基于SPIHT算法的图像压缩实现及matlab代码

于 2023-06-20 20:14:29 发布
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本文介绍了基于SPIHT算法的图像压缩技术，该算法利用小波变换实现高压缩比且保持图像质量。文中提供了MATLAB代码实现，包括SPIHT编码和解码函数，便于读者理解和应用。

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基于SPIHT算法的图像压缩实现及matlab代码

在数字图像处理中，图像的存储和传输需要占用大量的存储空间和带宽。因此，图像压缩算法成为了研究的热点。本文将介绍一种基于SPIHT算法的图像压缩实现方法，并提供相应的matlab代码。

SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）算法是一种基于小波变换的图像压缩算法。其优点在于能够在保持高压缩比的同时，不影响图像质量。SPIHT算法的核心思想是通过分治策略对小波系数进行分类，减少噪声对图像质量的影响。

以下是基于SPIHT算法实现图像压缩的matlab代码：

function [output_bits, out_image] = spiht_compress(in_image, bit_budget
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基于SPIHT-DWT变换的图像压缩算法matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
05-10 184
一、介绍基于SPIHT-DWT变换的图像压缩算法是一种基于小波变换和逐步近似分解的图像压缩算法。它采用小波变换将图像分解成多个频带，在频域上进行数据压缩，从而实现对图像数据的有效压缩。SPIHT算法是一种基于位平面编码的图像压缩算法，它通过对小波系数进行排序和编码，采用逐步逼近的方式实现对图像数据的压缩。二、SPIHT-DWT变换的基本原理1.小波变换小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同尺度的频带，从而实现对信号的多尺度分析。
基于SPIHT算法的图像压缩实现（附带MATLAB代码）
最新发布
2301_79331230的博客
09-09 185
SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）是一种常用的图像压缩算法，它在保持较高图像质量的同时实现了较高的压缩比。本文将介绍SPIHT算法的原理，并提供MATLAB代码实现。SPIHT算法基于小波变换，它将图像分解成多个不同分辨率的子带。然后，通过对子带进行分组和排序，SPIHT算法实现了对图像数据的逐渐精炼和重建。以上是基于SPIHT算法的图像压缩的MATLAB代码实现。基于SPIHT算法的图像压缩实现（附带MATLAB代码）函数来实现图像的压缩和解压缩。
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【图像压缩】基于小波结合spiht实现图像压缩附matlab代码
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06-16 178
1.原理小波变换与SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）算法可以结合来实现图像压缩。首先，小波变换将图像分解为不同频率的子带。这种分解可以提取出图像的局部细节和整体特征。常用的小波变换包括离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT）。接下来，SPIHT算法通过对小波系数进行编码和量化来实现压缩。该算法利用小波系数的统计特性和零树结构，逐渐减小编所需的比特数。
【图像压缩】基于SPIHT算法实现图像压缩附matlab代码
matlab_dingdang的博客
05-19 668
1 简介 多级树集合分裂（Set Partitioningin Hierarchi⁃cal Trees，SPIHT）算法相比嵌入式零树小波（Em⁃bedded Zero Wavelet，EZW）和优化截取内嵌码块编码（Embedded Block Coding with Optimized Trunca⁃tion，EBCOT）节省了大量硬件资源和内存单元，具有很好的渐进传输特性。另外，SPIHT算法的复杂度较低，峰值信噪比较高，是FPGA系统实现医学图像编码压缩的较好选择。 2 部分代码 ...
图像压缩SPIHT算法
11-16
本代码为MATLAB代码，是经典的图像压缩算法SPIHT算法的完整实现。包含了该算法的全过程，能正常运行。
基于SPIHT算法实现图像压缩附matlab代码.zip
05-20
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04-12
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matlab开发-SPIHT算法图像压缩
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SPIHT压缩算法Matlab实现源代码
11-28
SPIHT压缩算法，代码简洁，注释清楚，已调试可运行
基于spiht算法的图像压缩：用于开发spiht算法的matlab程序在所有情况下都必须比jpeg版本好得多。-matlab开发
06-01
SPIHT 方法不是传统图像压缩方法的简单扩展，而是该领域的一个重要进步。 该方法值得特别关注，因为它提供了以下内容： 最高图像质量逐行图像传输完全嵌入的编码文件简单的量化算法快速编码/解码完全自适应无损压缩精确的比特率编码错误保护 编码/解码速度SPIHT 过程代表了一种非常有效的熵编码形式。 演示程序使用两种编码形式显示了这一点：二进制未编码（非常简单）和基于上下文的自适应算术编码（复杂）。 令人惊讶的是，压缩的差异很小，表明没有必要使用慢速方法（并且还为它们支付版税！）。 使用霍夫曼代码的快速版本也已成功测试，但尚未公开。 压缩简单性的一个直接结果是更高的编码/解码速度。 SPIHT 算法几乎是对称的，即编码时间几乎等于解码时间。 （复杂的压缩算法的编码时间往往比解码时间长得多。） 我们的一些演示程序广泛使用浮点运算，并且在某些 CPU 中可能会更慢（当人们想用奇怪的 16 bpp
spiht-matlab
06-20
这是我从外网上下载的spiht程序，是matlab的，没有看，不知道怎么样。我想要c语言的，有的同学传一下吧
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06-09
用matlab实现spiht的算法，具有很好的参考意义，能够直接用于自己的系统。
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该代码是基于小波的spiht编码和解码算法~
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多级树集合分裂（SPIHT）算法的过程详解和Matlab实现（3）编码过程——主程序
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12-09 9961
上一篇文章已经详细介绍了SPIHT算法的编码过程，接下来有关编码和解码的部分就直接把代码写出来啦，我的代码里有详细的中文注释，基本上把程序的每个步骤都作了说明，呵呵，利人也利己！1、首先给出编码的主程序function [T,SnList,RnList,ini_LSP,ini_LIP,ini_LIS,ini_LisFlag]=spihtcoding(DecIm,imDim,codeDim)
基于SPIHT小波变换的图像解压缩matlab仿真,输出PSNR值评价图像解压后质量
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-11 1223
该算法基于嵌入式零树小波变换编码思想，以 EZW 算法的零树结构为基础，将某树节点及其所有后继节点规划为同一集合，创建 LSP、LIP 和 LIS 三个表项，并采用适当的集合分割排序策略，通过初始化、排序过程、细化过程和量化步长更新这四个子过程完成嵌入式编码。在队列中，每个元素由一个坐标唯一识别，它在LIP和LSP中代表孤立系数（无子节点的根节点），在LIS中代表第一类元素的D（i，j）或者第二类元素的L（i，j）。对LIS也进行同样的测试，将显著的元素移入LSP，其他的再进行树的分裂。
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