本文介绍了基于小波变换和SPIHT算法的图像压缩技术，包括小波变换的原理、MATLAB代码示例以及SPIHT算法的压缩流程。通过结合两者，实现了图像的高效压缩和解压缩。
基于小波变换和SPIHT的图像压缩算法实现
图像压缩是一种常见的图像处理技术，可以减少图像数据的存储空间和传输带宽。在本文中，我们将介绍基于小波变换和SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）算法的图像压缩实现，并提供相应的MATLAB代码。
- 小波变换（Wavelet Transform）
小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解为不同频率成分，从而实现信号的时频局部化表示。在图像压缩中，我们可以利用小波变换来提取图像的频域信息，并对不同频率的细节进行处理。
MATLAB代码示例：
% 执行一级小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2
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