一种基于DWT grayscal无损图像压缩

应用背景在这个代码中，使用离散小波变换的新的混合技术变换（DWT）了。我们使用电源信号显示评价噪声比（PSNR）作为衡量质量，我们表明，小波变换阈值，量化，和游程编码和Huffman编码的组合为阶段，提供了比JPEG更好的PSNR性能和我们可以得到一个重要的铬。我们的算法是一样的：阅读图像——>；小波变换转型——>；阈值量化————>；>；RLE编码——>；哈夫曼编码——>；在保存文件压缩图像（*。HDWT）减压步骤我们要打开的文件（*。HDWT）后，步骤是这样：Huffman解码——>；> RLE解码—；量化反——>；IDCT变换——>；打开图像为BMP图像文件：compdwt。μm的：一种图像我们只能运行compdct压缩编码主。Mdecompdwt。μm的：要重建我们的形象，我们在这里的意思是如果我们要解压缩文件之前得到（。HDWT）只有我们运行这个代码并选择文件感兴趣。调整。M：M：频率计算概率。M：游程编码RLE。IRLE。M：逆运行长度编码abais。M：降低值大于255关键技术 ；一种新的混合技术；小波变换阈值，量化，游程编码，霍夫曼，PSNR，CR。& nbsp；& nbsp；

bird2.bmp
compdwt.m
decompdwt.m
Iabais.m
irle.m
Mandrille.bmp
proba.m
resize.m
rle.m
abais.m
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