读入 cameraman 图像, 在 Shannon 熵准则下利用 Daubechies 小波包三尺度表示进行压缩处理, 在一个窗口中显示原始图像和处理结果, 并给出MATLAB代码

好的，我了解了您的问题。以下是MATLAB代码，用于读入cameraman图像并使用Daubechies小波包三尺度表示进行压缩处理：

% 读入cameraman图像
img = imread('cameraman.tif');

% Daubechies小波包三尺度
[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('db3','h');

% 压缩处理
[c,s] = wavedec2(img,3,Lo_D,Hi_D);

% 按照Shannon熵准则进行压缩
thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','shannon');
sorh = 's';
keepapp = 1;
xd = wdencmp('gbl',c,s,Lo_R,Hi_R,thr,sorh,keepapp);

% 显示原始图像和处理结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(xd);
title('处理结果');

该代码将cameraman.tif图像读入并使用Daubechies小波包三尺度表示进行压缩处理。然后，根据Shannon熵准则进行压缩，并在一个窗口中显示原始图像和处理结果。

相关问题

用MATLAB完成:读入 cameraman 图像, 在 Shannon 熵准则下利用 Daubechies 小波包三尺度表示进行压缩处理, 在一个窗口中显示原始图像和处理结果

好的，我可以帮你完成这个任务。首先，你需要先下载并保存cameraman图像到你的MATLAB工作目录下。然后，按照以下步骤进行压缩处理并显示结果：

% 读入cameraman图像
img = imread('cameraman.tif');
% 将图像转换为双精度类型
img = im2double(img);

% Daubechies小波包三尺度表示
wavelet = 'db3';
level = 3;
[C, S] = wavedec2(img, level, wavelet);

% 计算每个小波包系数的Shannon熵
entropies = wentropy('shannon', C, S);

% 将熵值作为权重，对小波包系数进行排序
[~, order] = sort(entropies, 'descend');

% 将排序后的小波包系数按照指定比例进行压缩
compression_ratio = 0.1;
num_coeffs = ceil(compression_ratio * length(C));
compressed_coeffs = zeros(size(C));
compressed_coeffs(order(1:num_coeffs)) = C(order(1:num_coeffs));

% 将压缩后的小波包系数进行反变换
compressed_img = waverec2(compressed_coeffs, S, wavelet);
compressed_img = im2uint8(compressed_img);

% 在一个窗口中显示原始图像和处理结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(im2uint8(img));
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(compressed_img);
title('压缩后的图像');

这段代码会显示一个窗口，其中包含原始图像和压缩后的图像。你可以根据需要调整压缩比例和小波包尺度来得到最佳的压缩效果。

给出MATLAB代码:读入 cameraman 图像, 在 Shannon 熵准则下利用 Daubechies 小波包三尺度表示进行压缩处理, 在一个窗口中显示原始图像和处理结果

好的，以下是MATLAB代码：

% 读入 Cameraman 图像
img = imread('cameraman.tif');
% 将图像转换为双精度类型
img = im2double(img);

% Daubechies小波包三尺度表示
wavelet = 'db3';
level = 3;
[C, S] = wavedec2(img, level, wavelet);

% 计算每个小波包系数的Shannon熵
entropies = wentropy(C, 'shannon');

% 将熵值作为权重，对小波包系数进行排序
[~, order] = sort(entropies, 'descend');

% 将排序后的小波包系数按照指定比例进行压缩
compression_ratio = 0.1;
num_coeffs = ceil(compression_ratio * length(C));
compressed_coeffs = zeros(size(C));
compressed_coeffs(order(1:num_coeffs)) = C(order(1:num_coeffs));

% 将压缩后的小波包系数进行反变换
compressed_img = waverec2(compressed_coeffs, S, wavelet);
compressed_img = im2uint8(compressed_img);

% 在一个窗口中显示原始图像和处理结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(im2uint8(img));
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(compressed_img);
title('压缩后的图像');

这段代码会显示一个窗口，其中包含原始图像和压缩后的图像。你可以根据需要调整压缩比例和小波包尺度来得到最佳的压缩效果。

请注意，这段代码需要Wavelet Toolbox支持。如果你没有安装Wavelet Toolbox，可以在MATLAB中使用“Add-On Explorer”安装它。