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?? image compression using sofm using wavelet.mht

?? ImagecompressionusingSOFMusingWavelet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOFM和小波結(jié)合做壓縮,效果很好,可直接運(yùn)行
?? MHT
字號(hào):
From: <由 Microsoft Internet Explorer 5 保存>
Subject: 
Date: Mon, 30 Jun 2008 15:18:22 +0800
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/html;
	charset="gb2312"
Content-Transfer-Encoding: quoted-printable
Content-Location: http://www.mathworks.com/matlabcentral/files/8746/decvqcorcomp.m
X-MimeOLE: Produced By Microsoft MimeOLE V6.00.2900.3198

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN">
<HTML><HEAD>
<META http-equiv=3DContent-Type content=3D"text/html; charset=3Dgb2312">
<META content=3D"MSHTML 6.00.2900.3354" name=3DGENERATOR></HEAD>
<BODY><PRE>%wavelet based compression using Sofm
clear all;
% CLOSE ALL  closes all the open figure windows.
close all;
%read the image
% Load original image.
load woman;
% X contains the loaded image.=20
% map contains the loaded colormap.
c=3Dinput('enter the codebook size');
b=3Dinput('enter the block size b=3D');
if b=3D=3D4
    imshow(uint8(X));
else
    imshow('invalid');
end
nbcol =3D size(map,1);
imshow(uint8(X));
figure;

% Perform single-level decomposition=20
% of X using haar.=20
[cA1,cH1,cV1,cD1] =3D dwt2(X,'haar');
% Images coding.=20
cod_X =3D wcodemat(X,nbcol);=20
cod_cA1 =3D wcodemat(cA1,nbcol);=20
cod_cH1 =3D wcodemat(cH1,nbcol);=20
cod_cV1 =3D wcodemat(cV1,nbcol);=20
cod_cD1 =3D wcodemat(cD1,nbcol);=20
dec2d =3D [cod_cA1,     cod_cH1;  cod_cV1,     cod_cD1    ];
imshow(uint8(dec2d));


%A5 =3D idwt2(cod_cA1,     cod_cH1,  cod_cV1,     cod_cD1,'db1');
%imshow(uint8(A5));
%disp('dfds');
[cA2,cH2,cV2,cD2] =3D dwt2(cA1,'haar');
% Images coding.=20
cod_cA1 =3D wcodemat(cA1,nbcol);=20
cod_cA2 =3D wcodemat(cA2,nbcol);=20
cod_cH2 =3D wcodemat(cH2,nbcol);=20
cod_cV2 =3D wcodemat(cV2,nbcol);=20
cod_cD2 =3D wcodemat(cD2,nbcol);=20
dec2d =3D [cod_cA2,     cod_cH2;  cod_cV2,     cod_cD2    ];



imshow(uint8(dec2d));
figure;

       % disp('dfds');
       =20
 [cA3,cH3,cV3,cD3] =3D dwt2(cA2,'haar');
% Images coding.=20
cod_cA2 =3D wcodemat(cA2,nbcol);=20
cod_cA3 =3D wcodemat(cA3,nbcol);=20
cod_cH3 =3D wcodemat(cH3,nbcol);=20
cod_cV3 =3D wcodemat(cV3,nbcol);=20
cod_cD3 =3D wcodemat(cD3,nbcol);=20
dec2d =3D [cod_cA3,     cod_cH3;  cod_cV3,     cod_cD3    ];


       % imshow(uint8(dec2d));
        %disp('dfds');
 =20
         [cA4,cH4,cV4,cD4] =3D dwt2(cA3,'haar');
% Images coding.=20
cod_cA3 =3D wcodemat(cA3,nbcol);=20
cod_cA4 =3D wcodemat(cA4,nbcol);=20
cod_cH4 =3D wcodemat(cH4,nbcol);=20
cod_cV4 =3D wcodemat(cV4,nbcol);=20
cod_cD4 =3D wcodemat(cD4,nbcol);=20
dec2d =3D [cod_cA4,     cod_cH4;  cod_cV4,     cod_cD4    ];
%imshow(uint8(dec2d));

       =20
        %disp('dfds');
       =20
       =20
       =20
       =20
       =20
       =20
% Using some plotting commands,
% the following figure is generated.
%n=3Dinput('enter the decomposition level');
%[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] =3D wfilters('haar');
%[c,s]=3Dwavedec2(uint8(dec2d),1,Lo_D,Hi_D);

 %[thr,nkeep] =3D wdcbm2(uint8(dec2d),1.5,prod(s(1,:)));
 %disp('level-dependent thresholds');=20
 %disp(thr);
 %disp(' numbers of coefficients to be');
 %disp(nkeep);=20
  comp_image =3D IMNOISE(uint8(X),'gaussian',0,.1);
 [compressed_image,TREED,PERF0,PERFL2] =
=3DWPDENCMP(148,'s',1,'haar','threshold',2,1);
 subplot(2,1,1);
 imshow(uint8(X));
 title('original image');
 subplot(2,1,2);
 imshow(comp_image);
 title('compressed_image');
 %disp(PERF0);
% disp('compression ratio=3D');</PRE></BODY></HTML>

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