【图像压缩】基于蚁群算法优化小波变换实现图像压缩附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测 雷达通信  无线传感器

信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机

⛄ 内容介绍

小波变换克服了傅利叶变换在单分辨率上的缺陷,具有多分辨率分析的特点,在时域和频域都有表征信号局部信息的能力,从而使得小波理论在图像处理等领域得到广泛的应用.本文基于Matlab数学分析工具环境下从实验角度出发,探讨了小波变换在图像压缩中的应用和小波基的选取.并采用蚁群算法优化小波变换实现图像压缩​。​

⛄ 部分代码

function [W,resol,qmf] = func_DWT_2D(X,scale,wbase,mom)

% Forward 2D-wavelet transform

% [W,resolution,qmf] = WaveletTransform2D(X,scale,wbase,mom)

%  2D-wavelet transform: returns in W[n,T] the 2D-wavelet transform

%  of X[n,T] along the second dimension (i.e each row represents an image).

%

% INPUTS

% ------

%  X     : [n by T] matrix of images

%  wbase : wavelet basis ('Haar', 'Symmlet', 'Daubechies', ...)

%  scale : scale parameter (ineteger)

%  mom   : number of vanishing moments

%

% DEFAULT: wbase = 'Symmlet', mom = 4, scale = 0.

%

% OUTPUTS

% -------

%  W          : [n by T] matrix of 2D-wavelet coefficients

%  resolution : resolution level,

%  qmf        : quadratic mirror filters.

%

% see also: IWaveletTransform2D, MakeONFilter, FWT2_PO

%

qmf = func_MakeONFilter(wbase,mom);

resol = log2(size(X,2)) - scale; 

Image  = func_FWT2_PO(X, scale, qmf);

W(i,:) = Image(:)';

  

% [m,T] = size(X);

% W     = zeros(m,T);

% I     = sqrt(T);

% Image = zeros(I,I);

% 

% %%% INPUT CHECK

% if nargin <= 3

%   mom = '';

%   if nargin <= 2

%     wbase = 'Symmlet';

%     mom   = 4;

%     if nargin <= 1

%       scale = 0;

%     end

%   end

% end

% 

% if isempty(mom)

%   qmf = func_MakeONFilter(wbase);

% else

%   qmf = func_MakeONFilter(wbase,mom);

% end

% %%% INPUT CHECK

% 

% resolution = log2(I) - scale;

% 

% for i = 1:m

%   Image  = reshape(X(i,:),I,I);

%   Image  = func_FWT2_PO(Image,scale,qmf);

%   W(i,:) = Image(:)';

% end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]易美华, 朱自强, 黄国祥,等. 小波变换在遥感图像压缩中的应用及Matlab实现[J]. 物探化探计算技术, 2003, 25(3):3.

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除