基于matlab小波变换的图像压缩算法

小波变换是一种新兴的信号分析方法，它具有多分辨率分析和时间频率分析的特点，因此在图像处理方面被广泛应用。基于小波变换的图像压缩算法主要分为以下几个步骤：

1. 将图像进行小波变换，得到小波系数矩阵；
2. 对小波系数矩阵进行量化，即将系数矩阵中的某些值置为0，从而减小数据量；
3. 对量化后的小波系数矩阵进行熵编码，以进一步减小数据量；
4. 将量化后的小波系数矩阵和编码表存储下来，用于解压缩时恢复原始图像。

下面是一个基于matlab实现的小波变换图像压缩算法的示例代码：

% 读取图像
I = imread('lena.bmp');
% 小波变换
[C, S] = wavedec2(I, 2, 'db4');
% 量化
T = 0.5;
C(abs(C)<T) = 0;
% 熵编码
[bits, huffval] = huffmandict(C, 256);
comp = huffmanenco(C, huffval);
% 解码
dec = huffmandeco(comp, huffval);
% 逆量化
dec(abs(dec)<T) = 0;
% 逆小波变换
J = waverec2(dec, S, 'db4');
% 显示原图和压缩后图像
subplot(121);imshow(I);title('Original');
subplot(122);imshow(J,[]);title('Compressed');

以上代码实现了对lena.bmp图像的小波变换、量化、熵编码和解码、逆量化和逆小波变换，最终显示出原图和压缩后的图像。其中，小波变换使用了db4小波基函数，量化阈值为0.5。可以根据实际情况调整这些参数，以得到更好的压缩效果。