Истинное сжатие изображений с использованием вейвлетов
wcompress функция выполняет сжатие или распаковку изображений в градациях серого или триеколора.
wcompress('c', сжимает изображение x,cname,compmthd)x с использованием метода сжатия compmthd и сохраняет результат в файле cname. Изображение x может быть либо массивом 2-D, содержащим индексированное изображение, либо массивом 3-D uint8 содержит трюкколорное изображение. Размер строки и столбца изображения должен быть двумя степенями.
Необходимо иметь разрешение на запись в текущей рабочей папке, иначе функция изменит папку на tempdir и запишите сжатый образ в этот каталог.
Примечание
Дискретное вейвлет-преобразование использует периодизированный режим расширения.
Данные, записанные в файлы, используемые uint64 точность. В версиях, предшествующих R2016b, данные записывались с помощью uint32 . Если это изменение отрицательно повлияло на ваш код, используйте legacy для сжатия и распаковки данных с использованием предыдущего поведения.
wcompress('c',x,cname,compmthd,'legacy')
wcompress('c',I,___) преобразует индексированное изображение I{1} к цветному изображению Y с использованием карты цветов I{2} а затем сжимает Y.
wcompress(___, указывает параметры, связанные с отображением, преобразованием данных и методами сжатия, использующими один или несколько аргументов пары имя-значение в дополнение к входным аргументам в предыдущих синтаксисах. Имя может быть в верхнем или нижнем регистре. Например, Name,Value)'level',3,'CC','klt' устанавливает уровень разложения равным 3 и параметр «Преобразование цвета», если x представляет собой трюкколорное изображение для преобразования Кархунена-Лёва.
В этом примере показано, как сжимать и распаковывать изображение jpeg arms.jpg.
Используйте вейвлет дерева пространственной ориентации ('stw') метод сжатия и сохранение сжатого изображения в файл.
wcompress('c','arms.jpg','comp_arms.wtc','stw');
Загрузите сохраненное изображение и отобразите пошаговую распаковку для создания несжатого изображения.
wcompress('u','comp_arms.wtc','step');
В этом примере показано, как сжать изображение в градациях серого с помощью секционирования набора в иерархических деревьях ('spiht') способ сжатия. Он также вычисляет значения среднеквадратической ошибки (MSE) и пикового отношения сигнал/шум (PSNR). Эти два измерения используются для количественной оценки ошибки между двумя изображениями. PSNR выражается 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')
Отображение исходного и сжатого изображений.
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
В этом примере показано, как сжать изображение jpeg с помощью метода сжатия с адаптивным сканированием с уменьшением разности длин волн ('aswdr'). Цвет преобразования ('cc') использует преобразование Кархунена-Лёва ('kit'). Максимальное количество петель ('maxloop') имеет значение 11 и тип графика ('plotpar') устанавливается на шаг через сжатие. Показать степень сжатия (cratioи отношение битов к пикселям (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 выполните операцию распаковки.
wcompress('u','woodstatue.wtc','step');
В этом примере показано, как сжать изображение truecolor с помощью секционирования набора в иерархических деревьях - 3D ('spiht_3D') способ сжатия.
Загрузка, сжатие и сохранение изображения в файле. Постройте график исходного и сжатого изображений. Отображение степени сжатия ('cratio'и бит 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')
Отображение исходного и сжатого изображений.
subplot(1,2,1) image(X) title('Original image') axis square subplot(1,2,2) image(Xc) title('Compressed image') axis square
Вычислите значения среднеквадратической ошибки (MSE) и пикового отношения сигнал/шум (PSNR). Эти два измерения используются для количественной оценки ошибки между двумя изображениями. PSNR выражается 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 Корин Мейлз. «Адаптация нулевых деревьев с использованием подписанных двоичных цифровых представлений для 3D кодирования изображений». EURASIP Journal on Image and Video Processing 2007, No 1 (2007): 054679. https://doi.org/10.1186/1687-5281-2007-054679.
[2] Мисити, Мишель, Ив Мисити, Жорж Оппенгейм и Жан-Мишель Погги, eds. Вейвлеты и их приложения. Лондон, Великобритания: ISTE, 2007. https://doi.org/10.1002/9780470612491.
[3] Саид, А. и У.А. Перлман. «Новый, быстрый и эффективный кодек образа, основанный на задании разбиения в иерархических деревьях». IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 6, No. 3 (июнь 1996 года): 243-50. https://doi.org/10.1109/76.499834.
[4] Шапиро, Дж. М. «Кодирование встроенного изображения с использованием нулевых деревьев вейвлет-коэффициентов». IEEE Transactions on Signal Processing 41, No. 12 (December 1993): 3445-62. https://doi.org/10.1109/78.258085.
[5] Странг, Гилберт и Труонг Нгуен. Вейвлеты и банки фильтров. ред. Уэлсли, месса: Уэлсли-Кембридж Пресс, 1997.
[6] Уокер, Джеймс С. «Сжатие изображения на основе вейвлета». Подраздел в разделе Преобразование и сжатие данных. Букварь по вейвлетам и их научным применениям. Том 29. Учёба по продвинутой математике. КПР Пресс, 1999 год. https://doi.org/10.1201/9781420050011.