在matlab中计算原图像与经过压缩解压后的图像的压缩比
时间: 2023-06-10 08:03:44 浏览: 76
您好,关于您的问题,以下是计算原图像与经过压缩解压后的图像的压缩比的方法:
1. 首先,使用imread函数读入原始图像并将其存储在一个变量中。
2. 接着,使用imwrite函数将这个变量存储的图像压缩成所需的格式(如JPEG),并将其保存到磁盘中。
3. 然后,使用imread函数读取上一步中保存的压缩图像,并将其存储在另一个变量中。
4. 最后,计算原始图像和解压后的图像之间的比率,即压缩比,可以使用以下公式:
压缩比 = 压缩图像文件大小 / 原始图像文件大小
需要注意的是,在计算压缩比时,应该使用相同的压缩参数和解压方法,并且应该使用相同的图像格式(如bmp或jpeg)。希望这能对您有所帮助。
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matlab实现算术编码处理二维灰度图像,加上解码和计算压缩比
下面是一个使用算术编码对二维灰度图像进行压缩和解压的Matlab程序。程序中使用了ArithmeticCoder类来实现算术编码,以及相应的解码过程。
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena_gray.png');
% 显示原始图像
imshow(img);
title('Original Image');
% 将图像转换为一维向量
symbols = img(:);
% 计算符号概率分布
counts = histcounts(symbols, 0:255);
prob = counts / sum(counts);
% 初始化编码器和解码器
encoder = ArithmeticCoder(0, 1, 32);
decoder = ArithmeticCoder(0, 1, 32);
% 对每个符号进行编码
for i = 1:length(symbols)
encoder.encode(symbols(i), prob);
end
% 输出压缩后的数据
compressed = encoder.get_compressed_data();
fprintf('Compressed size: %d bytes\n', length(compressed));
% 解码压缩数据
decoded_symbols = [];
for i = 1:length(symbols)
decoded_symbols(i) = decoder.decode(compressed, prob);
end
decoded_img = reshape(decoded_symbols, size(img));
% 显示解码后的图像
figure;
imshow(decoded_img);
title('Decoded Image');
% 计算压缩比
original_size = numel(img);
compressed_size = length(compressed);
compression_ratio = original_size / compressed_size;
fprintf('Compression ratio: %f\n', compression_ratio);
```
程序中首先读取了一个灰度图像,并将其转换为一维向量。然后计算了符号概率分布,并初始化了编码器和解码器。接下来对每个符号进行编码,最后输出压缩后的数据和解码后的图像。程序最后计算了压缩比,并输出到控制台。
需要注意的是,由于算术编码是一种无损压缩方法,因此解码后的图像与原始图像应该是完全一致的,但压缩比可能会有所不同。