基于混合小波变换和余弦变换的彩色图像压缩与解压缩技术

小波变换和神经网络的结合，压图效果还挺香的，适合做图像压缩优化的你。如果你平时用 MATLAB 图像，这个项目值得一看。代码结构清晰，跑起来也不难，适合拿来练练手或者当毕业设计的起点。

图像混合和小波变换的双重彩色图像隐藏方法是一种相对新颖的技术，能够通过两次隐藏实现对彩色图像的深度加密。将秘密图像混合到载体图像中，再利用小波变换进行进一步隐藏。这样不仅能够有效增加隐藏的深度，而且还能够抵抗常见的直方图统计。，这种方法的隐蔽性更好，信息量也更大，且相对较难被破解。对于需要进行图像加密和隐藏的项目来说，这种技术还是蛮实用的。你如果正在做图像保护相关的工作，这种方法绝对值得尝试哦！

该程序基于Matlab开发，专门用于彩色图像的小波变换水印嵌入与提取。程序包含完整的素材，并经过实际测试验证其可靠性和有效性。

基于小波变换的信号压缩 步骤： 信号的小波分解: 将信号分解为不同频率的子带。 高频系数阈值量化: 对分解后的高频系数进行阈值量化，可针对不同层级设置不同阈值。 常用硬阈值量化方法。 小波重构: 使用量化后的系数进行信号重构。 压缩与消噪的区别: 主要区别在于阈值量化的目的不同。压缩的目标是减少数据量，而消噪的目标是提高信号质量。 有效的信号压缩方法: 小波尺度扩展: 对信号进行小波尺度扩展，并保留绝对值最大的系数。 自适应阈值设定: 根据分解后各层的效果来确定阈值，且各层阈值可以不同。

该matlab程序专门设计用于通过离散小波变换来压缩图像。

图像压缩前的尺寸分析：名称 大小 字节 类型 属性 X 256x256 524288 双精度 第一次压缩后的图像尺寸：名称 大小 字节 类型 属性 ca1 135x135 145800 双精度 第二次压缩后的图像尺寸：名称 大小 字节 类型 属性 ca2 75x75 45000 双精度

小波变换的图像水印，有没有搞过？用 MATLAB 做其实挺方便的。这个程序专门用来在彩色图像里嵌入和提取水印，逻辑清晰、步骤完整，写得也还蛮规范。你要是正好在研究数字水印，这个能省不少时间。 小波变换的多尺度特性适合图像，能精准定位图像的细节部分。程序用的是二维离散小波变换，把图像拆成低频和高频，水印一般藏在高频里，不容易被发现。 整个过程分成几个小模块，结构挺清晰：imread读图，wavedec2做小波分解，在特定系数上嵌水印，用waverec2重构图像，再把结果保存起来。水印提取那块也是按同样的套路走。 代码里基本的 MATLAB 操作都有用到，比如图像读写的imread/imwrite

详细探讨了曲波变换在图像压缩中的应用。相较于传统的JPEG2000和SPIHT算法，曲波变换能够通过较少的系数有效地存储弯曲的边缘，从而实现更高的压缩率。这种技术创新为图像压缩领域带来了新的可能性。

利用Matlab编写的封装好的霍夫曼压缩编码及其对应的解压缩编码，可直接用于数据的高效压缩。