(完整版)基于matlab的图像缩小算法
matlab 伸缩变换
matlab 伸缩变换MATLAB伸缩变换是指将一张图片的大小进行放大或缩小的操作。
这个功能在很多图像处理领域都有广泛应用，比如计算机视觉、医学图像和数字信号处理等等。
在MATLAB中，实现伸缩变换非常简单，只需要几个简单的步骤就可以完成。
第一步：打开MATLAB并读取图片首先，在MATLAB中打开需要进行伸缩变换的图片。
读取图片的方法很简单，只需要在MATLAB命令窗口输入以下代码：A = imread('image.jpg');其中‘image.jpg’为需要读取的图片的路径和名称。
第二步：对图片进行伸缩变换在MATLAB中进行伸缩变换的方法就是使用imresize函数。
这个函数可以将一张图片进行放大或缩小，而且可以指定伸缩比例。
比如，我们可以将图片的大小缩小一半，只需要输入以下命令：B = imresize(A,0.5);其中A为需要进行伸缩变换的图片，0.5表示伸缩比例，B为变换后的图片。
当然，我们也可以将图片进行放大，只需要把伸缩比例设置为大于1的值即可。
第三步：显示并保存变换后的图片最后一步是将变换后的图片显示出来并保存。
在MATLAB中，显示图片可以使用imshow函数，保存图片可以使用imwrite函数。
比如，如果需要显示和保存变换后的图片，可以使用以下代码：imshow(B);imwrite(B,'resized_image.jpg');其中‘resized_image.jpg’为保存的图片名称和路径。
总结综上所述，MATLAB的伸缩变换非常简单，只需要几个简单的步骤就可以完成。
首先，打开MATLAB并读取需要变换的图片；其次，使用imresize函数对图片进行伸缩变换；最后，使用imshow和imwrite函数进行显示和保存。
如果有更高要求的伸缩变换，可以通过调整函数中的参数实现。
MATLAB的图像处理能力非常强大，学习它是非常有必要的。
使用Matlab进行图像压缩的技巧
使用Matlab进行图像压缩的技巧引言图像是一种重要的信息表达方式，广泛应用于数字媒体、通信和计算机视觉等领域。
然而，由于图像所占用的存储空间较大，如何有效地进行图像压缩成为了一个重要的问题。
Matlab作为一种强大的数学计算和数据处理工具，可以提供多种图像压缩的技巧，本文将介绍一些常用且有效的图像压缩技巧。
一、离散余弦变换（Discrete Cosine Transformation, DCT）离散余弦变换是一种将空间域中图像转换为频域中的图像的技术。
在Matlab中，可以通过dct2函数实现离散余弦变换。
该函数将图像分块，并对每个块进行DCT变换，然后将变换后的系数进行量化。
通过调整量化步长，可以实现不同程度的压缩。
DCT在图像压缩中的应用广泛，特别是在JPEG压缩中得到了广泛的应用。
二、小波变换（Wavelet Transformation）小波变换是一种将时域信号转换为时频域信号的技术。
在图像压缩中，小波变换可以将图像表示为不同尺度和频率的小波系数。
通过对小波系数进行量化和编码，可以实现图像的有效压缩。
Matlab提供了多种小波变换函数，如wavedec2和waverec2。
这些函数可以对图像进行多尺度小波分解和重构，从而实现图像的压缩。
三、奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）奇异值分解是一种将矩阵分解为三个矩阵乘积的技术。
在图像压缩中，可以将图像矩阵进行奇异值分解，并保留较大的奇异值，从而实现图像的压缩。
Matlab提供了svd函数，可以方便地实现奇异值分解。
通过调整保留的奇异值个数，可以实现不同程度的图像压缩。
四、量化（Quantization）量化是将连续数值转换为离散数值的过程。
在图像压缩中，量化用于将变换后的图像系数转换为整数值。
通过调整量化步长，可以实现不同程度的压缩。
在JPEG压缩中，量化是一个重要的步骤，通过调整量化表的参数，可以实现不同质量的压缩图像。
MATLAB画图之自定义图片大小
MATLAB画图之⾃定义图⽚⼤⼩解决问题：使⽤MATLAB的plot函数画图时弹出图⽚的⼤⼩和位置修改。
MATLAB画图的⼏个概念：screen: 屏幕；figure: 弹出来的对话框；figure变化，screen不会变化；screen变化，figure不会变化；axes: figure 中的图像，axes的⼤⼩取决于figure，figure⼤⼩变化，axes⼤⼩也会变化；set(gcf, ……): 对figure⼤⼩和位置进⾏设置；set(gca, ……): 对axes⼤⼩和位置进⾏设置；⼀、⾃定义figure的⼤⼩和位置程序：clear;clc;close all;t = 0:0.001:10;y1 = sin(t);figure(1);plot(t,y1);程序运⾏结果：默认情况下，figure⼤致在screen的正中间，⼤致为⼀个⽅形（具体参数没有深究），如果我们想要⾃定义figure在screen的位置和⼤⼩，有两种⽅法可以实现。
第⼀种⽅法：在声明figure时定义⼤⼩，将上述程序修改为：clear;clc;close all;t = 0:0.001:10;y1 = sin(t);figure('Units','centimeter','Position',[5 5 7 3.5]);plot(t,y1);其中'Units','centimeter' ⽤来定义单位；'Position',[5 5 7 3.5]⽤来定义位置。
[5 5 7 3.5]表⽰为[x0 y0 width height]X0, y0: 表⽰figure左下⾓在screen中的位置，参考位置是screen左下⾓；Width, height: 表⽰figure的宽和⾼的⼤⼩。
程序运⾏结果：第⼆种⽅法：使⽤set(gcf, ……)命令，将上述程序修改为：clear;clc;close all;t = 0:0.001:10;y1 = sin(t);figure(1);set(gcf,'Units','centimeter','Position',[5 5 7 3.5]);plot(t,y1);单位和位置的定义⽅式同第⼀种⽅法，程序运⾏结果为：⼆、⾃定义figure中图像的⼤⼩和位置使⽤set(gca, ……)指令，该指令设置的是图的坐标线axes的位置及⼤⼩，并不是坐标线标注的位置。
图像的放大(或缩小)
教师评阅意见：签名：年月日实验成绩：一、实验目的:1.了解MATLAB的操作环境和基本功能。
2.掌握图像的放大（或缩小）的原理。
3.掌握MATLAB中图像的放大（或缩小）的实现方法，加强算法设计以及编程实现的能力。
二、实验主要内容及要求：1.任务：完成对图像放大（或缩小）n倍的操作。
三、实验设备及软件：PC机一台，MATBLAB软件四、设计方案任务一：1）首先选取一张合适的图片存放在MATLAB当前的工作文件夹下（Current Folder）,因为只有在当前文件夹下，图像才能被读入，否则会提示文件不存在，并利用clc，clear函数完成清屏和清除变量的操作，清除变量是以免在程序运行时出现错误。
2）利用imread，im2double函数分别完成图像的读入和将图像像素点值转换到0-1之间的处理，以便后续操作。
利用size函数求出图像的的大小，即维度值。
然后利用zeros函数建立一个和原图像大小相等的二维零矩阵，用于存放处理后图像。
3）参照图像放大和缩小的公式，分别设计两个函数用于实现图像的放大和缩小处理。
4)设计一个主函数，参数c1为放大或缩小系数。
在主函数中判断 c1的大小，若小于一，则调用缩小函数，否则调用放大函数。
五、主要代码及必要说明：代码：缩小函数：function y=narrow(c1)close all;a=imread('coins.png'); imshow(a);a=im2double(a);[M,N]=size(a);b=[];for i=1:Mfor j=1:Nb(ceil(c1*i),ceil(c1*j))=a(i,j) ;endendfigure,imshow(b);end 放大函数：function y=expand(c1)close all;a=imread('coins.png'); imshow(a);a=im2double(a);[M,N]=size(a);b=[];for i=1:(M*c1)for j=1:(N*c1)b(i,j)=a(ceil(i/c1),ceil(j/c1)) ;endendfigure;imshow(b);end主函数：function y=bianhuan(c1)if c1<1narrow(c1);elseexpand(c1);endend六、测试结果及说明：因为在matlab中可以进行函数调用，所以直接调用主函数bianhuan（），第一传入的参数为1.3，第二次传入的参数为0.7，结果如下图：放大1.3倍的图像原图和缩小0.7倍的图像七、实验体会：。
MATLAB中的图像压缩与编码技巧
MATLAB中的图像压缩与编码技巧引言：在当今信息爆炸的时代，数字图像成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，大量的图像数据不仅占用了大量的存储空间，而且传输和处理的时间也相对较长。
图像压缩与编码技巧因此变得非常重要。
本文将介绍MATLAB中常用的图像压缩与编码技巧，以期提供一些有价值的思路和方法。
一、无损压缩技术无损压缩技术是指在压缩图像的同时不丢失任何数据，使得压缩后的图像能够完全还原为原始图像。
MATLAB提供了多种无损压缩算法，例如Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch编码和Run-length编码。
1. Huffman编码：Huffman编码使用变长编码来减少不同像素值的出现次数，从而达到压缩图像的目的。
首先，统计每个像素值的出现频率，并按照频率构建哈夫曼树。
然后，根据哈夫曼树生成每个像素值对应的编码。
在MATLAB中，可以使用"imhist"函数统计像素值的频率，再利用"Huffman"函数进行编码。
2. Lempel-Ziv-Welch编码：Lempel-Ziv-Welch（LZW）编码是一种字典编码算法，通过不断更新字典来实现压缩。
它将输入的数据划分为不同的符号，并将符号序列用字典中已有的条目替换，如果字典中不存在相应的条目，则将新的条目添加到字典中，并使用其索引作为输出。
在MATLAB中，可以使用"lzwenco"和"lzwdenco"函数对图像进行LZW 编码。
3. Run-length编码：Run-length编码是一种简单且有效的无损压缩技术，它将连续重复出现的像素值替换为该像素值和连续出现的次数的对。
在MATLAB中，可以使用"rle"函数对图像进行Run-length编码。
二、有损压缩技术有损压缩技术是指在压缩图像的同时，对图像数据进行一定程度的损失，以减小文件大小和提高传输速度。
MATLAB技术图像压缩教程
MATLAB技术图像压缩教程引言：图像在现代社会中扮演着重要的角色，它们用于电视、电影、广告等多个领域。
然而，由于图像数据量庞大，传输和存储成本较高。
为了解决这个问题，图像压缩技术应运而生。
MATLAB是一个功能强大的数学计算软件，也提供了用于图像处理和压缩的工具箱。
在本教程中，我们将介绍如何使用MATLAB进行图像压缩。
1. 图像压缩的基本原理图像压缩是通过减少图像数据量来减小图像文件的大小。
常用的压缩方法包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩方法通过消除图像中的冗余信息来实现文件大小的减小，同时保持图像质量不变。
有损压缩方法则在一定程度上牺牲图像质量，以达到更高的压缩比。
2. 使用MATLAB进行图像压缩前的准备工作在使用MATLAB进行图像压缩之前，我们需要安装MATLAB软件以及图像处理工具箱。
安装完成后，我们可以使用MATLAB中提供的函数和工具进行图像压缩。
3. 无损压缩方法3.1 灰度图像压缩对于灰度图像，我们可以使用MATLAB中的灰度变换方法进行无损压缩。
其中，最常用的方法是灰度等值映射，它可以将图像的灰度级数减少到较小的范围，从而减小图像文件的大小。
3.2 彩色图像压缩对于彩色图像，我们可以使用色彩空间转换方法进行无损压缩。
常见的方法是RGB到YCbCr的转换，其中Y表示亮度分量，Cb和Cr表示色度分量。
在YCbCr颜色空间中，亮度分量对图像质量的影响更大，而色度分量对图像质量的影响较小。
因此，可以对亮度分量进行更高的压缩率。
4. 有损压缩方法4.1 离散余弦变换（DCT）压缩离散余弦变换是一种常用的有损压缩方法，广泛应用于JPEG压缩算法中。
MATLAB提供了相关的函数用于执行离散余弦变换。
该方法通过将图像分成8x8的块，并对每个块进行离散余弦变换，将变换系数进行量化和编码，从而减小图像的数据量。
4.2 小波变换压缩小波变换是一种基于频域的有损压缩方法，它在MATLAB工具箱中也有相应的函数。
使用MATLAB进行图像压缩与图像编码方法
使用MATLAB进行图像压缩与图像编码方法图像压缩是一种将图像数据进行无损或有损压缩以减小文件大小的过程。
在计算机视觉和图像处理中，图像压缩扮演着重要的角色。
它不仅可以节省存储空间，还可以加快图像传输的速度。
在这篇文章中，我们将探讨MATLAB中常用的图像压缩和编码方法以及它们的实现。
在图像压缩中，有两种主要的压缩方法，分别是无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指压缩过程中不会丢失任何图像信息，压缩后的文件可以100%恢复为原始图像。
而有损压缩是指在压缩过程中丢失一些图像信息，导致压缩后的文件无法完全恢复为原始图像。
有损压缩方法通常用于对图像质量要求不高的场景，以减小文件的大小。
MATLAB提供了许多用于图像压缩和编码的函数和工具箱。
下面我们将介绍一些常用的图像压缩和编码方法，并给出它们在MATLAB中的实现。
1. Huffman编码Huffman编码是一种常用的无损压缩方法，它根据字符出现的频率来构建一个可变长度的编码表。
出现频率较高的字符使用较短的编码，出现频率较低的字符使用较长的编码。
MATLAB中的函数`huffmandict`可以用来生成Huffman编码的字典，函数`huffmanenco`可以用来对图像数据进行编码，函数`huffmandeco`可以用来对编码后的数据进行解码。
2. 离散余弦变换（DCT）离散余弦变换是一种常用的有损压缩方法，它将图像转换为由一系列基函数组成的频域信号。
在DCT域中，高频分量较低，可以被丢弃或使用较少的比特进行表示。
MATLAB提供了函数`dct2`和`idct2`，可以对图像进行DCT变换和逆DCT 变换。
3. 小波变换小波变换是另一种常用的有损压缩方法，它将图像转化为频域和空域的基函数，可以对不同的频率和分辨率进行调整。
MATLAB中的函数`wavedec2`和`waverec2`可以用来进行小波变换和逆变换。
小波变换在图像压缩和图像增强等应用中有广泛的应用。
MATLAB图像处理之平移,旋转,倾斜,放缩
MATLAB图像处理之平移，旋转，倾斜，放缩实验内容：如何对号灰度图像（或彩色图像）进行方所、平移、旋转和综合变换实验内容一：图像的放缩实验程序：%注意，当处理图像大小过大时，请先使用size函数得出矩阵大小，否则处理之后图像会提示内存不足，或者先压缩图像，又或者可以改变电脑运行内存，具体方法可以根据具体情况通过论坛查询，这里就不再过多赘述. x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵b=imresize(x1,20);%将原图像放大20倍c=imresize(x1,0.05);%将原图像缩小为原来的20倍figure,subplot(131),imshow(x1),title('原始图像');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第1个，显示x1的图像，并命名为“原始图像”subplot(132),imshow(b),title('放大20倍');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第2个，显示b的图像，并命名为“放大200倍”subplot(133),imshow(c),title('缩小20倍');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第3个，显示c的图像，并命名为“缩小20倍”实验结果：实验内容二：图像的旋转实验程序：clear allclc%imrotate(A,angle,method,bbox)%功能：将矩阵（图片）A旋转任意角度%参数：A——待操作矩阵，angle——需要旋转的角度，method——插值方法，bbox——输出图像大小%将矩阵A旋转angle度（任意），其中angle应用角度制表示；method包括'nearest'、'bilinear'、%'bicubic'分别为“邻近插值法”、“双线性插值法”、“三次卷积插值法”；%bbox（Bounding ? ? box defining size of output image）包括'crop'、'loose'，%分别表示将旋转后的图像剪裁为输入图像大小后输出和已旋转后图像大小输出%x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵x2=rot90(x1,1);%将图片旋转整数倍个90度figure;%生成图像subplot(272);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第2个imshow(x1);%显示x1生成的图像title('原始图像');%命名x1图像为“原始图像”subplot(275);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第5个imshow(x2);%显示x2生成的图像title('旋转90度');%命名x1图像为“旋转90度”x3=imrotate(x1,30,'nearest','loose');%使用最邻近法逆时针将图像旋转30度，使用loose形式输出图像x5=imrotate(x1,30,'nearest','crop');%使用最邻近法逆时针将图像旋转30度，使用crop形式输出图像x4=imrotate(x1,30,'bilinear','crop');%使用双线性插值法逆时针将图像旋转30度，使用crop形式输出图像x6=imrotate(x1,30,'bilinear','loose');%使用双线性插值法逆时针将图像旋转30度，使用loose形式输出图像subplot(278);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第8个imshow(x3);%显示x3生成的图像title('最邻近法逆时针旋转30度1');%命名x3图像为“最邻近法逆时针旋转30度”subplot(2,7,12);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第12个imshow(x4);%显示x4生成的图像title('双线性插值法逆时针旋转30度1');%命名x4图像为“双线性插值法逆时针旋转30度”subplot(2,7,10);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第10个imshow(x5);%显示x5生成的图像title('最邻近法逆时针旋转30度2');%命名x5图像为“最邻近法逆时针旋转30度2”subplot(2,7,14);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第14个imshow(x6);%显示x6生成的图像title('双线性插值法逆时针旋转30度2');%命名x6图像为“双线性插值法逆时针旋转30度2”实验结果：实验内容三：图像的平移3.1将图像从一个位置平移到另一个位置实验程序：x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵figure(1);%生成图像subplot(121),imshow(x1),title('原始图像');%此区域生成1行2列个图像，该图像位于第1个，并命名为“原始图像”，显示x1的图像se1=translate(strel(1),[100 -100]);%形态学膨胀后j1就是平移后的图像j1=imdilate(x1,se1);%对x1，se1进行膨胀操作subplot(122),imshow(j1),title('左下平移');%此区域生成1行2列个图像，该图像位于第2个，并命名为“左下平移”，显示j1的图像实验结果：实验内容四：图像的倾斜实验程序：A=imread('0045.jpg');%将图像导入工作区tform=affine2d([2 0.33 0;0 1 0;0 0 1]);%创建定义仿射几何变换的affine2d 对象B=imwarp(A,tform);%使用 imwarp 对图像应用几何变换。
MATLAB实现图像的平移缩放和旋转
数字图像处理课程设计题目图像的几何变换重建系 (部) 信息工程系班级姓名学号指导教师2013 年 12 月 16 日至 12 月 27 日共 2 周2013年 12 月 27 日数字图像处理课程设计任务书课程设计成绩评定表目录1 引言 (4)1.1课程设计的目的........................... 错误!未定义书签。
1.2课程设计的任务........................... 错误!未定义书签。
1.3课程设计的要求........................... 错误!未定义书签。
1.4开发工具................................. 错误!未定义书签。
2设计内容 (4)2.1设计内容 (4)2.2 系统框图 (4)3 设计方案 (5)3.1功能模块的划分 (5)3.2算法描述 (5)3.3实现主要功能的原理和方法 (8)3.3.1最近邻域插值法 (8)3.3.2双线性插值法 (8)4功能模块的具体实现 (10)4.1 模块功能 (10)4.2流程图 (11)4.3程序清单及各模块的实现效果图 (11)4.4 系统仿真与调试 (21)5 总结与体会 (22)参考文献 (22)附录 (23)1 引言2设计内容2.1设计内容我选取的是图像的几何变换，设计内容如下，(1)能够读取和存储图像。
(2)实现图像的平移、缩放、旋转几何变换。
(3)分别采用最近邻插值和双线性插值技术进行图像重建。
(4)编写代码实现上述功能。
图2-1系统框图本次课设所做的图像几何变换包括平移变换、缩放变换和旋转变换。
缩放变换和旋转变换均用双线性插值变换和最近邻插值变换两种方法来做，对图像进行处理后再存储。
3 设计方案3.1功能模块的划分本次设计整体分为四大模块：原图、平移、缩放和旋转。
其中缩放和旋转又分别有双线性插值和最近邻插值两模块。
3.2算法描述图像比例缩放是指将给定的图像在x 轴方向按比例缩放fx 倍，在y 轴按比例缩放fy 倍，从而获得一幅新的图像。
MATLAB技术图像缩放教程
MATLAB技术图像缩放教程图像缩放是数字图像处理中常用的技术之一，它可以改变图像的大小和比例，不仅可以用于美化图像，还可以用于图像处理和模式识别等领域。
在MATLAB中，通过一些简单的代码就可以实现图像的缩放。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像缩放，并展示一些实际应用案例。
一、图像缩放的原理图像缩放是指改变图像的尺寸或大小，通常有两种方式：一种是等比例缩放，另一种是非等比例缩放。
1. 等比例缩放等比例缩放是指将图像的宽度和高度按照相同的比例进行缩放，这样可以保持图像的形状不变。
在MATLAB中，使用imresize函数可以实现等比例缩放，具体的代码如下：```matlabA = imread('image.jpg'); % 读取原始图像B = imresize(A, 0.5); % 将图像缩小为原来的一半imshow(B); % 显示缩小后的图像```上述代码中，imread函数用于读取原始图像，imresize函数用于对图像进行缩放，0.5表示将图像缩小为原来的一半。
最后使用imshow函数将缩放后的图像显示出来。
2. 非等比例缩放非等比例缩放是指将图像的宽度和高度按照不同的比例进行缩放，这样可以改变图像的形状。
在MATLAB中，同样可以使用imresize函数实现非等比例缩放。
下面是一个示例代码：```matlabA = imread('image.jpg'); % 读取原始图像B = imresize(A, [200 300]); % 将图像缩放为200x300的尺寸imshow(B); % 显示缩放后的图像```上述代码中，[200 300]表示将图像缩放为200x300的尺寸。
同样使用imshow函数将缩放后的图像显示出来。
二、图像缩放的应用案例图像缩放广泛应用于图像处理和模式识别等领域。
下面介绍一些实际应用案例，展示图像缩放的实际效果。
1. 图像美化图像缩放可以用于调整图像的大小，从而达到美化图像的效果。
课程设计报告---基于Matlab的图像放缩技术
数字图像处理课程设计基于Matlab的图像放缩技术院系：信息科学与技术学院专业班级：电子0801班姓名：学号：2011年1月8日1.设计目标图像放缩处理存在较大失真，本设计要求输入一副图像，经放大或缩小后，使输出图像尽量减少失真度。
可采用插值算法（最近邻插值和双线性插值法），使图像内物体的边界得以保持，尽可能减少失真度。
通过本次设计加强对数字图像处理的理解。
2.设计原理：2.1 最近邻插值法所谓的最近邻法，即输出图像像素的灰度值等于离它所映射到的位置最近的输入像素的灰度值。
现在假设放大或缩小后的图像的某一像素映射到原图像的像素坐标为（2.2, 4.0），想要得到这个坐标对应的灰度，那么比较简单的方法是用四舍五入方法来得到距离该点最近的像素，即像素(2, 4)的值来代替，当然这并不十分的精确，如果用这个方法进行图像放大，那么在比例较大的情况下就会出现明显的“马赛克”现象。
2.2 双线性插值法双线性插值法，即通过已知输入四点灰度内插输出点灰度，将临近的像素点的灰度值按一定比例混合而成，离哪个像素近，哪个像素的比例就大些。
具体原理如下：令f(x,y)为两个变量的函数，其在单位正方形顶点的值已知，要通过插值得到正方形内任意点的灰度值，则可由双曲线方程=)++(,axbycxyf+dyx（2-1）来定义的一个双曲抛物面与四个已知点拟合。
从a到d这四个系数需由已知的四个顶点的f(x,y)灰度值拟合。
首先，对上端的两个顶点进行线性插值，可得fxx+f=f-)0,0()0,1(0,0([)])0,(f（2-2）同理，对底端的两个顶点进行线性插值，可得fxxf-=+f1,0((f)1,1()])1,)1,0([（2-3）最后，进行垂直方向的线性插值，可得xyfxff=+f-xy)]()1,(0,[)0,,)((x（2-4）将式（2-2）、式（2-3）代入式（2-4），展开等式并合并同类项，可得xffyfffyf-f+-=++f+--x[)1,1([)])0,0()0,1()0,0()]1,0(f0,0(,(fxy)1,0()[)0,1()]0,0(该式形式类似于式（2-1），因此是双线性的。
基于MATLAB的数字图像压缩算法研究
图4-2 线性预测器结构
成都理工大学2011届毕业论文
• 对图4-3进行一维线性预测和二维线性预测。预测时采用的是二阶线 性预测，在图4-1中第六种形式，系数分别为7/8、-1/2、1/2、 1/8(按照逆时针方向四个点)。
图4-3 原图
成都理工大学2011届毕业论文
图4-4 水平方向预测
成都理工大学2011届毕业论文
图3-1 测试图
图3-2 DCT幅度图
成都理工大学2011届毕业论文
• 图3-3和图3-4是DCT变换的频率分布和边缘分布图。
图3-3 频率分布
注：DC部分是原点
成都理工大学2011届毕业论文
图3-3 边缘分布
• 由图3-1到3-4可以综合看出，图片的低频区域幅值大，说明图像信息 主要集中在低频部分，高频部分有信息但很少，这说明离散余弦变换 具有信息紧缩能力。 • DCT变换本身并不进行数据压缩，它只是将图像源数据映射到另一个 域，使数据在变换域中容易进行压缩，变换后的图像矩阵系数更独立 和有序。经过DCT变换后，其低频分量都集中在矩阵左上角，高频分 量分布在矩阵右下角。由于该低频分量包含了图象的主要信息，而高 频分量与之相比，不是很重要，所以可以忽略高频分量，只保留低频 分量，从而达到压缩数据的目的。如何将高频分量去掉，这就要用到 前一章所讲的量化。
成都理工大学2011届毕业论文
2.2 图像均匀量化原理及编码实现
成都理工大学2011届毕业论文
• (1)对图2-1进行给定量化级数均匀量化，量化级数k=10，得到图2-2。 • (2)对图2-1，分别以步长16进行量化，以步长32进行量化后得到图23，图2-4。
图2-1 测试原图
成都理离线余弦变换(DCT)理论基础
用matlab对图像进行缩放与旋转
%======用matlab对图像进行缩放（双线性插值法）clear; %此题是用双线性插值法实现图像缩放I=imread('f.jpg'); %读入原图像，只需将此处的文件换成要变换的图片即可%图像属性% Filename: 'f.jpg'% FileModDate: '24-Aug-2008 16:50:30'% FileSize: 20372% Format: 'jpg'% FormatVersion: ''% Width: 480% Height: 640% BitDepth: 8% ColorType: 'grayscale'% FormatSignature: ''% NumberOfSamples: 1% CodingMethod: 'Huffman'% CodingProcess: 'Sequential'% Comment: {}[rows,cols]=size(I);K1 = str2double(inputdlg('请输入行缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.5'}));%行默认变为原来的0.5倍K2 = str2double(inputdlg('请输入列缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.4'}));%列默认变为原来的0.4倍width = K1 * rows;height = K2 * cols;Out = uint8(zeros(width,height)); %创建输出图像矩阵widthScale = rows/width;heightScale = cols/height;for x = 6:width - 6 % 6是为了防止矩阵超出边界溢出for y = 6:height - 6oldX = x * widthScale; % oldX,oldY为原坐标，x,y为新坐标oldY = y * heightScale;if (oldX/double(uint16(oldX)) == 1.0) &(oldY/double(uint16(oldY)) == 1.0)Out(x,y) = I(int16(oldX),int16(oldY));%若oldX，oldY为整数，直接赋值elsea = double(uint16(oldX));b = double(uint16(oldY));x11 = double(I(a,b)); % x11 赋值为 I(a,b)x12 = double(I(a,b+1)); % x12 赋值为 I(a,b+1)x21 = double(I(a+1,b)); % x21 赋值为 I(a+1,b)x22 = double(I(a+1,b+1)); % x22 赋值为I(a+1,b+1)Out(x,y) = uint8( (b+1-oldY) * ((oldX-a)*x21 + (a+1-oldX)*x11) + (oldY-b) * ((oldX-a)*x22 +(a+1-oldX) * x12) ); % 用双线性插值计算公式计算endendendimshow(I);figure;imshow(Out);%===============使用matlab对图片进行缩放（最近邻域法）clear; %此题是用最近邻域法实现图像缩放I=imread('f.jpg');%读入图像%图像属性% Filename: 'f.jpg'% FileModDate: '24-Aug-2008 16:50:30'% FileSize: 20372% Format: 'jpg'% FormatVersion: ''% Width: 480% Height: 640% BitDepth: 8% ColorType: 'grayscale'% FormatSignature: ''% NumberOfSamples: 1% CodingMethod: 'Huffman'% CodingProcess: 'Sequential'% Comment: {}[rows,cols]=size(I);K1 = str2double(inputdlg('请输入行缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.6'}));%行默认变为原来的0.6倍K2 = str2double(inputdlg('请输入列缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.4'}));%列默认变为原来的0.4倍width = K1 * rows;height = K2 * cols;im2 = uint8(zeros(width,height)); %定义输出图像矩阵widthScale = rows/width;heightScale = cols/height;for x = 6:width - 6 %为防止矩阵溢出而选择的参数6for y = 6:height - 6oldX = x * widthScale; %oldX，oldY为原坐标，x，y为新坐标oldY = y * heightScale;if (oldX/double(uint16(oldX)) == 1.0) &(oldY/double(uint16(oldY)) == 1.0)im2(x,y) = I(int16(oldX),int16(oldY));elsea = double(round(oldX));b = double(round(oldY)); %若不是整数四舍五入后把临近值赋过去im2(x,y) = I(a,b);endendendimshow(I); %输出原图像figure;imshow(im2); %输出缩放后图像%====================用matlab对图像进行旋转（双线性插值法）clear;%此题是用最近邻域法实现图像旋转im1=imread('b.jpg');[m,n,p]=size(im1);% 将图像旋转30度a=0.5; %a=sin30=0.5b=0.866; %b=cos30=0.866row=n*a+m*b;col=n*b+m*a;for i=1:row %先把图象填充成全黑for j=1:colim2(i,j,:)=uint8(0);endendfor i=1:m %把原图象像素点旋转后变为新图象点for j=1:nxx=round(abs((i-m/2)*b-(j-n/2)*a+row/2));yy=round(abs((i-m/2)*a+(j-n/2)*b+col/2));for k=1:3im2(xx,yy,k)=im1(i,j,k);endendendtemp1=uint8(0);temp2=uint8(0);temp3=uint8(0);for i=1:row %把画面上的空点按照最近邻插值法填充temp1=uint8(0);temp2=uint8(0);temp3=uint8(0);for j=1:col %找到最右的图象边界点if (im2(i,j,:)==uint8(0))elsekk=j;endendfor j=1:kkif (im2(i,j,:)==uint8(0))im2(i,j,1)=temp1;im2(i,j,2)=temp2;im2(i,j,3)=temp3;elsetemp1=im2(i,j,1);temp2=im2(i,j,2);temp3=im2(i,j,3);endendendimshow(im1);figure;imwrite(im1,'5.jpg'); %保存原图像imshow(im2);imwrite(im2,'6.jpg');%保存旋转后图像%======================用matlab对图片进行旋转（最近邻域法）clear;%此题是用最近邻域法实现图像旋转im1=imread('b.jpg');[m,n,p]=size(im1);% 将图像旋转30度a=0.5; %a=sin30=0.5b=0.866; %b=cos30=0.866row=n*a+m*b;col=n*b+m*a;for i=1:row %先把图象填充成全黑for j=1:colim2(i,j,:)=uint8(0);endendfor i=1:m %把原图象像素点旋转后变为新图象点for j=1:nxx=round(abs((i-m/2)*b-(j-n/2)*a+row/2));yy=round(abs((i-m/2)*a+(j-n/2)*b+col/2));for k=1:3im2(xx,yy,k)=im1(i,j,k);endendendtemp1=uint8(0);temp2=uint8(0);temp3=uint8(0);for i=1:row %把画面上的空点按照最近邻插值法填充temp1=uint8(0);temp2=uint8(0);temp3=uint8(0);for j=1:col %找到最右的图象边界点if (im2(i,j,:)==uint8(0))elsekk=j;endendfor j=1:kkif (im2(i,j,:)==uint8(0))im2(i,j,1)=temp1;im2(i,j,2)=temp2;im2(i,j,3)=temp3;elsetemp1=im2(i,j,1);temp2=im2(i,j,2);temp3=im2(i,j,3);endendendimshow(im1);figure;imwrite(im1,'5.jpg'); %保存原图像imshow(im2);imwrite(im2,'6.jpg');%保存旋转后图像。
(完整版)基于matlab的图像缩小算法
一、基于matlab图像缩小算法缩小算法与放大算法不同，图像缩小是通过减少像素个数来实现的。
因此，需要根据缩小的尺寸来选择合适的像素点，使得图像缩小后尽可能保持源图像特征。
基于等间隔采样的缩小算法。
这种算法是通过对图像像素的均匀采样来保持所选择的像素仍旧保持像素的概貌特征。
算法1通过matlab实现可得：function small=big2small(A,h,l)[m,n]=size(A);k1=m/h;k2=n/l;small=zeros(h,l);for i=1:hfor j=1:li0=i*k1;j0=j*k2;i1=floor(i0+0.5);j1=floor(j0+0.5);small(i,j)=A(i1,j1);endendend1、基于局部均值的缩小算法。
这种算法通过采样间隔dx，dy将原图像矩阵分割为一系列小的矩阵，并计算这些小矩阵的元素的和，再求其均值赋给目标矩阵相应的像素。
这样就避免了算法1中某些未取到的元素不能将其信息反映到目标矩阵的缺点。
算法2通过matlab实现可得：function small=big2small2(A,h,l)[m,n]=size(A); %获得矩阵A大小A=im2double(A);small=zeros(h,l);for i=1:hfor j=1:lsum=0;i1=round((m/h).*(i-1)+1); %将矩阵分块j1=round((n/l).*(j-1)+1); %i1,j1为矩阵小块左上角元素下标i2=round((m/h).*i);j2=round((n/l).*j); %i2,j2为矩阵小块右下角元素下标for ii=i1:i2for jj=j1:j2sum=sum+A(ii,jj); %计算矩阵内元素值的和endendsmall(i,j)=sum/((i2-i1+1).*(j2-j1+1)); %将均值赋给目标矩阵endendend。
基于Matlab环境的JPEG图像压缩算法
F（ u， v） = C（ u） C（ v）
y） · ∑ ∑ f（ x，
x =0 y =0
π（ 2 x + 1 ） u π（ 2 y + 1 ） v cos cos 2M 2N
（ 1）
收稿日期：2011 － 03 － 15 作者简介：程丽（ 1982 —） ， 女， 硕士研究生， 讲师， 主要从事系统工程研究 。
3
基于 Matlab 环境下的 JPEG 图像压缩算法
根据 JPEG 图像压缩的原理， 在 Matlab 环境下需要实现 ［4 － 6 ］ ： 8 × 8 图像块灰度值的二维离 以下几个关键的算法 ① 散余 弦 变 换； ② 量 化 系 数 的 哈 夫 曼 编 码； ③ 对 图 像 进 行 JPEG 压缩及结果分析。 3． 1 二维离散余弦变换的实现 在 Matlab 函数库中用函数 dctmtx （ 8 ） 来计算 8 × 8 矩阵 的二维离散余弦变换。 由式 （ 5 ） 可知， 关键在于量化系数 Z （ u， v） 的确定。根据人的视觉冗余得出如图 2 所示的变换归 使用图 3 所示的 Zigzag 模式 一化数组。量化完 DCT 系数后， 重新排列。这样得到的量化系数的一维重排数组是根据渐 增的空间频率来排列的 ， 所以 JPEG 编码过程可充分利用重 “0 ” 新排列所产生的 的长游程。
F（ u， v） = C（ u） C（ v）
y） · ∑ ∑ f（ x，
x =0 y =0
图1
JPEG 系统框图 码后的图像数据组成一帧一帧的数据 ， 这样做的目的是为了 便于传输、 存储和译码器进行译码 ， 这样组织的数据通常称 为 JPEG 位数据流 （ JPEG bit stream ） 。 图像的离散余弦变换 具有把高度相关数据能量集中的趋势 ， 这正是他用于图像压 缩的优点所在， 故这一点被广泛应用于图像压缩 。 对通常的 大多数 DCT 系数的值非常接近 0 。 如果舍弃这些 图像来说， 接近零的 DCT 系数值， 在重构图像是并不会带来画面质量 的显著下降。 所以， 利用 DCT 进行图像压缩可以节约大量 的存储空间。压缩应该在最合理的近似原图像的情况下使 使用系数的多少也决定了压缩的大小 。 用最少的系数，
基于Matlab的图像压缩实现_曹玉茹
29982009,30(12)计算机工程与设计Computer Engineering and Design0引言虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的，或者说存在冗余信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像，同时又不会损害图像的有效信息。
数字图像的冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、符号冗余、结构冗余和知识冗余。
由于在图像数据中存在如此多的冗余信息，因此，这为图像压缩编码提供了依据。
经过压缩之后的图像，其容量可以大大减少，更加方便存储和传输。
我们平常所拍摄的数码图像都含有非常大的数据量，它与通信网容量的矛盾及其传输和存储的困难都极大地制约了数字图像的发展。
图像压缩编码最根本的目的就是要以尽量少的比特数来表征图像，同时要保持解压缩后图像的质量，使之符合拍摄者的要求。
与此同时，由于拍摄者的水平参差不齐，往往拍摄的图像会不尽如人意。
因此，对原始图像的二次处理也成为一个非常引人注目的课题。
传统的图像压缩方法主要是基于DCT 变换的压缩。
由于DCT 除了具有一般的正交变换性质外，它的变换阵的基向量能很好地描述人类语音信号和图像信号的相关特征。
因此，在对语音信号、图像信号的变换中，DCT 变换被认为是一种准最佳变换。
近年颁布的一系列视频压缩编码的国际标准建议中，都把DCT 作为其中的一个基本处理模块。
除此之外，DCT 还是一种可分离的变换。
现在新型的图像压缩有了这样一个趋势，即从基于DCT 变换的压缩转向基于小波信号进行压缩。
由于小波的种类繁多，利用不同的小波可以进行不同图像的压缩，而且相对于DCT 压缩，小波图像对彩色图像的压缩更加方便简单(在以后的实验将会提到)。
因此，运用小波进行图像压缩越来越广泛，最新的JEPG2000图像压缩格式就开始基于小波对图像进行压缩编码。
本文就数码图像压缩进行研究，运用Matlab 软件在DCT 域和小波域上实现图像压缩编码理论算法及其仿真实验的实现。
【matlab】 输出图像大小调整
Matlab图形窗口大小的控制，plot窗口大小，figure大小，axis设置，实用Matlab中保存图像时，图形窗口大小的控制zz首先要了解的是Matlab是面向对象的。
最高等级的对象是screen，它定义了figure可以用的最大szie。
screen下面是figure。
figue就是你画图的时候跳出来的那个新的对话窗口。
如果figure变化，screen是不会跟着变化的。
但screen变化的话，figure就要跟着变化了。
figure下面是axes。
axes是那个窗口里面你要画的东西。
axes的大小和位置取决于figure，如果你放大缩小figure的大小的话，里面的图线也会跟着变化的。
set(gca,'position',[])因此，set (gca,'position',[0.1,0.1,0.9,0.9] );的作用是：设置坐标轴距离画板（图形窗口figure）边距。
[0.1,0.1,0.9,0.9] 分别为axes在figure中的左边界，下边界，宽度，高度，最小为0，最大为1（左边界，下边界为0，上边界，右边界为1）见下面的例子：-----------------------------------------------------------------------------figureset (gca,'position',[0.1,0.1,0.9,0.9] );x=1:0.1:10;y=sin(x);plot(x,y)-----------------------------------------------------------------------------结果见下图：set(gcf,'position',[])一般matlab绘出来图的框架（图形窗口）大都是正方形或者近似正方形的矩形，能不能画一些扁的矩形呢？使用图形的position属性可以做到。
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一、基于matlab图像缩小算法
缩小算法与放大算法不同，图像缩小是通过减少像素个数来实现的。
因此，需要根据缩小的尺寸来选择合适的像素点，使得图像缩小后尽可能保持源图像特征。
基于等间隔采样的缩小算法。
这种算法是通过对图像像素的均匀采样来保持所选择的像素仍旧保持像素的概貌特征。
算法1通过matlab实现可得：
function small=big2small(A,h,l)
[m,n]=size(A);
k1=m/h;k2=n/l;
small=zeros(h,l);
for i=1:h
for j=1:l
i0=i*k1;j0=j*k2;
i1=floor(i0+0.5);
j1=floor(j0+0.5);
small(i,j)=A(i1,j1);
end
end
end
1、基于局部均值的缩小算法。
这种算法通过采样间隔dx，dy将原图像矩阵分割为一系列小的矩阵，并计算这些小矩阵的元素的和，再求其均值赋给目标矩阵相应的像素。
这样就避免了算法1中某些未取到的元素不能将其信息反映到目标矩阵的缺点。
算法2通过matlab实现可得：
function small=big2small2(A,h,l)
[m,n]=size(A); %获得矩阵A大小
A=im2double(A);
small=zeros(h,l);
for i=1:h
for j=1:l
sum=0;
i1=round((m/h).*(i-1)+1); %将矩阵分块
j1=round((n/l).*(j-1)+1); %i1,j1为矩阵小块左上角元素下标
i2=round((m/h).*i);
j2=round((n/l).*j); %i2,j2为矩阵小块右下角元素下标
for ii=i1:i2
for jj=j1:j2
sum=sum+A(ii,jj); %计算矩阵内元素值的和
end
end
small(i,j)=sum/((i2-i1+1).*(j2-j1+1)); %将均值赋给目标矩阵
end
end
end。