wcompress
Истинное сжатие изображений с использованием вейвлетов
Синтаксис
Описание
The wcompress функция выполняет сжатие или несжатие изображений в полутоновом или труколорном цвете.
Сжатие
wcompress('c', сжимает изображение x,cname,compmthd)x используя метод сжатия compmthd и сохраняет результат в файле cname. Изображение x может быть либо массив 2-D, содержащий индексированное изображение, либо трехмерный массив uint8 содержащее изображение труколора. Оба размера строки и столбца изображения должны быть степенями двойки.
Вы должны иметь разрешение на запись в текущей рабочей директории, или функция изменит директорию на tempdir и запишите сжатое изображение в эту директорию.
Примечание
Дискретный Вейвлет преобразование использует периодизированный режим расширения.
Данные, записанные в файлы, используют
uint64точность. В релизах, предыдущих к R2016b, данные были записаны с использованиемuint32. Если ваш код отрицательно зависит от этого изменения, используйтеlegacyопция сжатия и распаковки данных с помощью предыдущего поведения.wcompress('c',x,cname,compmthd,'legacy')
wcompress('c',I,___) преобразует индексированное изображение I{1} к изображению truecolor Y используя палитру I{2} и затем сжимает Y.
wcompress(___, задает опции, связанные с отображением, преобразованием данных и методами сжатия, используя один или несколько аргументы пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущих синтаксисах. Имя может быть в верхнем или нижнем регистре. Для примера, Name,Value)'level',3,'CC','klt' устанавливает уровень разложения равным 3 и параметр «Преобразование цвета», если x является изображением труколора к преобразованию Кархунена - Лоэва.
Несжатие
Примеры
Сжатие изображения с использованием основных параметров
В этом примере показано, как сжать и распаковать изображение jpeg arms.jpg.
Используйте древовидный вейвлет пространственной ориентации ('stw') метод сжатия и сохранение сжатого изображения в файл.
wcompress('c','arms.jpg','comp_arms.wtc','stw');
Загрузите сохраненное изображение и отобразите пошаговое несжатие, чтобы получить несжатое изображение.
wcompress('u','comp_arms.wtc','step');
Сжатие и распаковка полутонового изображения
В этом примере показано, как сжать полутоновое изображение с помощью разбиения набора в иерархических деревьях ('spiht') метод сжатия. Он также вычисляет среднее значение квадратной ошибки (MSE) и пиковое отношение сигнал/шум (PSNR) значения ошибки. Вы используете эти две меры, чтобы количественно определить ошибку между двумя изображениями. PSNR экспрессируется 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 исходных и сжатых 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
Сжатие и распаковка изображений с использованием продвинутых параметров.
В этом примере показа, как сжать изображение jpeg с помощью адаптивно сканированного метода сжатия вейвлет различия сокращения ('aswdr'). Цвет преобразования ('cc') использует преобразование Кархунена - Лоева ('kit'). Максимальное количество циклов ('maxloop') устанавливается равным 11, и тип графика ('plotpar') устанавливается на шаг через сжатие. Покажите коэффициент сжатия (cratio) и отношение бит/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 пройдите процесс распаковки.
wcompress('u','woodstatue.wtc','step');
Сжатие и распаковка изображения Truecolor
В этом примере показано, как сжать изображение truecolor с помощью разбиения набора в иерархических деревьях - 3D ('spiht_3D') метод сжатия.
Загрузка, сжатие и хранение изображения в файле. Постройте график исходных и сжатых изображений. Отобразите коэффициент сжатия ('cratio') и битов 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 исходных и сжатых изображений.
subplot(1,2,1) image(X) title('Original image') axis square subplot(1,2,2) image(Xc) title('Compressed image') axis square
Вычислите среднее значение квадратной ошибки (MSE) и пиковое отношение сигнал/шум (PSNR) значения ошибки. Вы используете эти две меры, чтобы количественно определить ошибку между двумя изображениями. PSNR экспрессируется 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
Входные параметры
Выходные аргументы
Ссылки
[1] Кристоф, Эммануэль, Пьер Дюамель и Коринн Маилес. «Адаптация Zerotrees с использованием представлений двоичных цифр со знаком для 3D кодирования изображений». Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2007, № 1 (2007): 054679. https://doi.org/10.1186/1687-5281-2007-054679.
[2] Misiti, Michel, Yves Misiti, Georges Oppenheim, and Jean-Michel Poggi, 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 изображений, основанный на наборе разбиений в иерархических деревьях». Транзакции IEEE по схемам и системам для видеотехнологий 6, № 3 (июнь 1996 года): 243-50. https://doi.org/10.1109/76.499834.
[4] Shapiro, J.M. «Embedded Image Coding Using Zerotrees of Wavelet Coefficients». Транзакции IEEE по обработке сигналов 41, № 12 (декабрь 1993 года): 3445-62. https://doi.org/10.1109/78.258085.
[5] Странг, Гилберт и Чыонг Нгуен. Вейвлеты и банки фильтров. ред. Уэлсли, Mass: Wellesley-Cambridge Press, 1997.
[6] Walker, James S. «Wavelet-Based Image Compression». Подглавка в Преобразовании и Сжатии данных. Праймер по вейвлетам и их научному применению. Том 29. Изучение передовой математики. CRC Press, 1999. https://doi.org/10.1201/9781420050011.