小波变换对彩色图像进行压缩matlab

在Matlab中，可以使用小波变换对彩色图像进行压缩。下面是一个简单的示例代码：

% 读取彩色图像
img = imread('color_image.jpg');

% 将彩色图像转换为YCbCr颜色空间
ycbcr_img = rgb2ycbcr(img);

% 对YCbCr图像的Y、Cb和Cr分量分别进行小波变换
wavelet_img = zeros(size(ycbcr_img));
for i = 1:3
    wavelet_img(:,:,i) = wavedec2(ycbcr_img(:,:,i), 2, 'db4');
end

% 保留小波变换系数的部分，进行压缩
compressed_img = wavelet_img;
% 在这里根据需要对小波系数进行压缩，例如保留高频系数的前n个

% 对压缩后的小波系数进行逆小波变换
reconstructed_img = zeros(size(ycbcr_img));
for i = 1:3
    reconstructed_img(:,:,i) = waverec2(compressed_img(:,:,i), 'db4');
end

% 将逆变换的YCbCr图像转换回RGB颜色空间
reconstructed_img = ycbcr2rgb(uint8(reconstructed_img));

% 显示原始图像和压缩后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(reconstructed_img);
title('压缩后的图像');

% 保存压缩后的图像
imwrite(reconstructed_img, 'compressed_image.jpg');

这段代码首先将彩色图像转换为YCbCr颜色空间，然后对Y、Cb和Cr三个分量分别进行小波变换。接着，根据需要对小波系数进行压缩，例如保留高频系数的前n个。最后，将压缩后的小波系数进行逆小波变换，并将逆变换的YCbCr图像转换回RGB颜色空间。最终，原始图像和压缩后的图像将被显示并保存。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的压缩算法和参数选择可以根据实际需求进行调整。