利用无损预测和霍夫曼编码的混合IGS量化

最新推荐文章于 2022-05-12 22:47:51 发布

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本文探讨了一种结合无损预测和霍夫曼编码的混合IGS量化方法，通过MATLAB实现对图像进行压缩与解压的过程，比较了单独使用IGS量化与结合多种编码技术的效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

%利用无损预测和霍夫曼编码的混合IGS量化
f=imread('Brushes.tif');
q=quantize(f,4,'igs');%igs量化
qs=double(q)/16;%均匀量化为16级灰度
e=mat2lpc(qs);%预测编码
c=mat2huff(e);%霍夫曼编码
imratio(f,c)%比率

ne=huff2mat(c);%解霍夫曼编码
nqs=lpc2mat(ne);%预测解码
nq=16*nqs;
compare(q,nq)%比较单独的igs量化和结合igs量化、无损预测编码和霍夫曼编码来解码的比较
rmse=compare(f,nq)%原图像和igs量化、无损预测编码和或霍夫曼编码压缩进行比较