图片压缩matlab
❶ matlab 图像压缩问题
通常进行小波压缩重构后的图像是与原图像相同尺寸的，除非你将其它高频系数都删去不用。压缩后的图像如果是xcomp的话，直接用size就行了吧。
据我所知xcomp应该不是重构后的图像，只是去噪后的图像，还得进行重构才能得到真正重构的图像。
那可能是我孤陋寡闻了，不过要评价是否被压缩了不是看图像的大小变了没有，而是看压缩后的图像占多少空间，即所占字节数，与原图所占空间相比，这样可以算出被压缩了多少了
那这样的话我看你要修改一下你的参数了，比如thr等应该是阈值吧。如果他里边的数据都成片的相同，应该说已经阈值分割了呀。那我就不太了解了。
❷ matlab中如何求图像的压缩比 （代码）
I=imread('文件名');
save Idata.mat
I1=whos('-file', 'Idata');
Bytes=I1.bytes; %原图大小
压缩图进行同样的操作，只要比较两个图像的Bytes就可以了吧
❸ Matlab DCT图像压缩【详细解读 参考源码】
离散余弦变换（DCT）在图像压缩中发挥着关键作用，通过减少高频数据的冗余，实现高效的码率压缩。在工程背景中，视频信号的低频成分信息丰富，高频成分相对较少，DCT利用这一特性，对低频和高频部分分别处理，从而降低熵值，提高编码效率。国际学术界和工业界对DCT及其改进型MDCT的快速算法研究极为关注，如MPEG标准中，DCT转换后的频率系数利于压缩，整个视频压缩过程包括取样、DCT、量化和编码等步骤。
具体实现时，DCT计算可以通过拆分特性简化，如8x8的DCT可以通过先进行一维行变换，再进行一维列变换，大大减少了计算量。例如，一维8行DCT需要64xS乘法和56xS加法，8列则再乘以64，总计1024次乘法和896次加法，相比直接计算，效率大大提高。着名的快速算法如AAN和LLM算法，通过行列分离策略，进一步优化了硬件实现。
想要更直观地了解DCT图像压缩，可以参考相关案例图，这些图展示了DCT在实际应用中的步骤和效果，帮助我们理解这一技术的实际操作和效果。
❹ matlabimwrite压缩图片-matlab中如何使用imwrite实现jepg压缩
matlab中的imwrite函数怎么用imwrite函数用于保存图像,具体如下:
1、保存到当前文件夹下:imwrite(I,'');
2、保存到当前文件夹下的一个子文件result下:imwrite(I,'./result/');
3、保存到当前文件夹上一层的一个文件夹result下:imwrite(I,'../result/');
其中I为要保存图像,为文件名,保存为png格式也可以是其他格式(jpeg,bmp,tif...)。
保存在matlab路径下的子文件夹中,需要提前要提前建立一个文件夹result才可以。
因此可以这么写:imwrite(I,'','quality',80);
(4)图片压缩matlab扩展阅读:
关于imwrite函数
功能:该函数是把程序中的Mat类型的矩阵保存为图像到指定位置。
函数形式:boolimwrite(conststring&filename,InputArrayimg,constvector<int>_ms=vector<int>())
参数列表:
filename:所需保存图像的文件目录和文件名,这里的文件名需要带有图像格式后缀。
img:img参数为图像数据来源,其类型为Mat.
params:用来设置对应图片格式的参数,因为一般情况下这些图片格式都是经过了压缩的,这里就是设置这些压缩参数来控制图片的质量。该参数是一个vector<int>类型,分别存paramid_1,paramValue_1,paramid_2,paramValue_2,
也就是说存入一对属性值。若不设置该参数,则程序会自动根据所保存的图像格式采用一个默认的参数。
matlab怎么将压缩后的图像存入文件中再导出又转换成图像使用imwrite函数。matlab将压缩后的图像存入文件中再导出又转换成图像,需要使用imwrite函数,MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
matlab中如何使用imwrite实现jepg压缩imwrite(A,filename,fmt)
fmt写成'jpg'就可以了
❺ 如何用MATLAB进行图像压缩
I=imread('cameraman.tif');%输入图像
I=im2double(I);%数据类型转换
T=dctmtx(8);%计算二维离散DCT矩阵
dct=@(x)T*x*T';%设置函数句柄
B=blkproc(I,[88],dct);%图像块处理
mask=[11110000%掩膜
11100000
11000000
10000000
00000000
00000000
00000000
00000000];
B2=blkproc(B,[88],@(x)mask.*x);%图像块处理
invdct=@(x)T'*x*T;%设置函数句柄
I2=blkproc(B2,[88],invdct);%图像块处理
imshow(I),figure,imshow(I2)%显示原始图像和压缩重构图像