该程序主要实现图像的无损压缩,具体算法包括: (1)整数小波变换+SPIHT无损压缩其中整数小波可以采用JPEG2000提供的5-3小波,也可以采用S+P变换,本程序均已给出。 (2)DPCM+算术编码DPCM采用的是JPEG中采用的方法; (3)JPEG-LS标准JPEG-LS的无损压缩性能非常好
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为了完成多媒体课程的大实验,最近研究了小波变换在MFC上的实现,经过多方参考,现已完成。代码主要包括小波变换及其逆变换功能。
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基于小波变换的小波基信号增强技术,利用小波基将信号分解为不同尺度的成分,并对感兴趣的成分进行增强处理,从而提升信号的信噪比和特征可辨性。
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通过使用Haar小波变换处理图像,展示了变换源代码,而非函数。该方法实现了对图像的小波行变换。
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本示例展示了如何使用离散余弦变换(DWT)来实现二维小波变换,并应用于压缩感知算法中。通过这种方式,可以有效地减少数据量,同时保持图像的质量。 首先,需要导入必要的库和模块: ```python import numpy as np from scipy.fft import dct, idct
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研究了图像拼接中的配准问题。对于多幅相关图像的无缝连接形成清晰图像具有一定难度。为了提高图像拼接的速度和精度,提出了一种基于小波变换的图像拼接新算法。该算法有效地解决了传统方法中的拼接问题,显著提升了拼接效果。
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压缩感知—本程序用Mallat算法实现小波变换 本程序使用Mallat algorithm实现1-D小波变换,应用于压缩感知领域。Mallat算法通过分解信号,使得1D小波变换得以实现。该算法的优势在于能够有效地进行信号压缩,保持重要特征的同时减少数据冗余。 主要功能 实现1-D小波变换的压缩感知
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