圖片壓縮matlab
❶ matlab 圖像壓縮問題
通常進行小波壓縮重構後的圖像是與原圖像相同尺寸的，除非你將其它高頻系數都刪去不用。壓縮後的圖像如果是xcomp的話，直接用size就行了吧。
據我所知xcomp應該不是重構後的圖像，只是去噪後的圖像，還得進行重構才能得到真正重構的圖像。
那可能是我孤陋寡聞了，不過要評價是否被壓縮了不是看圖像的大小變了沒有，而是看壓縮後的圖像佔多少空間，即所佔位元組數，與原圖所佔空間相比，這樣可以算出被壓縮了多少了
那這樣的話我看你要修改一下你的參數了，比如thr等應該是閾值吧。如果他里邊的數據都成片的相同，應該說已經閾值分割了呀。那我就不太了解了。
❷ matlab中如何求圖像的壓縮比 （代碼）
I=imread('文件名');
save Idata.mat
I1=whos('-file', 'Idata');
Bytes=I1.bytes; %原圖大小
壓縮圖進行同樣的操作，只要比較兩個圖像的Bytes就可以了吧
❸ Matlab DCT圖像壓縮【詳細解讀 參考源碼】
離散餘弦變換（DCT）在圖像壓縮中發揮著關鍵作用，通過減少高頻數據的冗餘，實現高效的碼率壓縮。在工程背景中，視頻信號的低頻成分信息豐富，高頻成分相對較少，DCT利用這一特性，對低頻和高頻部分分別處理，從而降低熵值，提高編碼效率。國際學術界和工業界對DCT及其改進型MDCT的快速演算法研究極為關注，如MPEG標准中，DCT轉換後的頻率系數利於壓縮，整個視頻壓縮過程包括取樣、DCT、量化和編碼等步驟。
具體實現時，DCT計算可以通過拆分特性簡化，如8x8的DCT可以通過先進行一維行變換，再進行一維列變換，大大減少了計算量。例如，一維8行DCT需要64xS乘法和56xS加法，8列則再乘以64，總計1024次乘法和896次加法，相比直接計算，效率大大提高。著名的快速演算法如AAN和LLM演算法，通過行列分離策略，進一步優化了硬體實現。
想要更直觀地了解DCT圖像壓縮，可以參考相關案例圖，這些圖展示了DCT在實際應用中的步驟和效果，幫助我們理解這一技術的實際操作和效果。
❹ matlabimwrite壓縮圖片-matlab中如何使用imwrite實現jepg壓縮
matlab中的imwrite函數怎麼用imwrite函數用於保存圖像,具體如下:
1、保存到當前文件夾下:imwrite(I,'');
2、保存到當前文件夾下的一個子文件result下:imwrite(I,'./result/');
3、保存到當前文件夾上一層的一個文件夾result下:imwrite(I,'../result/');
其中I為要保存圖像,為文件名,保存為png格式也可以是其他格式(jpeg,bmp,tif...)。
保存在matlab路徑下的子文件夾中,需要提前要提前建立一個文件夾result才可以。
因此可以這么寫:imwrite(I,'','quality',80);
(4)圖片壓縮matlab擴展閱讀:
關於imwrite函數
功能:該函數是把程序中的Mat類型的矩陣保存為圖像到指定位置。
函數形式:boolimwrite(conststring&filename,InputArrayimg,constvector<int>_ms=vector<int>())
參數列表:
filename:所需保存圖像的文件目錄和文件名,這里的文件名需要帶有圖像格式後綴。
img:img參數為圖像數據來源,其類型為Mat.
params:用來設置對應圖片格式的參數,因為一般情況下這些圖片格式都是經過了壓縮的,這里就是設置這些壓縮參數來控制圖片的質量。該參數是一個vector<int>類型,分別存paramid_1,paramValue_1,paramid_2,paramValue_2,
也就是說存入一對屬性值。若不設置該參數,則程序會自動根據所保存的圖像格式採用一個默認的參數。
matlab怎麼將壓縮後的圖像存入文件中再導出又轉換成圖像使用imwrite函數。matlab將壓縮後的圖像存入文件中再導出又轉換成圖像,需要使用imwrite函數,MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體,用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境。
matlab中如何使用imwrite實現jepg壓縮imwrite(A,filename,fmt)
fmt寫成'jpg'就可以了
❺ 如何用MATLAB進行圖像壓縮
I=imread('cameraman.tif');%輸入圖像
I=im2double(I);%數據類型轉換
T=dctmtx(8);%計算二維離散DCT矩陣
dct=@(x)T*x*T';%設置函數句柄
B=blkproc(I,[88],dct);%圖像塊處理
mask=[11110000%掩膜
11100000
11000000
10000000
00000000
00000000
00000000
00000000];
B2=blkproc(B,[88],@(x)mask.*x);%圖像塊處理
invdct=@(x)T'*x*T;%設置函數句柄
I2=blkproc(B2,[88],invdct);%圖像塊處理
imshow(I),figure,imshow(I2)%顯示原始圖像和壓縮重構圖像