2、图像与视频压缩技术及图像采集全解析

图像与视频压缩技术及图像采集全解析

在当今数字化时代,图像和视频的数据量巨大,无论是实时传输还是存储,都需要对其进行压缩处理。下面将深入探讨图像与视频压缩技术以及图像采集的相关知识。

图像与视频压缩技术
图像压缩示例代码

以下是一段用于图像压缩的 MATLAB 代码,通过二维离散小波变换(2D DWT)对图像进行压缩:

close all
clear
I = imread('cameraman.tif');
figure,imshow(I), title('Original Image')
% do a 1-level 2D DWT
[W,B] = wavedec2(I,1,'db2');
w11 = zeros(B(1,1),B(1,2));
w12 = zeros(B(1,1),B(1,2));
w13 = zeros(B(1,1),B(1,2));
w14 = zeros(B(1,1),B(1,2));
%
offSet12 = B(1,1)*B(1,2);
offSet13 = 2*B(1,1)*B(1,2);
offSet14 = 3*B(1,1)*B(1,2);
% quantize only the approximation coefficients
Qstep = 16;
for c = 1:B(1,2)
    for r = 1:B(1,1)
        W((c-1)*B(1,1)+r) = floor(W((c-1)*B(1,1)+r)/Qstep)*Qstep;
        %{
        W(offSet12+(c-1)*B(1,1)+r) = flo
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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