lshade算法代码

lshade算法代码

Isahde算法是一种数据压缩算法，主要用于压缩RGB图像。该算法在保持图像质量的前提下，能够显著降低图像文件的大小，从而节省存储空间和网络传输时间。Isahde算法的核心思想是通过分块和低频滤波来降低数据冗余。

Isahde算法的主要步骤如下：

1.将原始图像划分为若干个大小相等的块；

2.对每个块进行低频滤波，将高频分量压缩；

3.将被压缩后的块重新合并成一张图像。

下面给出Isahde算法的Python实现代码：

python

import numpy as np

from k import dct, idct

def isahde_compress(img, block_size):

"""利用isahde算法压缩rgb图像"""

h, w, d =

row_blocks = h block_size

col_blocks = w block_size

block_data = ((row_blocks, col_blocks, block_size, block_size,

d))

# 对图像进行划分并进行低频滤波

for i in range(row_blocks):

row_start = i * block_size

for j in range(col_blocks):

col_start = j * block_size

block = img[row_start:row_start+block_size,

col_start:col_start+block_size, :]

for k in range(d):

block_data[i, j, :, :, k] = dct(dct(block[:, :, k], axis=0),

axis=1)

# 将处理后的块合并，并将其reshape为压缩后图像的形状

compressed_data = enate(enate(block_data,

axis=1), axis=1)

compressed_img = _like(img)

for k in range(d):

compressed_img[:, :, k] = idct(idct(compressed_data[:, :, k],

axis=0), axis=1)

compressed_img = (compressed_img).astype(8)

return compressed_img

def isahde_decompress(img, block_size):

"""解压isahde压缩图像"""

h, w, d =

row_blocks = h block_size

col_blocks = w block_size

block_data = ((row_blocks, col_blocks, block_size, block_size,

d))

# 对压缩后的图像进行解码

for k in range(d):

compressed_data = dct(dct(img[:, :, k], axis=0), axis=1)

compressed_data = (compressed_data, col_blocks,

axis=1)

compressed_data = [(data, row_blocks, axis=1) for data

in compressed_data]

for i in range(row_blocks):

for j in range(col_blocks):

block_data[i, j, :, :, k] = compressed_data[j][i]

# 将解压后的块拼接成完整的图像

decompressed_img = _like(img)

for i in range(row_blocks):

row_start = i * block_size

for j in range(col_blocks):

col_start = j * block_size

block = block_data[i, j, :, :, :]

for k in range(d):

decompressed_img[row_start:row_start+block_size,

col_start:col_start+block_size, k] = idct(idct(block[:, :, k], axis=0), axis=1)

return decompressed_img

以上程序中，isahde_compress()函数接受一张RGB图像以及块大小block_size作为参数，返回压缩后的图像。isahde_decompress()函数接受一张经过Isahde算法压缩后的图像以及块大小block_size作为参数，返回解压后的图像。

Isahde算法的优点是可以显著降低数据冗余，提高存储和传输效率。缺点是由于低频滤波的存在，处理后的图像可能会失去一些细节，因此在对图像质量要求

较高的应用中需要慎重使用。