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基于DCT变换的图像编码方法研究
- 本文结合DCT变换的特性，利用分形的Peano一hilbert扫描曲线，对基于DCT变换的图像编码方法进行了研究，并提出了改进方法。主要工作分为两个部分: 一是在分块DCT基础上的改进。对分块后生成的各图像块矩阵，不直接作二维DCT变换，而是先进行扫描，使之重排成一维向量，再进行一维DCT变换，这样可以减少运算量。 其次是对层次余弦变换编码部分的改进。使用层次DCT变换与零树编码相结合的方法，并在扫描编码过程中，按Peano一hilbe
一种基于图像显著特征点的检索算法
- 摘要提出一种基于图像显著特征点的检索算法．首先给出一种具有一定自适应能力的显著特征点的提取算 法，即采用改进的图像的块逆概率差模型来提取原图像的块逆概率差图像(DBIP图像)．在此基础上，根据BDIP图 像中像素的分布特点来提取图像的显著特征点．然后以它们为线索，把图像的形状特征和空间颜色分布特征有机 结合起来进行检索．该算法不仅克服利用兴趣点检索时的缺点，而且降低传统显著点提取算法的复杂度，又包含一 定的形状信息，具有较好的检
基于DCT变换的图像编码方法研究
- 本文结合DCT变换的特性，利用分形的Peano一hilbert扫描曲线，对基于DCT变换的图像编码方法进行了研究，并提出了改进方法。主要工作分为两个部分: 一是在分块DCT基础上的改进。对分块后生成的各图像块矩阵，不直接作二维DCT变换，而是先进行扫描，使之重排成一维向量，再进行一维DCT变换，这样可以减少运算量。 其次是对层次余弦变换编码部分的改进。使用层次DCT变换与零树编码相结合的方法，并在扫描编码过程中，按Peano一hilbe
图像压缩的几个MATLAB算法
- 图像压缩的几个MATLAB算法：分块编码、高斯金字塔、离散余弦变换、单值分解。-Image Compression Algorithm several MATLAB : Block Coding, Gaussian pyramid, discrete cosine transform, singular value decomposition.
chroma_Code
- 用MATLAB编程实现静态图像压缩时,对图像块进行哈富曼编码的程序实现-MATLAB programming static image compression, image block of Kazakhstan Fu Man coding program
分块代表色
- 基于分块代表色的图像检索：固定划分图像，提取每个分块的代表色作为特征-Block-based representative color image retrieval : fixed classified images from each block of color as representative of
2022049616920057141016251535235
- 图像拼接方面程序希望大家看看，另求助图像块匹配算法的程序，用matlab汇编和小波变换做图像拼接-respect us look at the procedures, and the other images help block matching algorithm procedures, compiled using Matlab and wavelet transform do Image Stitching
DCT
- 将一副256*256的灰度图像分成8*8的小图像块，然后进行dct变换-Will be a 256* 256 gray image is divided into 8* 8 small image blocks, and then proceed to DCT transform
Image_Operators_matlab_codes
- 12.1 图像点的运算 12.1.1 线性点运算 12.1.2 非线性点运算 12.2 图像的算术运算 12.2.1 加法运算 12.2.2 减 法运算 12.2.3 乘法 运算 12.2.4 除法 运算 12.2.5 其它运算 12.3 图像的位逻辑运算 12.4 图像的几何运算 12.4.1 图像插值 12.4.2 图像缩放 12.4.3 图像旋转
suanfa
- 给出了一种基于小波变换的图像融合方法，对小波分解后的低频分量通过度量其图像块空间频率和对比度来确定融合图 像的低频分量，对分解后得到的高频分量，选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，并对选择结果进行一致性验证，最后重构得 到融合图像。从仿真结果可以看出，给出的方法很好地保留了多幅原图像的有用信息，融合图像清晰度和对比度都较好，是一种有 效的图像融合算法-This paper presents a wavelet-based
tuxiangyunsuan
- 图像运算Matlab代码 12.1 图像点的运算 12.1.1 线性点运算 12.1.2 非线性点运算 12.2 图像的算术运算 12.2.1 加法运算 12.2.2 减 法运算 12.2.3 乘法 运算 12.2.4 除法 运算 12.2.5 其它运算 12.3 图像的位逻辑运算 12.4 图像的几何运算 12.4.1 图像插值 12.4.2 图像缩放
DCTchange
- DCT变换程序，将一组给定的8*8图像块经过DCT变换为另一个8*8矩阵，并计算输出压缩比。-DCT transform process, a given set of 8* 8 image block after DCT transform for another 8* 8 matrix, and calculate the output compression ratio.
tuxiangqukuang
- 分块有损压缩图像忽略了块间相关性，重构时会产生块效应，该文提出一种空域自适应去块效应算法。对块边缘采用方向自适应 有理滤波，以弱化块效应。根据块的内部活动性将图像块分成平坦块和纹理块2 类，利用基于方差的空域检测方法检测出平坦块，并对平 坦块进行邻块边缘自适应平滑。实验结果表明，该算法有效去除了块效应，一定程度上提高了信噪比，算法简单且鲁棒性较好。-Block lossy compression image ignores th
Separately_based_on_wavelet
- 基于小波变换的分开—合并图像分割matlab ．采用多尺度小波变换系数作为四分树结构的分开一合并法图像分割的一致性度量 从而在大的图像块中。去除噪声的影响，在小的图像块中，以小波变换的局部极大值精确定位边缘，根据边缘信息进行分开一合并法图像分割 ．实验表明．算法得到满意的结果 ． -Separately based on wavelet transform- the combined image segmentation mat
SR_1
- 基于分块的人脸图像超分辨率学习算法实验平台，利用学习到的训练集图像信息对低分辨率图像超分辨率，并可以查看超分辨率后的图像块匹配结果（用鼠标双击结果显示窗口中的实验图像），可以设置实验参数。-Block-based face image super-resolution algorithm for the experimental platform to learn, learning to use the training set of
BlockMatchingAlgoMPEG
- 基于图像块信息的图像配准方法，采用了多种方法实现了图像的块配准，并对各种方法的优缺点进行了分析。-Pieces of information based on image image registration method, using a variety of methods to achieve the block image registration, and the advantages and disadvantages of
Method_of_Concealing_Data_into_a_Binary_Image
- 提出一种隐藏方法以提高在二值图像(如传真、图章等)中数据的隐藏能力。该方法首 先将原始图像分块，然后生成与图像块大小相同的二值随机矩阵和权矩阵，最后经过异或、求和 等运算实现数据隐藏。该方法隐藏的信息量大，修改的数据量小，有较好的防篡改和防攻击性。 经仿真实验验证，它能隐藏较多的数据且同时保持较高的隐密图像质量，具有一定的应用前景-Method of Concealing Data into a Binary Image
amethodforimagefusion
- 文中的方法是把图像分块，小波分解得到低频分量、高频分量，然后计算每一块的对比度，把图像块划分为清晰块、模糊块，把清晰块和模糊块相邻的区域定义为边界区域，融合时，直接选取清晰块作为融合后的相应块，对于边界区域，在小波分解的基础上采用基于对比度的像素选取的方法进行处理。-Paper, the method is to image segmentation, wavelet decomposition are low frequency, h
anovelaprroachofimagefusion
- 一篇英文文献，文中介绍的方法是先把图像分块，用熵值作为衡量每块图像的信息多少；计算每个图像块的熵值，熵值越大，信息含量就多。但是仅仅把熵值大的图像块拼在一起得到的融合图像有明显的不连续性，文中介绍了消除这种不连续性的方法-An English literature, the paper introduces the method is to first image block, using entropy as a measure of
dct
- 在一个图像块中调整两个(或多个) DCT系数的相对大小。将描述一个使用数字图像作为载体的系统。在编码处理中，发送者将载体图像分成8×8的像素块，每一块只精确地编码一个秘密信息位。嵌入过程开始时，首先伪随机地选择一个图像块bi，用它对第i个消息比特进行编码。令Bi=D{bi}为DCT变换后的图像块。 在通信开始前，发送者和接收者必须对嵌入过程中使用的两个DCT系数的位置达成一致，让我们用(u1,v1)和(u2,v2)来表示这两个索