(完整版)基于matlab的图像缩小算法
matlab 伸缩变换
matlab 伸缩变换MATLAB伸缩变换是指将一张图片的大小进行放大或缩小的操作。
这个功能在很多图像处理领域都有广泛应用，比如计算机视觉、医学图像和数字信号处理等等。
在MATLAB中，实现伸缩变换非常简单，只需要几个简单的步骤就可以完成。
第一步：打开MATLAB并读取图片首先，在MATLAB中打开需要进行伸缩变换的图片。
读取图片的方法很简单，只需要在MATLAB命令窗口输入以下代码：A = imread('image.jpg');其中‘image.jpg’为需要读取的图片的路径和名称。
第二步：对图片进行伸缩变换在MATLAB中进行伸缩变换的方法就是使用imresize函数。
这个函数可以将一张图片进行放大或缩小，而且可以指定伸缩比例。
比如，我们可以将图片的大小缩小一半，只需要输入以下命令：B = imresize(A,0.5);其中A为需要进行伸缩变换的图片，0.5表示伸缩比例，B为变换后的图片。
当然，我们也可以将图片进行放大，只需要把伸缩比例设置为大于1的值即可。
第三步：显示并保存变换后的图片最后一步是将变换后的图片显示出来并保存。
在MATLAB中，显示图片可以使用imshow函数，保存图片可以使用imwrite函数。
比如，如果需要显示和保存变换后的图片，可以使用以下代码：imshow(B);imwrite(B,'resized_image.jpg');其中‘resized_image.jpg’为保存的图片名称和路径。
总结综上所述，MATLAB的伸缩变换非常简单，只需要几个简单的步骤就可以完成。
首先，打开MATLAB并读取需要变换的图片；其次，使用imresize函数对图片进行伸缩变换；最后，使用imshow和imwrite函数进行显示和保存。
如果有更高要求的伸缩变换，可以通过调整函数中的参数实现。
MATLAB的图像处理能力非常强大，学习它是非常有必要的。
使用Matlab进行图像压缩的技巧
使用Matlab进行图像压缩的技巧引言图像是一种重要的信息表达方式，广泛应用于数字媒体、通信和计算机视觉等领域。
然而，由于图像所占用的存储空间较大，如何有效地进行图像压缩成为了一个重要的问题。
Matlab作为一种强大的数学计算和数据处理工具，可以提供多种图像压缩的技巧，本文将介绍一些常用且有效的图像压缩技巧。
一、离散余弦变换（Discrete Cosine Transformation, DCT）离散余弦变换是一种将空间域中图像转换为频域中的图像的技术。
在Matlab中，可以通过dct2函数实现离散余弦变换。
该函数将图像分块，并对每个块进行DCT变换，然后将变换后的系数进行量化。
通过调整量化步长，可以实现不同程度的压缩。
DCT在图像压缩中的应用广泛，特别是在JPEG压缩中得到了广泛的应用。
二、小波变换（Wavelet Transformation）小波变换是一种将时域信号转换为时频域信号的技术。
在图像压缩中，小波变换可以将图像表示为不同尺度和频率的小波系数。
通过对小波系数进行量化和编码，可以实现图像的有效压缩。
Matlab提供了多种小波变换函数，如wavedec2和waverec2。
这些函数可以对图像进行多尺度小波分解和重构，从而实现图像的压缩。
三、奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）奇异值分解是一种将矩阵分解为三个矩阵乘积的技术。
在图像压缩中，可以将图像矩阵进行奇异值分解，并保留较大的奇异值，从而实现图像的压缩。
Matlab提供了svd函数，可以方便地实现奇异值分解。
通过调整保留的奇异值个数，可以实现不同程度的图像压缩。
四、量化（Quantization）量化是将连续数值转换为离散数值的过程。
在图像压缩中，量化用于将变换后的图像系数转换为整数值。
通过调整量化步长，可以实现不同程度的压缩。
在JPEG压缩中，量化是一个重要的步骤，通过调整量化表的参数，可以实现不同质量的压缩图像。
MATLAB画图之自定义图片大小
MATLAB画图之⾃定义图⽚⼤⼩解决问题：使⽤MATLAB的plot函数画图时弹出图⽚的⼤⼩和位置修改。
MATLAB画图的⼏个概念：screen: 屏幕；figure: 弹出来的对话框；figure变化，screen不会变化；screen变化，figure不会变化；axes: figure 中的图像，axes的⼤⼩取决于figure，figure⼤⼩变化，axes⼤⼩也会变化；set(gcf, ……): 对figure⼤⼩和位置进⾏设置；set(gca, ……): 对axes⼤⼩和位置进⾏设置；⼀、⾃定义figure的⼤⼩和位置程序：clear;clc;close all;t = 0:0.001:10;y1 = sin(t);figure(1);plot(t,y1);程序运⾏结果：默认情况下，figure⼤致在screen的正中间，⼤致为⼀个⽅形（具体参数没有深究），如果我们想要⾃定义figure在screen的位置和⼤⼩，有两种⽅法可以实现。
第⼀种⽅法：在声明figure时定义⼤⼩，将上述程序修改为：clear;clc;close all;t = 0:0.001:10;y1 = sin(t);figure('Units','centimeter','Position',[5 5 7 3.5]);plot(t,y1);其中'Units','centimeter' ⽤来定义单位；'Position',[5 5 7 3.5]⽤来定义位置。
[5 5 7 3.5]表⽰为[x0 y0 width height]X0, y0: 表⽰figure左下⾓在screen中的位置，参考位置是screen左下⾓；Width, height: 表⽰figure的宽和⾼的⼤⼩。
程序运⾏结果：第⼆种⽅法：使⽤set(gcf, ……)命令，将上述程序修改为：clear;clc;close all;t = 0:0.001:10;y1 = sin(t);figure(1);set(gcf,'Units','centimeter','Position',[5 5 7 3.5]);plot(t,y1);单位和位置的定义⽅式同第⼀种⽅法，程序运⾏结果为：⼆、⾃定义figure中图像的⼤⼩和位置使⽤set(gca, ……)指令，该指令设置的是图的坐标线axes的位置及⼤⼩，并不是坐标线标注的位置。
图像的放大(或缩小)
教师评阅意见：签名：年月日实验成绩：一、实验目的:1.了解MATLAB的操作环境和基本功能。
2.掌握图像的放大（或缩小）的原理。
3.掌握MATLAB中图像的放大（或缩小）的实现方法，加强算法设计以及编程实现的能力。
二、实验主要内容及要求：1.任务：完成对图像放大（或缩小）n倍的操作。
三、实验设备及软件：PC机一台，MATBLAB软件四、设计方案任务一：1）首先选取一张合适的图片存放在MATLAB当前的工作文件夹下（Current Folder）,因为只有在当前文件夹下，图像才能被读入，否则会提示文件不存在，并利用clc，clear函数完成清屏和清除变量的操作，清除变量是以免在程序运行时出现错误。
2）利用imread，im2double函数分别完成图像的读入和将图像像素点值转换到0-1之间的处理，以便后续操作。
利用size函数求出图像的的大小，即维度值。
然后利用zeros函数建立一个和原图像大小相等的二维零矩阵，用于存放处理后图像。
3）参照图像放大和缩小的公式，分别设计两个函数用于实现图像的放大和缩小处理。
4)设计一个主函数，参数c1为放大或缩小系数。
在主函数中判断 c1的大小，若小于一，则调用缩小函数，否则调用放大函数。
五、主要代码及必要说明：代码：缩小函数：function y=narrow(c1)close all;a=imread('coins.png'); imshow(a);a=im2double(a);[M,N]=size(a);b=[];for i=1:Mfor j=1:Nb(ceil(c1*i),ceil(c1*j))=a(i,j) ;endendfigure,imshow(b);end 放大函数：function y=expand(c1)close all;a=imread('coins.png'); imshow(a);a=im2double(a);[M,N]=size(a);b=[];for i=1:(M*c1)for j=1:(N*c1)b(i,j)=a(ceil(i/c1),ceil(j/c1)) ;endendfigure;imshow(b);end主函数：function y=bianhuan(c1)if c1<1narrow(c1);elseexpand(c1);endend六、测试结果及说明：因为在matlab中可以进行函数调用，所以直接调用主函数bianhuan（），第一传入的参数为1.3，第二次传入的参数为0.7，结果如下图：放大1.3倍的图像原图和缩小0.7倍的图像七、实验体会：。
MATLAB中的图像压缩与编码技巧
MATLAB中的图像压缩与编码技巧引言：在当今信息爆炸的时代，数字图像成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，大量的图像数据不仅占用了大量的存储空间，而且传输和处理的时间也相对较长。
图像压缩与编码技巧因此变得非常重要。
本文将介绍MATLAB中常用的图像压缩与编码技巧，以期提供一些有价值的思路和方法。
一、无损压缩技术无损压缩技术是指在压缩图像的同时不丢失任何数据，使得压缩后的图像能够完全还原为原始图像。
MATLAB提供了多种无损压缩算法，例如Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch编码和Run-length编码。
1. Huffman编码：Huffman编码使用变长编码来减少不同像素值的出现次数，从而达到压缩图像的目的。
首先，统计每个像素值的出现频率，并按照频率构建哈夫曼树。
然后，根据哈夫曼树生成每个像素值对应的编码。
在MATLAB中，可以使用"imhist"函数统计像素值的频率，再利用"Huffman"函数进行编码。
2. Lempel-Ziv-Welch编码：Lempel-Ziv-Welch（LZW）编码是一种字典编码算法，通过不断更新字典来实现压缩。
它将输入的数据划分为不同的符号，并将符号序列用字典中已有的条目替换，如果字典中不存在相应的条目，则将新的条目添加到字典中，并使用其索引作为输出。
在MATLAB中，可以使用"lzwenco"和"lzwdenco"函数对图像进行LZW 编码。
3. Run-length编码：Run-length编码是一种简单且有效的无损压缩技术，它将连续重复出现的像素值替换为该像素值和连续出现的次数的对。
在MATLAB中，可以使用"rle"函数对图像进行Run-length编码。
二、有损压缩技术有损压缩技术是指在压缩图像的同时，对图像数据进行一定程度的损失，以减小文件大小和提高传输速度。
MATLAB技术图像压缩教程
MATLAB技术图像压缩教程引言：图像在现代社会中扮演着重要的角色，它们用于电视、电影、广告等多个领域。
然而，由于图像数据量庞大，传输和存储成本较高。
为了解决这个问题，图像压缩技术应运而生。
MATLAB是一个功能强大的数学计算软件，也提供了用于图像处理和压缩的工具箱。
在本教程中，我们将介绍如何使用MATLAB进行图像压缩。
1. 图像压缩的基本原理图像压缩是通过减少图像数据量来减小图像文件的大小。
常用的压缩方法包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩方法通过消除图像中的冗余信息来实现文件大小的减小，同时保持图像质量不变。
有损压缩方法则在一定程度上牺牲图像质量，以达到更高的压缩比。
2. 使用MATLAB进行图像压缩前的准备工作在使用MATLAB进行图像压缩之前，我们需要安装MATLAB软件以及图像处理工具箱。
安装完成后，我们可以使用MATLAB中提供的函数和工具进行图像压缩。
3. 无损压缩方法3.1 灰度图像压缩对于灰度图像，我们可以使用MATLAB中的灰度变换方法进行无损压缩。
其中，最常用的方法是灰度等值映射，它可以将图像的灰度级数减少到较小的范围，从而减小图像文件的大小。
3.2 彩色图像压缩对于彩色图像，我们可以使用色彩空间转换方法进行无损压缩。
常见的方法是RGB到YCbCr的转换，其中Y表示亮度分量，Cb和Cr表示色度分量。
在YCbCr颜色空间中，亮度分量对图像质量的影响更大，而色度分量对图像质量的影响较小。
因此，可以对亮度分量进行更高的压缩率。
4. 有损压缩方法4.1 离散余弦变换（DCT）压缩离散余弦变换是一种常用的有损压缩方法，广泛应用于JPEG压缩算法中。
MATLAB提供了相关的函数用于执行离散余弦变换。
该方法通过将图像分成8x8的块，并对每个块进行离散余弦变换，将变换系数进行量化和编码，从而减小图像的数据量。
4.2 小波变换压缩小波变换是一种基于频域的有损压缩方法，它在MATLAB工具箱中也有相应的函数。
使用MATLAB进行图像压缩与图像编码方法
使用MATLAB进行图像压缩与图像编码方法图像压缩是一种将图像数据进行无损或有损压缩以减小文件大小的过程。
在计算机视觉和图像处理中，图像压缩扮演着重要的角色。
它不仅可以节省存储空间，还可以加快图像传输的速度。
在这篇文章中，我们将探讨MATLAB中常用的图像压缩和编码方法以及它们的实现。
在图像压缩中，有两种主要的压缩方法，分别是无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指压缩过程中不会丢失任何图像信息，压缩后的文件可以100%恢复为原始图像。
而有损压缩是指在压缩过程中丢失一些图像信息，导致压缩后的文件无法完全恢复为原始图像。
有损压缩方法通常用于对图像质量要求不高的场景，以减小文件的大小。
MATLAB提供了许多用于图像压缩和编码的函数和工具箱。
下面我们将介绍一些常用的图像压缩和编码方法，并给出它们在MATLAB中的实现。
1. Huffman编码Huffman编码是一种常用的无损压缩方法，它根据字符出现的频率来构建一个可变长度的编码表。
出现频率较高的字符使用较短的编码，出现频率较低的字符使用较长的编码。
MATLAB中的函数`huffmandict`可以用来生成Huffman编码的字典，函数`huffmanenco`可以用来对图像数据进行编码，函数`huffmandeco`可以用来对编码后的数据进行解码。
2. 离散余弦变换（DCT）离散余弦变换是一种常用的有损压缩方法，它将图像转换为由一系列基函数组成的频域信号。
在DCT域中，高频分量较低，可以被丢弃或使用较少的比特进行表示。
MATLAB提供了函数`dct2`和`idct2`，可以对图像进行DCT变换和逆DCT 变换。
3. 小波变换小波变换是另一种常用的有损压缩方法，它将图像转化为频域和空域的基函数，可以对不同的频率和分辨率进行调整。
MATLAB中的函数`wavedec2`和`waverec2`可以用来进行小波变换和逆变换。
小波变换在图像压缩和图像增强等应用中有广泛的应用。
MATLAB图像处理之平移,旋转,倾斜,放缩
MATLAB图像处理之平移，旋转，倾斜，放缩实验内容：如何对号灰度图像（或彩色图像）进行方所、平移、旋转和综合变换实验内容一：图像的放缩实验程序：%注意，当处理图像大小过大时，请先使用size函数得出矩阵大小，否则处理之后图像会提示内存不足，或者先压缩图像，又或者可以改变电脑运行内存，具体方法可以根据具体情况通过论坛查询，这里就不再过多赘述. x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵b=imresize(x1,20);%将原图像放大20倍c=imresize(x1,0.05);%将原图像缩小为原来的20倍figure,subplot(131),imshow(x1),title('原始图像');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第1个，显示x1的图像，并命名为“原始图像”subplot(132),imshow(b),title('放大20倍');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第2个，显示b的图像，并命名为“放大200倍”subplot(133),imshow(c),title('缩小20倍');%此区域内显示1行3列个图像，该图像位于第3个，显示c的图像，并命名为“缩小20倍”实验结果：实验内容二：图像的旋转实验程序：clear allclc%imrotate(A,angle,method,bbox)%功能：将矩阵（图片）A旋转任意角度%参数：A——待操作矩阵，angle——需要旋转的角度，method——插值方法，bbox——输出图像大小%将矩阵A旋转angle度（任意），其中angle应用角度制表示；method包括'nearest'、'bilinear'、%'bicubic'分别为“邻近插值法”、“双线性插值法”、“三次卷积插值法”；%bbox（Bounding ? ? box defining size of output image）包括'crop'、'loose'，%分别表示将旋转后的图像剪裁为输入图像大小后输出和已旋转后图像大小输出%x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵x2=rot90(x1,1);%将图片旋转整数倍个90度figure;%生成图像subplot(272);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第2个imshow(x1);%显示x1生成的图像title('原始图像');%命名x1图像为“原始图像”subplot(275);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第5个imshow(x2);%显示x2生成的图像title('旋转90度');%命名x1图像为“旋转90度”x3=imrotate(x1,30,'nearest','loose');%使用最邻近法逆时针将图像旋转30度，使用loose形式输出图像x5=imrotate(x1,30,'nearest','crop');%使用最邻近法逆时针将图像旋转30度，使用crop形式输出图像x4=imrotate(x1,30,'bilinear','crop');%使用双线性插值法逆时针将图像旋转30度，使用crop形式输出图像x6=imrotate(x1,30,'bilinear','loose');%使用双线性插值法逆时针将图像旋转30度，使用loose形式输出图像subplot(278);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第8个imshow(x3);%显示x3生成的图像title('最邻近法逆时针旋转30度1');%命名x3图像为“最邻近法逆时针旋转30度”subplot(2,7,12);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第12个imshow(x4);%显示x4生成的图像title('双线性插值法逆时针旋转30度1');%命名x4图像为“双线性插值法逆时针旋转30度”subplot(2,7,10);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第10个imshow(x5);%显示x5生成的图像title('最邻近法逆时针旋转30度2');%命名x5图像为“最邻近法逆时针旋转30度2”subplot(2,7,14);%此区域生成2行7列个图像，该图像位于第14个imshow(x6);%显示x6生成的图像title('双线性插值法逆时针旋转30度2');%命名x6图像为“双线性插值法逆时针旋转30度2”实验结果：实验内容三：图像的平移3.1将图像从一个位置平移到另一个位置实验程序：x1=imread('0045.jpg');%导入真彩图片0045.jpg，是三维矩阵figure(1);%生成图像subplot(121),imshow(x1),title('原始图像');%此区域生成1行2列个图像，该图像位于第1个，并命名为“原始图像”，显示x1的图像se1=translate(strel(1),[100 -100]);%形态学膨胀后j1就是平移后的图像j1=imdilate(x1,se1);%对x1，se1进行膨胀操作subplot(122),imshow(j1),title('左下平移');%此区域生成1行2列个图像，该图像位于第2个，并命名为“左下平移”，显示j1的图像实验结果：实验内容四：图像的倾斜实验程序：A=imread('0045.jpg');%将图像导入工作区tform=affine2d([2 0.33 0;0 1 0;0 0 1]);%创建定义仿射几何变换的affine2d 对象B=imwarp(A,tform);%使用 imwarp 对图像应用几何变换。
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一、基于matlab图像缩小算法
缩小算法与放大算法不同，图像缩小是通过减少像素个数来实现的。
因此，需要根据缩小的尺寸来选择合适的像素点，使得图像缩小后尽可能保持源图像特征。
基于等间隔采样的缩小算法。
这种算法是通过对图像像素的均匀采样来保持所选择的像素仍旧保持像素的概貌特征。
算法1通过matlab实现可得：
function small=big2small(A,h,l)
[m,n]=size(A);
k1=m/h;k2=n/l;
small=zeros(h,l);
for i=1:h
for j=1:l
i0=i*k1;j0=j*k2;
i1=floor(i0+0.5);
j1=floor(j0+0.5);
small(i,j)=A(i1,j1);
end
end
end
1、基于局部均值的缩小算法。
这种算法通过采样间隔dx，dy将原图像矩阵分割为一系列小的矩阵，并计算这些小矩阵的元素的和，再求其均值赋给目标矩阵相应的像素。
这样就避免了算法1中某些未取到的元素不能将其信息反映到目标矩阵的缺点。
算法2通过matlab实现可得：
function small=big2small2(A,h,l)
[m,n]=size(A); %获得矩阵A大小
A=im2double(A);
small=zeros(h,l);
for i=1:h
for j=1:l
sum=0;
i1=round((m/h).*(i-1)+1); %将矩阵分块
j1=round((n/l).*(j-1)+1); %i1,j1为矩阵小块左上角元素下标
i2=round((m/h).*i);
j2=round((n/l).*j); %i2,j2为矩阵小块右下角元素下标
for ii=i1:i2
for jj=j1:j2
sum=sum+A(ii,jj); %计算矩阵内元素值的和
end
end
small(i,j)=sum/((i2-i1+1).*(j2-j1+1)); %将均值赋给目标矩阵
end
end
end。