本文介绍了基于SPIHT和DWT变换的图像压缩算法，通过MATLAB进行仿真。SPIHT利用分层树集划分和小波变换实现高效压缩，DWT则帮助处理图像局部特征。文章提供了部分仿真源代码，但SPIHT编码和解码的具体实现未详细展开，需要读者根据算法需求自行完成。
基于SPIHT-DWT变换的图像压缩算法的MATLAB仿真
图像压缩是一种常用的数据压缩技术，通过减少图像数据的冗余信息来实现图像数据的压缩和存储。在本篇文章中，我们将介绍一种基于SPIHT-DWT变换的图像压缩算法，并提供相应的MATLAB仿真源代码。
SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees，分层树集划分）是一种基于小波变换的图像压缩算法，它通过将图像数据进行分层和分块，然后对每个小块进行小波变换，最后利用零树和非零树集合来表示图像数据的重要性，实现高效的压缩。DWT（Discrete Wavelet Transform，离散小波变换）是一种常用的小波变换方法，用于将图像数据从时域转换到频域，以便更好地处理图像的局部特征。
下面是基于SPIHT-DWT变换的图像压缩算法的MATLAB仿真源代码：
% 图像压缩算法的主函数
function compressed_image = compress_image(input_image, threshold)
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