请用matlab编写一段例程,展示一下二维矢量压缩
时间: 2024-02-03 15:03:41 浏览: 22
二维矢量压缩是一种将二维向量图像进行压缩的方法,其基本思想是利用向量的一些特性来减少数据量。下面是一个简单的Matlab例程,展示了如何对一幅二维向量图像进行压缩:
```matlab
% 载入图像
x = imread('my_image.png');
% 将图像分成两个通道
x1 = double(x(:,:,1));
x2 = double(x(:,:,2));
% 对每个通道进行二维小波变换
[c1, S1] = wavedec2(x1, 3, 'haar');
[c2, S2] = wavedec2(x2, 3, 'haar');
% 对小波系数进行矢量量化
codebook1 = lloyds(c1, 16); % 将系数分成16个聚类
codebook2 = lloyds(c2, 16);
% 对每个系数进行编码
code1 = quantiz(c1, codebook1);
code2 = quantiz(c2, codebook2);
% 将编码后的系数进行解码
deco1 = codebook1(code1+1);
deco2 = codebook2(code2+1);
% 将解码后的系数进行反变换
y1 = waverec2(deco1, S1, 'haar');
y2 = waverec2(deco2, S2, 'haar');
% 将两个通道合并成一幅图像
y = cat(3, uint8(y1), uint8(y2));
% 计算压缩比
n = numel(x);
m1 = numel(code1);
m2 = numel(code2);
compression_ratio = (m1+m2)/n;
% 显示原始图像和压缩后的图像
subplot(1,2,1); imshow(x);
subplot(1,2,2); imshow(y);
title(['Compression ratio: ', num2str(compression_ratio)]);
```
在这个例程中,我们首先将图像分成两个通道,然后对每个通道进行二维小波变换。接着,我们对小波系数进行矢量量化,将系数分成16个聚类,然后对每个系数进行编码。最后,我们将编码后的系数进行解码,并进行反变换,得到压缩后的图像。
通过计算压缩比,我们可以看到这种方法可以显著地减少数据量,从而实现图像压缩。