小波变换用于图像压缩的MATLAB源程序

小波变换在图像压缩中的应用，用MATLAB实现时因为MATLAB自带小波分析工具箱，所以编程比较简便，主要是算法要理解。这里附上了4个程序代码，1是局部压缩，2、3是两个压缩实例（EZW算法，让部分高频系数置零），4是阈值确定实例。载入图像时MATLAB软件自带的，因此不需要转换图像格式等语句。另外，一些函数的不理解的，可以查看help看函数的意义。因为实验结果上传起来比较费时，所以只给了源文件。仅供学习参考。希望能起到帮助作用

%基于小波变换的图像局部压缩
load wbarb
%使用sym4小波对信号进行一层小波分解
[calchlcvlcdl]=dwt2（X‘sym4‘）;
codcal=wcodemat（cal192）;
codchl=wcodemat（chl192）;
codcvl=wcodemat（cvl192）;
codcdl=wcodemat（cdl192）;
%将四个系数图像组合成一个图像
codx=[codcalcodchlcodcdlcodcdl]
%复制原图像的小波系数
rcal=cal;
rchl=chl;
rcvl=cvl;
rcdl=cdl;
%将三个细节系数的中部置零
rchl（33:9733:97）=zeros（6565）;
rcvl（33:9733:97）=zeros（6565）;
rcdl（33:9733:97）=zeros（6565）;
codrcal=wcodemat（rcal192）;
codrchl=wcodemat（rchl192）;
codrcvl=wcodemat（rcvl192）;
codrcdl=wcodemat（rcdl192）;
%将处理后的系数图像组合为一个图像
codrx=[codrcalcodrchlcodrcvlcodrcdl]
%重建处理后的系数
rx=idwt2（rcalrchlrcvlrcdl‘sym4‘）;
subplot（221）;image（wcodemat（X192））colormap（map）;title（‘原始图像‘）;
subplot（222）;image（codx）colormap（map）;title（‘一层分解后各层系数图像‘）;
subplot（223）;image（wcodemat（rx192））colormap（map）;title（‘压缩图像‘）;
subplot（224）;image（codrx）colormap（map）;title（‘处理后各层系数图像‘）;
%求压缩信号的能量成分
per=norm（rx-X）
per=1.0000
%求压缩信号与原信号的标准差
err=norm（rx-X）
err=586.4979

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1123  2010-05-10 10:15  wavelet -image compression\compression1.m

     文件       1330  2010-05-02 16:14  wavelet -image compression\compression2.m

     文件        623  2010-05-10 10:27  wavelet -image compression\compression3.m

     文件       1190  2010-05-10 11:03  wavelet -image compression\compression4.m

     目录          0  2010-05-13 16:54  wavelet -image compression

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