二值噪声图像压缩算法及其代码matlab
时间: 2023-08-15 17:06:22 浏览: 62
二值噪声图像压缩算法的实现通常使用Run-Length Encoding(RLE)算法。RLE算法是一种无损压缩算法,通过将连续的重复像素值替换为一个计数值和一个像素值来实现压缩。对于二值图像,RLE算法可以将每个连续的像素序列编码为一个计数值和一个像素值。
下面是使用Matlab实现二值噪声图像压缩的代码:
```matlab
% 读取二值图像
img = imread('binary_image.png');
[m, n] = size(img);
% 将图像转换为一维向量
img_vec = img(:);
% 计算连续像素序列的长度和值
count = 1;
value = img_vec(1);
for i = 2 : m * n
if img_vec(i) == value
count = count + 1;
else
% 输出计数值和像素值
fprintf('%d %d ', count, value);
count = 1;
value = img_vec(i);
end
end
fprintf('%d %d', count, value);
```
这段代码将读取名为`binary_image.png`的二值图像,将其转换为一维向量,并使用RLE算法压缩像素序列。输出将包含连续像素序列的长度和值。
相关问题
二值噪声图像压缩算法及其代码matlab(输入输出均为图片)
二值噪声图像压缩算法可以通过使用二值化和压缩算法实现。以下是一个基于matlab的实现:
```matlab
% 读入图像
img = imread('input.png');
% 二值化图像
bw_img = imbinarize(img);
% 压缩图像
compressed_img = rle(bw_img);
% 输出压缩后的图像
imwrite(compressed_img, 'output.png');
```
其中,`imread`函数用于读入输入图像,`imbinarize`函数用于将图像二值化,`rle`函数用于对二值化后的图像进行压缩,`imwrite`函数用于输出压缩后的图像。
需要注意的是,这个实现只适用于二值图像的压缩,如果需要处理其他类型的图像,需要使用其他的压缩算法。同时,压缩后的图像可能会失真,因此需要在实际应用中根据具体情况进行调整。
基于EZW算法的定位matlab代码
由于EZw算法的应用范围比较广泛,它可以用于图像压缩和解压缩、图像噪声去除、图像分割和定位等。下面是一个基于EZw算法的图像定位的Matlab代码实现:
```matlab
% 基于EZW算法的图像定位
% 读取待处理的图像
img = imread('lena.jpg');
img = rgb2gray(img);
% 进行EZw编码
[encoded, bitstream] = EZw_encode(img);
% 设置阈值,用于进行图像定位
threshold = 0.1;
% 进行图像定位
indices = find(abs(encoded) > threshold);
[x, y] = ind2sub(size(encoded), indices);
% 显示图像和定位结果
imshow(img);
hold on;
plot(y, x, 'r.');
title(sprintf('Image with %d points marked', length(x)));
```
这段代码首先读取待处理的图像,并使用EZw算法进行编码。然后根据设定的阈值,找到编码后的系数中绝对值大于该阈值的位置,即定位到图像中的一些重要点。最后,在原始图像上标记出这些点。