Matlab编码对SPIHT压缩,给出不同码率下的渐进传输结果图示。
时间: 2023-09-26 09:07:34 浏览: 42
这个问题需要用到 Matlab 的图像处理和压缩编码相关的知识和编程技能。下面是一个 Matlab 示例程序,可以对一幅指定图像进行 SPIHT 压缩,并按照不同的码率进行渐进传输,同时输出各阶段的结果图示。
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
if size(img, 3) > 1
img = rgb2gray(img);
end
% SPIHT 压缩参数设置
rate_list = [0.05, 0.1, 0.2, 0.3];
max_bits = 16;
% 开始压缩并渐进传输
for i = 1 : length(rate_list)
% 计算当前码率对应的比特数
rate = rate_list(i);
num_bits = round(rate * numel(img));
% 进行 SPIHT 编码
[c, s] = spiht(img, max_bits);
% 保留指定比特数的编码系数
[c_new, num_bits] = spiht_bitrate(c, s, num_bits);
% 进行 SPIHT 解码
img_new = ispiht(c_new, s);
% 将解码后的图像进行归一化
img_new = mat2gray(img_new);
% 获取当前阶段的比特数和压缩比
num_bits_list(i) = num_bits;
comp_ratio_list(i) = numel(img) / num_bits;
% 显示当前阶段的结果
subplot(2, 2, i);
imshow(img_new);
title(sprintf('Bitrate: %.2f, CR: %.2f', rate, comp_ratio_list(i)));
end
% 显示压缩前的原始图像
subplot(2, 2, length(rate_list) + 1);
imshow(img);
title('Original Image');
% 绘制比特数和压缩比的变化曲线
figure;
plot(num_bits_list, comp_ratio_list, '-o');
xlabel('Bitrate');
ylabel('Compression Ratio');
title('Bitrate vs. Compression Ratio');
```
在这个示例程序中,我们首先读取一幅彩色图像,然后将其转换为灰度图像。接着设置 SPIHT 压缩的参数,包括不同的码率和最大比特数等。然后对图像进行 SPIHT 编码和解码,并保留指定比特数的编码系数,渐进传输显示结果。最后,我们绘制比特数和压缩比的变化曲线,以便更好地理解压缩效果和码率选择的关系。
你可以将这个示例程序保存成一个 Matlab 文件,然后将图片文件改成你需要处理的文件名,运行程序即可得到不同码率下的渐进传输结果图示和比特数、压缩比变化曲线。