基于小波变换的图像压缩与matlab仿真

小波分析是一个比较难的分支，用户采用小波变换，可以实现图像压缩，振动信号的分解与重构等，因此在实际工程上应用较广泛。小波分析与Fourier变换相比，小波变换是空间域和频率域的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。小波变换通过伸缩和平移等基本运算，实现对信号的多尺度分解与重构，从而很大程度上解决了Fourier变换带来的很多难题。 小波分析作一个新的数学分支，它是泛函分析、Fourier分析、数值分析的完美结晶；小波分析也是一种“时间—尺度”分析和多分辨分析的新技术，它在信号分析、语音合成、图像压缩与识别、大气与海洋波分析等方面的研究，都有广泛的应用。

%第一层小波分解
clcclear
load wbarb;
image（X）;
colormap（map）;
colorbar;
% 小波分解
[cA1cH1cV1cD1] = dwt2（X‘bior3.7‘）;
% 第一层小波逼近系数--cA1
% 水平系数--cH1
% 垂直系数--cV1
% 对角系数--cD1
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）;
%显示第一层小波分解图形
colormap（map）;
subplot（221）; image（wcodemat（A1192））;
title（‘第一层小波逼近系数A1‘）
subplot（222）; image（wcodemat（H1192））;
title（‘第一层小波水平系数H1‘）
subplot（223）; image（wcodemat（V1192））;
title（‘第一层小波垂直系数V1‘） 
subplot（224）; image（wcodemat（D1192））;
title（‘第一层小波对角系数D1‘）


%% 由单层逆小波变换重新产生一副图像
% 逆变换
Xsyn = idwt2（cA1cH1cV1cD1‘bior3.7‘）;
%To perform a level 2 decomposition of the image
[CS] = wavedec2（X2‘bior3.7‘）; 
%To extract the level 2 approximation coefficients from C
cA2 = appcoef2（CS‘bior3.7‘2）;
%To extract the first- and second-level detail coefficients from C
cH2 = detcoef2（‘h‘CS2）;
cV2 = detcoef2（‘v‘CS2）;
cD2 = detcoef2（‘d‘CS2）;
cH1 = detcoef2（‘h‘CS1）;
cV1 = detcoef2（‘v‘CS1）;
cD1 = detcoef2（‘d‘CS1）;
%To reconstruct the level 2 approximation from C
A2 = wrcoef2（‘a‘CS‘bior3.7‘2）;
%To reconstruct the level 1 and 2 details from C
H1 = wrcoef2（‘h‘CS‘bior3.7‘1）;
V1 = wrcoef2（‘v‘CS‘bior3.7‘1）;
D1 = wrcoef2（‘d‘CS‘bior3.7‘1）;
H2 = wrcoef2（‘h‘CS‘bior3.7‘2）;
V2 = wrcoef2（‘v‘CS‘bior3.7‘2）;
D2 = wrcoef2（‘d‘CS‘bior3.7‘2）;
%To display the results of the level 2 decomposition
colormap（map）;
subplot（241）;image（wcodemat（A1192））;
title（‘第一层小波逼近系数A1‘）
subplot（242）;image（wcodemat（H1192））;
title（‘第一层小波水平系数H1‘）
subplot（243）;image（wcodemat（V1192））;
title（‘第一层小波垂直系数V1‘）
subplot（244）;image（wcodemat（D1192））;
title（‘D第一层小波对角系数D1‘）
subplot（245）;image（wcodemat（A2192））;
title（‘第二层小波逼近系数A2‘）
subplot（246）;image（wcodemat（H2192））;
title（‘第二层小波水平系数H2‘）
subplot（247）;image（wcodemat（V2192））;
title（‘第二层小波垂直系数V2‘）
subplot（248）;image（wcodemat（D2192））;
title（‘第二层小波对角系数D2‘）

%%
%% 重构 the original image from the wavelet decomposition structure
X0 = waverec2（CS‘bior3.7‘）;
% 压缩图像X
[thrsorhkeepapp]= ddencmp（‘cmp‘‘wv‘X）;
% 降噪 or 压缩 using wavelets.
[XcompCXCLXCPERF0PERFL2] = ... 
wdencmp（‘gbl‘CS‘bior3.7‘2thrsorhkeepapp）;
% 对比查看压缩前后图像
colormap（map）;
subplot（121）; image（X）; title（‘原始图像‘）; 
axis square
subplot（122）; image（Xcomp）; title（‘压缩图像‘）; 
axis square

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2644  2018-06-29 12:59  基于小波变换的图像压缩与matlab仿真\ysw3_1.m

     目录          0  2018-08-27 20:03  基于小波变换的图像压缩与matlab仿真

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                 2644                    2