cw节约算法matlab
时间: 2023-06-10 11:08:50 浏览: 54
CW节约算法是一种用于图像压缩的算法,它利用了图像中像素之间的相关性来压缩图像。在Matlab中,可以使用以下代码实现CW节约算法:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 将灰度图像转换为 double 类型
img_double = im2double(gray_img);
% 计算相邻像素之间的差异
diff_img = diff(img_double, 1, 2);
% 对差异图像进行离散余弦变换(DCT)
dct_img = dct2(diff_img);
% 保留高频系数
keep_num = 100; % 保留高频系数的数量
dct_img(keep_num+1:end,:) = 0;
dct_img(:,keep_num+1:end) = 0;
% 对压缩后的差异图像进行逆离散余弦变换(IDCT)
idct_img = idct2(dct_img);
% 重建图像
reconstructed_img = cumsum(idct_img, 2);
reconstructed_img = [zeros(size(img_double,1),1) reconstructed_img];
reconstructed_img = cumsum(reconstructed_img, 2);
% 显示原图像和重建后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原图像');
subplot(1,2,2);
imshow(reconstructed_img);
title('重建图像');
```
在上述代码中,首先读取图像并将其转换为灰度图像,然后将灰度图像转换为double类型。接着计算相邻像素之间的差异,并对差异图像进行离散余弦变换(DCT)。然后保留一定数量的高频系数,并对压缩后的差异图像进行逆离散余弦变换(IDCT)。最后,通过累积求和来重建图像,并将原图像和重建后的图像显示在同一张图像上。