说明：实现图像 LENA 的压缩感知 基于压缩感知理论的图像恢复方法研究

说明：用于图像压缩，并同时对图像进行加密，减少存储空间

说明：图像处理，图像分割，图像变换，图像特征提取，图像增强，图像编码压缩

说明：通过BP神经网络实现图像压缩，相较于其他方法，该方法准确率高

说明：BP神经网络实现图像压缩的代码以及各种文件

说明：基于传统方法的图像压缩，能够针对之前方法的不足，进行改进

说明：是最基础的图像压缩，是深度学习的入门教程，适合初学者进行学习

说明：用matlab对图像进行压缩，取得了很好的压缩效果

说明：基于JPEG2000的图像压缩算法,我认为作者写的很不错，大家可以分享一下，是我从github上面下载的。

说明：提出了一种基于DCT量化系数重组的JPEG图像加密算法，对图像进行jpeg压缩

说明：通过特征值分解提取图像关键特征，通过关键特征复原图像

说明：使用matlab开发的图像压缩软件，主要使用了bp神经网络，可以在压缩图片大小的同时保持较好的可视效果

说明：压缩感知用于小波变换后的图像，重建效果比较好

说明：针对现有方法存在的隐藏容量低、操作不灵活的缺陷，文章提出了一种基于无损压缩的加密图像可逆 信息隐藏算法。

说明：图像压缩的方法有很多种，此代码使用二维小波进行图像压缩

说明：压缩感知例子基于分块可压缩传感的图像重建

说明：简单图像压缩处理，正交变化，图像压缩灰度变化

说明：用于生成矢量量化压缩图像,输入图像后可得到矢量量化压缩图像索引表

说明：动态规划算法，包括图像压缩、最大子段求和、多边形游戏的程序

说明：图像插值；图像方法；图像压缩；图像伸缩；图像尺度变换

说明：压缩包里包含基于全参考、无参考的立体图像质量评价代码，以及视差图获取方法，关于双目活动的质量评价算法。

说明：适用于contourlet工具箱做变换的MATLAB算法，包括去躁。图像压缩，图像增强等等

说明：编码： （1）进行颜色转换，将RGB格式转换为YUV格式。 （2）将待编码的N×N的图像分解成(N/8)^ 2 个大小为8×8的子图像。 （3）对每个子图像进行DCT变换，得到各子图像的变换系数。这一步的实质是把空间域表示的图像转换成频率域表示的图像。 （4）对变换系数进行量化。 （5）进行Z字形重排 （6）使用霍夫曼变长变码编码器对量化的系数进行编码，得到压缩后的图像（数据）。 解码： （1） 对压缩的图像数据进行解码，得到用量化系数表示的图像数据。 （2） 进行反Z字型重排 （3）用与编码时相同的量化函数或量化值表对用量化系数表示的图像数据进行逆量化，得到每个子图像的变换系数。 （4）对逆量化得到的每个子图像的变换系数进行反向正交变换（如反向DCT变换等），得到(N/8)^2 个大小为8×8的子图像。 （5）将(N/8)^2 个大小为8×8的子图像重构成一个N×N的图像。 （6）进行颜色组合，将YUV格式转换为RGB格式图像。

说明：在MTLAB环境运行main_msbcsspl.m。该程序的功能是实现图像的稀疏分解并重建图像，采用压缩感知理论，利用小波分析，在小波域分块观测，可以用很少的观测值就能重建原图像。程序包中已经整合了小波包和测试图像，没有多余文件，程序经过亲测并修改，能在MATLAB中直接运行得到很好的结果，速度非常快！

说明：小波变换，傅里叶变换，主成分分析法，压缩感知方法等多种方法融合近红外与可见光图像，并附带评价方法

说明：图像三级小波变换，将灰度图像进行三级小波分解成高频子带和低频子带等

说明：小波分析在图像处理中有非常重要的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。

说明：压缩感知，进行图像处理，信号处理可以有效减少信息冗余