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搜索资源 - quantization matrix
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子块DCT变换编码/帧内预测编码DPCM，基于JPEG量化矩阵的量化与反量化-block DCT encoding / decoding predictive coding DPCM. JPEG quantization matrix based on the quantitative and anti - quantization
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实现jpeg图像解码功能。
代码设计思路：1, Reconstruct the Huffman/RLE stream to a sequence
2, Arrange the sequence to a matrix using the zigzag scanning backwards
3, Multiply the matrix by quantization table
4, Perform inverse DCT
5, Shift the val
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8*8矩阵dct变换以及量化 反量化和反dct变换,8* 8 transform and quantization matrix dct quantization and anti-anti-dct transform
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对JPEG的压缩标准进行了仿真，主要过程DCT压缩，根据JPEG的量化矩阵对DCT结果进行量化，对量化结果进行Huffman编码。同时也实现了解压缩过程，即执行上述过程的逆过程。-JPEG compression standard of the simulation, the main process of DCT compression, according to the JPEG quantization matrix to quantify the results of the DCT,
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一种二值图象无损压缩算法
南京理工大学电光学院
【摘 要】利用稀疏矩阵和差分编码对二色图像进行压缩保存，在通过图像的0,1矩阵建立，矩阵一维化，差分量化编码，写文件来压缩。在电子档案存储，CAD制图信息化存储有极高的应用价值。
【关键字】计算机 二值图像 稀疏矩阵 无损压缩 编码
-A binary image lossless compression algorithm for electro-optic Nanjing University of Technology an
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L3_1.m: 純量量化器的設計(程式)
L3_2.m: 量化造成的假輪廓(程式)
L3_3.m: 向量量化器之碼簿的產生(程式)
L3_4.m: 利用LBG訓練三個不同大小與維度的碼簿並分別進行VQ(程式)
gau.m: ML量化器設計中分母的計算式(函式)
gau1.m: ML量化器設計中分子的計算式(函式)
LBG.m: LBG訓練法(函式)
quantize.m:高斯機率密度函數的非均勻量化(函式)
VQ.m: 向量量化(函式)
L3
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编程实现基于8×8子块的DCT图像变换，基于JPEG量化矩阵的量化与反量化，基于8×8子块DCT的图像重建；以一幅512×512、8比特/象素的图像为实验对象，计算重建后的PSNR。-Programming based on 8 × 8 sub-block of the DCT image transform, quantization matrix based on the JPEG quantization and anti-quantitative, based on the 8 × 8
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this a matlab function that can be given to the genetic algorithm tool box to chose the best 10 positions of 1 s beside the original 6 in the upper left corner 1 s in the dct quantization matrix -this is a matlab function that can be given to the gen
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对测试图像分块、DCT和量化，将量化后的系数写成矩阵形式。-The test image block, DCT and quantization, the quantized coefficients written in matrix form.
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在读入一个图像时，使用量化矩阵对图像做量化-In reading an image, use images to do quantitative quantization matrix
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为在极低速率下实现高质量的语音编码,提出了一
种新的有效的线谱对( LSP)参数量化算法——P-RS- MSM Q
算法。此算法以多帧联合矩阵量化作为基本框架,引入了基
于超级帧模式的均值去除和帧间预测策略、 矩阵分裂和子矩
阵多级量化策略 同时提出了基于语音帧短时谱能量的帧
内加权和基于超级帧中各子帧重要性的帧间加权策略等。-Very low rates in high-quality speech coding, a new and effective LSP (LSP)
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根据jepg压缩的基本原理，先进行分块，该
模拟JPEG压缩过程
实验读取的是图像前4*4的小块，然后对其进行DCT变换，将空间域变换到频域中，再除以量化系数，减小数据量。并进行取整操作。然后根据量化后的数值矩阵进行解码操作。-First conduct a block, the experiment is to read the image the first 4* 4 small pieces, then its DCT transform, the space domain to
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（1）试利用函数dct2，对该图像进行压缩。压缩时可尝试对DCT 变换后的系数采用不同取舍方法，比较其压缩性能。（函数dct2在matlab本身是有的，可以help dct2看看）
（2）结合课本例8.7.2 的量化方法，对每一个经DCT变换后的8×8 矩阵量化（Huffman编码部分可省略），从而实现图像压缩。在一定压缩比的情况下，和⑴给出的图像质量相比较。
（3）用所给的子子程序fast_LOT.m 实现对该图像的变换与压缩，并和（1）得出的图像质量相比较-(1) Test usin
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GLCM_Features1 helps to calculate the features from the different GLCMs
that are input to the function. The GLCMs are stored in a i x j x n
matrix, where n is the number of GLCMs calculated usually due to the
different orientation and displacem
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实现jpeg压缩和解压缩,将彩色图像进行颜色空间转换、对不同的颜色分量进行不同的采样、对于3个分量进行8×8的DCT变换、对DCT系数矩阵按照JPEG推荐的量化表进行量化；对量化后的系数进行Z形扫描，最后进行熵编码，形成码流，计算比特数，和压缩比。解压从量化后的DCT系数表开始逆向进行-Jpeg compression and decompression, the color image is a color space conversion, the different color compo
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glcm mean in matlab by armin moghimi devloped GLCM_Features1 helps to calculate the features from the different GLCMs
that are input to the function. The GLCMs are stored in a i x j x n
matrix, where n is the number of GLCMs calculated usually
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均匀量化函数，可设定量化位数，返回值为量化矩阵-Uniform quantization function, you can set the number of quantization bits,quantization matrix is returned
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用于量化后量化矩阵的霍夫曼编码函数，输入参数为量化矩阵，输出为相应编码及编码码长-Huffman encoding function for the quantization matrix, the input parameters for the quantization matrix, and outputs the encoded code corresponding length coding
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数字图片量化：图像进行高斯滤波，图像直方图均衡及其处理，图像添加噪声并且滤除，矩阵做DCT反变换，对图像做dct变换和量化-Digital image quantization: image Gauss filtering, image histogram equalization and processing, image adding noise and filtering, matrix DCT inverse transform, DCT transform and quantizati
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利用dct变化对图像进行压缩，可以根据感谢量化矩阵改变压缩率.-By using DCT changes on image compressing, can according to thank quantization matrix change compression ratio.
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