Истинное сжатие изображений с помощью вейвлетов
wcompress функция выполняет или сжатие или несжатие черно-белых или цветных изображений.
wcompress('c', сжимает изображение x,cname,compmthd)x использование метода сжатия compmthd и сохраняет результат в файле cname. Изображение x может быть или 2D массив, содержащий индексируемое изображение или трехмерный массив uint8 содержа изображение истинного цвета. Оба размер строки и столбца изображения должны быть степенями двойки.
У вас должно быть разрешение записи в текущей рабочей директории, или функция изменит директорию в tempdir и напишите сжатое изображение в той директории.
Примечание
Дискретное Преобразование Вейвлета использует periodized дополнительный режим.
Данные, записанные в файлы, используют uint64 точность. В релизах до R2016b данные были записаны с помощью uint32 . Если на ваш код плохо влияет это изменение, используйте legacy опция, чтобы сжаться и распаковать ваши данные с помощью предыдущего поведения.
wcompress('c',x,cname,compmthd,'legacy')
wcompress('c',I,___) преобразует индексируемое изображение I{1} к истинному цвету отображают Y с помощью палитры I{2} и затем сжатия Y.
wcompress(___, задает опции, связанные с отображением, преобразованием данных и методами сжатия с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущих синтаксисах. Имя может быть в верхнем регистре или нижнем регистре. Например, Name,Value)'level',3,'CC','klt' устанавливает уровень разложения к 3 и параметр Преобразования цветов если x изображение истинного цвета к Karhunen-Loève, преобразовывают.
В этом примере показано, как сжать и распаковать изображение jpeg arms.jpg.
Используйте вейвлет дерева ориентации в пространстве ('stw') метод сжатия и сохраняет сжатый образ к файлу.
wcompress('c','arms.jpg','comp_arms.wtc','stw');
Загрузите сохраненное изображение и отобразите постепенное несжатие, чтобы произвести несжатое изображение.
wcompress('u','comp_arms.wtc','step');
В этом примере показано, как сжать полутоновое изображение с помощью разделения набора в иерархических деревьях ('spiht') метод сжатия. Это также вычисляет среднеквадратичную погрешность (MSE) и пиковый сигнал к шумовому отношению (PSNR) ошибочные значения. Вы используете эти две меры, чтобы определить количество ошибки между двумя изображениями. PSNR описывается в децибелах.
Загрузите изображение и сохраните его в файле.
load mask; [cr,bpp] = wcompress('c',X,'mask.wtc','spiht','maxloop',12)
cr = 2.8610
bpp = 0.2289
Загрузите сохраненное изображение из файла, распакуйте его и удалите файл.
Xc = wcompress('u','mask.wtc'); delete('mask.wtc')
Отобразите исходные и сжатые изображения.
colormap(pink(255)) subplot(1,2,1); image(X); title('Original image') axis square subplot(1,2,2); image(Xc); title('Compressed image') axis square
Вычислите MSE и PSNR.
D = abs(X-Xc).^2; mse = sum(D(:))/numel(X)
mse = 33.6564
psnr = 10*log10(255*255/mse)
psnr = 32.8601
Этот пример показывает, как сжать изображение jpeg с помощью адаптивно отсканированного метода сжатия сокращения различия в вейвлете ('aswdr'). Цвет преобразования ('cc') использование Karhunen-Loeve преобразовывает ('kit'). Максимальное количество циклов ('maxloop') установлен в 11 и тип графика ('plotpar') набор должен продвинуться посредством сжатия. Покажите коэффициент сжатия (cratio) и отношение бита на пиксель (bpp), которые указывают на качество сжатия.
[cratio,bpp] = wcompress('c','woodstatue.jpg','woodstatue.wtc', ... 'aswdr','cc','klt','maxloop',11,'plotpar','step'); cratio bpp
cratio =
3.0792
bpp =
0.7390
Загрузите сжатое изображение и шаг посредством процесса несжатия.
wcompress('u','woodstatue.wtc','step');
В этом примере показано, как сжать изображение истинного цвета с помощью разделения набора в иерархических деревьях - 3D ('spiht_3D') метод сжатия.
Загрузите, сожмите и сохраните изображение в файле. Постройте исходные и сжатые изображения. Отобразите коэффициент сжатия ('cratio') и биты на пиксель ('bpp'), которые указывают на качество сжатия.
load mask; X = imread('wpeppers.jpg'); [cratio,bpp] = wcompress('c',X,'wpeppers.wtc','spiht','maxloop',12)
cratio = 1.6549
bpp = 0.3972
Xc = wcompress('u','wpeppers.wtc'); delete('wpeppers.wtc')
Отобразите исходные и сжатые изображения.
subplot(1,2,1) image(X) title('Original image') axis square subplot(1,2,2) image(Xc) title('Compressed image') axis square
Вычислите среднеквадратичную погрешность (MSE) и ошибочные значения пикового отношения сигнал-шум (PSNR). Вы используете эти две меры, чтобы определить количество ошибки между двумя изображениями. PSNR описывается в децибелах.
D = abs(double(X)-double(Xc)).^2; mse = sum(D(:))/numel(X)
mse = 26.7808
psnr = 10*log10(255*255/mse)
psnr = 33.8526
[1] Кристоф, Эммануэль, Пьер Дюамель и Коринн Мэйлхес. “Адаптация Zerotrees Используя Представления Двоичной цифры Со знаком для 3D Кодирования Изображений”. Журнал EURASIP на Обработке изображений и Обработке видеоданных 2007, № 1 (2007): 054679. https://doi.org/10.1186/1687-5281-2007-054679.
[2] Мизити, Мишель, Ив Мизити, Жорж Оппенхейм, и Жан-Мишель Погжи, вейвлеты редакторов и Их Приложения. Лондон, Великобритания: ISTE, 2007. https://doi.org/10.1002/9780470612491.
[3] Сказанный, A. и В.А. Перлмен. “Новое, Быстро, и Эффективный Кодек Изображений На основе Разделения Набора в Иерархических Деревьях”. Транзакции IEEE на Схемах и Системах для Видео Технологии 6, № 3 (июнь 1996): 243–50. https://doi.org/10.1109/76.499834.
[4] Шапиро, J.M. “Кодирование Встроенного изображения Используя Zerotrees Коэффициентов Вейвлета”. Транзакции IEEE на Обработке сигналов 41, № 12 (декабрь 1993): 3445–62. https://doi.org/10.1109/78.258085.
[5] Странг, Гильберт и Труун Нгуен. Вейвлеты и Наборы фильтров. Исправленное издание Веллесли, Масса: Wellesley-Кембриджское Нажатие, 1997.
[6] Уокер, Джеймс С. "Основанное на вейвлете Сжатие изображения". Подраздел в Преобразовании и Сжатии данных. Краткая информация о Вейвлетах и Их Научные Приложения. Издание 29. Исследования в Усовершенствованной Математике. Нажатие CRC, 1999. https://doi.org/10.1201/9781420050011.