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controlimage1
- 分形图像压缩原始算法，包括压缩和解压。 根据Jacin的分块压缩原理-fractal image compression original algorithm, including compression and decompression. According to the sub-block Jacin compression Principle
DCT
- 将图象分块(8*8)，作DCT变换，并作IDCT：DCT是一种可分离图象变换，用来图象压缩编码，IDCT用来解压缩。-The image sub-block (8* 8) for the DCT transform, and to make IDCT: DCT is a separable image transformations, is used to image compression coding, IDCT is used to decompress.
l1magic-1.1
- 实现对图像的分块并进行压缩感知算法的恢复-Achieve the right image sub-block and recovery of compressed sensing algorithm
block4x4
- divide the image in to sub blocks
frequencycoefficients
- 将图像分为nxn的分块,之后将各分块三个颜色通道的直方图平均化,最后进行离散余弦变化,分别提取各通道低频系数-The image into nxn sub-block after block of all three color channels of the histogram equalization, and finally the discrete cosine change, were extracted from the low frequency coefficients of e
lifting_97
- 实现9/7小波正反变换 注1： 采用标准正交方法，对行列采用不同矩阵（和matlab里不同） 注2： 为了保证正交，所有边界处理，全部采用循环处理 注3： 正交性验证，将单位阵带入函数，输出仍是单位阵（matlab不具有此性质） 注4： 此程序是矩阵实现，所以图像水平分量和垂直分量估计被交换位置 注5： 此程序实现的是类小波（wavelet-like）变换，是介于小波包变换与小波变换之间的变换 注6： 此程序每层变换相对原图像矩阵，产生的矩阵都是正交阵，这和小
dct
- 在8*8子图像块前提下，不同压缩比对图像压缩效果的影响-8* 8 sub-image block under the premise of different compression than the image compression
shuzishibie
- 以数字与字母识别系统的基本处理流程为主线，从待识别数据的获取入手，通过预处理、特征的提取与选择，到分类器的设计等部分都进行了较为详尽的分析与研究，MATLAB仿真实验表明；采用最小距离法对所给出的一组数字及字符图片进行不同的分块识别，最终得出分8块识别率为85.71 ；分16块识别率为95.71 ；分20块识别率为95 ；具有较高的识别率。-The basic process flow of the numbers and letters recognition system as the ma
controlimage1
- 分形图像压缩原始算法，包括压缩和解压。 根据Jacin的分块压缩原理-fractal image compression original algorithm, including compression and decompression. According to the sub-block Jacin compression Principle
cs
- 基于压缩感知思想的图像分块压缩与重构方法 考虑到大多数图像信号信息分布有差异, 编码端, 在对图像分块的基础上, 融合熵估计 和边缘检测方法计算各图像块的信息含量, 再从两个不同的角度进行分类采样: 依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3 类, 使用不同的采样率采样 依据信息量的分布特征, 采用不同的采样率分配策略进行采样. 在解码端, 根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构, 再运用改 进的迭代阈值算法去除块效应和噪声. 实验证明, 算法在提升图像重构质量的同时缩短了