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图像压缩的matlab代码

(1) file_name='baboon.bmp';

H=imread(file_name);

H=double(H);

Grgb=0.2990*H(:,:,1)+0.5870*H(:,:,2)+0.1140*H(:,:,3);

NbColors=255;

%对矩阵进行量化编码

G=wcodemat(Grgb,NbColors);

%gray线性的灰阶调

map2=gray(NbColors);

%建立图形窗口1

figure(1);

%建立图像G

image(G);

%应用调板

colormap(map2);

title('原图像的灰度图');

%显示workplace的变量的详细信息

whos('G');

上海吴凡被网暴%转换成为灰度级索引图像

%dwt2单尺度二维离散小波变换

[CA1,CH1,CV1,CD1]=dwt2(G,'bior3.7');

%从分解系数中提取近似和细节

% upcoef2二维系数的直龙生九子各有所好接小波重构

A1=upcoef2('a',CA1,'bior3.7',1);

H1=upcoef2('h',CH1,'bior3.7',1);

V1=upcoef2('v',CV1,'bior3.7',1);

D1=upcoef2('d',CD1,'bior3.7',1);

%第二幅图像

%显示近似和细节

figure (2);

colormap(map2);

subplot(2,2,1);

%对矩阵进行量化编码

image(wcodemat(A1,192));

title('近似A1');

subplot(2,2,2);

image(wcodemat(H1,192));

title('水平细节H1');

subplot(2,2,3);

image(wcodemat(V1,192));

title('垂直细节V1');

subplot(2,2,4);

image(wcodemat(D1,192));

title('对角细节D1');

%对图像进行多尺度分解

[C,S]=wavedec2(G,2,'bior3.7');

%提取分解后的近似和细节系数

%提取一维小波变换低频系数

CA2=appcoef2(C,S,'bior3.7',2);

%提取小波变换高频系数

[CH2,CV2,CD2]=detcoef2('all',C,S,2);

[CH1,CV1,CD1]=detcoef2('all',C,S,1);

%从系数C重构第二层近似

A2=wrcoef2('a',C,S,'bior3.7',2);

H1=wrcoef2('h',C,S,'bior3.7',1);

V1=wrcoef2('v',C,S,'bior3.7',1);

D1=wrcoef2('d',C,S,'bior3.7',1);

H2=wrcoef2('h',C,S,'bior3.7',2);

V2=wrcoef2('v',C,S,'bior3.7',2);

D2=wrcoef2('d',C,S,'bior3.7',2);

%第三幅图像

%显示多尺度分解的结果

figure (3);

colormap(map2);

subplot(2,4,1);

image(wcodemat(A1,192));

title('近似A1');

subplot(2,4,2);

image(wcodemat(H1,192));

title('水平细节H1');

胆熊subplot(2,4,3);

image(wcodemat(V1,192));

title('垂直细节V1');

subplot(2,4,4);

image(wcodemat(D1,192));

title('对角细节D1');

subplot(2,4,5);

image(wcodemat(A2,192));

title('近似A2');

subplot(2,4,6);

image(wcodemat(H2,192));

title('水平细节H2');

subplot(2,4,7);

image(wcodemat(V2,192));

title('垂直细节V2');

subplot(2,4,8);

image(wcodemat(D2,192));

title('对角细节D2');

%第四幅图像

%从多尺度分解后的系数重构原始图像并显示结果可贵的沉默教学实录

G0=waverec2(C,S,'bior3.7');

%建立图形窗口4

figure (4);

%建立图像G0

image(G0);

%应用调板

colormap(map2);

%绘制调板的内容

colorbar;

whos('G0')

(2) file_name=('bab.bmp');

H=imread(file_name);

H=double(H);

ca=0.2990*H(:,:,1)+0.5870*H(:,:,2)+0.1140*H(:,:,3);

NbColors=255;

G=wcodemat(ca,NbColors);

map2=gray(NbColors);

figure(1);

image(G);

colormap(map2);

title('原图像的灰度图');

成长与成功whos('G');

%对图像进行多尺度二维小波分解

[c,s]=wavedec2(G,2,'bior3.7');

ca1=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);

ch1=detcoef2('h',c,s,1);

cv1=detcoef2('v',c,s,1);

cd1=detcoef2('d',c,s,1);

%对各频率进行小波重构

a1=wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',1);

h1=wrcoef2('h',c,s,'bior3.7',1);

v1=wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1);

d1=wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1);

中国新式运载器首飞成功

G1=[a1,h1;v1,d1];

figure(2);

image(G1);

colormap(map2);

axis square;

title('分解后低频和高频信息')

whos('G1');

ca1=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);

ca1=wcodemat(ca1,440,'mat',1);

ca2=0.6*ca1;

figure(3);

image(ca2);

colormap(map2);

title('低频压缩图像');

whos('ca2');

ca3=appcoef2(c,s,'bior3.7',2);

ca3=wcodemat(ca3,440,'mat',0);

ca4=0.5*ca3;

figure(4);

image(ca4);

title('二层分解后低频压缩图像');

colormap(map2);

whos('ca4');

本文发布于:2024-09-21 21:46:18，感谢您对本站的认可！

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标签：图像分解细节

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