Implementierung der Cross-Tree-Optimierungskürzung für die Fernerkundungsbildkomprimierung (mit angehängtem MATLAB-Code)
Die Fernerkundungsbildkomprimierung ist eine wichtige Bildverarbeitungstechnologie, die die Größe von Bilddateien reduzieren und die Speicher- und Übertragungseffizienz verbessern kann. In diesem Artikel stellen wir eine Methode vor, die auf Gabelbäumen und optimierter Kürzung basiert, um eine Fernerkundungsbildkomprimierung zu erreichen, und stellen MATLAB-Codebeispiele bereit.
Ein Gabelbaum ist eine häufig verwendete Datenstruktur, die aus Knoten und Zeigern auf untergeordnete Knoten besteht. Bei der Bildkomprimierung können wir einen Gabelbaum verwenden, um die Pixelinformationen eines Bildes darzustellen. Bei der optimierten Kürzung handelt es sich um eine Technologie, die basierend auf dem Komprimierungsverhältnis und der Verteilung der Pixelwerte einen geeigneten Kürzungsschwellenwert auswählen kann, wodurch die Verzerrung des komprimierten Bildes verringert wird.
Das Folgende ist ein Codebeispiel für die Fernerkundungsbildkomprimierung basierend auf dem Kreuzbaum von MATLAB und der optimierten Kürzung:
% 读取原始图像
originalImage = imread('input_image.jpg');
imshow(originalImage);
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