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搜索资源 - image reconstruction using dct
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已知两个不同图像块亮度数据如下：
（1）分析DCT原理，采用DCT方法，编程并计算相应的DCT系数，分析系数分布特点。
（2）依据视觉特性分析量化表步长的分布特点，完成DCT系数量化。
（3）采用Z形扫描，实现输出数据的统计编码，形成Video stream。
（4）采用IDCT重建图像亮度数据，计算SAD大小，分析产生误差的原因及采用DCT进行数据压缩的原理。（ ）
（5）分别利用左上角1、3、6个系数重建图像，计算相应的SAD，并由
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使用Matlab编程实现发送端信源编码（图像压缩）和接收端信源解码（图像重建），其中的编解码算法可采用基于DCT变换的JPEG图像压缩标准；测试图像加噪，然后对去噪后的图像进行压缩与重建，分析压缩性能；研究基于下采样和内插的图像压缩算法；可将8bit/pixel灰度图像扩展至24bit/pixel彩色图像，或者采用无损压缩算法对图像压缩。-Sender using the Matlab programming source coding (image compression) and the r
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用matlab对一张图片进行DFT变换，DCT变换,比较保留20个DCT变换系数重构的图象与原始图像的差别.-Using matlab on a picture to DFT transform, DCT transform, compared to 20 DCT transform coefficients to retain the image reconstruction of the difference between the original image.
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CS压缩传感的初级教学代码，使用OMP重构，已注释，包括1维信号，2维图像的重构，分别使用dct和小波稀疏，列扫描和分块法进行omp重构-CS compressed sensing primary teaching code using OMP remodeling, already commented, including a 1-dimensional signals, 2-dimensional image reconstruction, respectively, using the D
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对256×256大小的8bit灰度lena图像进行仿真计算，稀疏矩阵采用DCT矩阵，观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构算法采用OMP（正交匹配追踪）算法。
-256256 size 8bit grayscale lena image simulation, sparse matrix DCT matrix, and observation matrix using Gaussian random matrix reconstruction algorithm using OMP (orthogo
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对256*256大小的8bit灰度lena图像进行仿真
将图像分为16*16的分块进行计算
稀疏矩阵采用DCT矩阵，观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构采用OMP算法- 256* 256 size lena image simulation 8bit grayscale image is divided into 16 * 16 calculate block sparse matrix using DCT matrix, observation matrix using Ga
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本代码主要应用于图像压缩，代码包括采用二维离散余弦变换（DCT）进行图像压缩、采用小波变换进行图像压缩以及基于小波变换与混沌排序图像加密压缩、解密重构
hundungen 是ex3的子程序：产生混沌序列-This code is mainly used in image compression, including the use of code dimensional discrete cosine transform (DCT) for image compression, image
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