的块 block_size = 8; [m, n] = size(I); n_blocks_m = floor(m / block_size); n_blocks_n = floor(n / block_size); blocks = cell(n_blocks_m, n_blocks_n); for i = 1:n_blocks_m for j = 1:n_blocks_n blocks{i, j} = I((i-1)*block_size+1:i*block_size, (j-1)*block_size+1:j*block_size); end end % 压缩每个块 for i = 1:n_blocks_m for j = 1:n_blocks_n % 获取当前块 block = blocks{i, j}; % 应用预测器 if i == 1 && j == 1 % 第一个块使用零预测 predicted_block = zeros(size(block)); elseif i == 1 % 第一行块使用行预测 predicted_block = blocks{i, j-1}; elseif j == 1 % 第一列块使用列预测 predicted_block = blocks{i-1, j}; else % 其他块使用差分预测 if predictor == 1 % 差分预测 predicted_block = block - blocks{i, j-1}; else % 中值预测 predicted_block = medfilt2(blocks{i-1:i, j-1:j}); predicted_block = predicted_block(2:end, 2:end); end end % 将预测的块转换为整数 predicted_block = round(predicted_block); % 计算误差 error_block = block - predicted_block; % 将误差转换为整数 error_block = round(error_block); % 将误差编码 encoded_block = rle(error_block(:)); % 存储编码后的块 blocks{i, j} = encoded_block; end end % 解压缩每个块 for i = 1:n_blocks_m for j = 1:n_blocks_n % 获取当前块的编码 encoded_block = blocks{i, j}; % 解码误差 error_block = irle(encoded_block); % 将误差转换为浮点数 error_block = double(error_block); % 应用预测器 if i == 1 && j == 1 % 第一个块使用零预测 predicted_block = zeros(size(error_block)); elseif i == 1 % 第一行块使用行预测 predicted_block = blocks{i, j-1}; elseif j == 1 % 第一列块使用列预测 predicted_block = blocks{i-1, j}; else % 其他块使用差分预测 if predictor == 1 % 差分预测 predicted_block = blocks{i, j-1}; else % 中值预测 predicted_block = medfilt2(blocks{i-1:i, j-1:j}); predicted_block = predicted_block(2:end, 2:end); end end % 将预测的块转换为浮点数 predicted_block = double(predicted_block); % 重建块 decoded_block = predicted_block + error_block; % 存储重建后的块 blocks{i, j} = decoded_block; end end % 合并块以重建图像 reconstructed_image = zeros(m, n); for i = 1:n_blocks_m for j = 1:n_blocks_n reconstructed_image((i-1)*block_size+1:i*block_size, (j-1)*block_size+1:j*block_size) = blocks{i, j}; end end % 显示重建后的图像 imshow(reconstructed_image, []); ``` 注:该代码只实现了简单的差分预测编码,需要根据实际情况进行修改和优化。

相关推荐

最新推荐

基于DCT_变换的JPEG图像压缩及其MATLAB_仿真.

随着科学发展,图像压缩技术越来越被人们所关注。为此从众多的图像编码标准中选取了基于DCT变换的JPEG图像压缩进行研究,并通过对比分析各种软件特性选取MATLAB进行实验仿真。

MIL_STD_1364J.537.pdf

MIL_STD_1364J.537.pdf

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

粒子群多目标算法matlab代码【MATLAB代码实现】定义优化问题参数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 什么是粒子群算法? 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的行为。每个“粒子”代表问题空间中的一个候选解,而整个粒子群代表了候选解的一个群体。粒子在解空间中搜索最优解,通过个体的经验和群体的协作来不断调整自身位置和速度,从而逐步靠近最优解。 ## 1.2 粒子群算法在多目标优化中的应用 粒子群算法最初是针对单目标优化问题提出的,但后来被扩展应用到了多目标优化领域。与单目标优化不同,多目标优化需要考虑多个冲突的目标函数,因此粒子群算法的应用在多目标优化中具有一定的挑战性。 ## 1.3 粒子群多目标算法原理解

hbase中时间戳的精确度和hbase中列族和列名的分隔符是什么

我已经回答了关于HBase中时间戳的精确度的问题,现在回答你的第二个问题: 在HBase中,列族和列名的分隔符是冒号(:)。例如,如果你有一个列族为“info”,列名为“name”的列,那么在HBase中的完整列名将是“info:name”。这个分隔符是在HBase的设计中被硬编码的,不能更改。这个分隔符在HBase的API中也得到了体现,例如在Java API中,可以使用“:`”来将列族和列名分隔开来,如下所示: ```java Get get = new Get(Bytes.toBytes("rowkey")); get.addColumn(Bytes.toBytes("info"),

spring boot应用启动原理分析.docx

spring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docx

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

粒子群多目标算法matlab代码【算法实现步骤】计算适应度函数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 粒子群多目标算法概述 在多目标优化问题中,粒子群多目标算法是一种常用的元启发式优化算法。它借鉴了鸟群觅食的行为,通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解空间。相比于传统的单目标优化算法,粒子群多目标算法能够有效解决多目标优化问题。 ## 1.2 算法原理与特点 粒子群多目标算法的核心原理是通过模拟群体中粒子的运动,不断更新粒子的位置和速度,以达到最优解。其特点包括易于实现、收敛速度快、对参数不敏感等。 ## 1.3 相关研究现状分析 目前,粒子群多目标算法在多目标优化领域得到了广泛应用,并在不同领域取得了一定的成果。研究者们也在不断探索

使用 Flask Web 框架来构建 Web 服务,提供 API 接口。

使用 Flask Web 框架来构建 Web 服务,提供 API 接口的步骤如下: 1. 安装 Flask 框架,可以使用 pip 工具进行安装:`pip install flask`。 2. 创建一个 Flask 应用,代码如下: ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): # 接收客户端请求数据 data = request.get_json()

学生成绩管理系统(数据结构C语言版源代码).doc

学生成绩管理系统(数据结构C语言版源代码).doc