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搜索资源 - image quantization
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对于图像映射的量化方案，包括 0和255 到 0和1 之间的映射，和 0到1 和 0到255的映射(A quantization scheme for image mapping includes mappings between 0 and 255 to 0 and 1, and maps from 0 to 1 and from 0 to 255)
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基于JPEG的灰度图像压缩编码，内附测试图像及量化表(The gray image compression coding based on JPEG contains test image and quantization table)
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1。将Canny边缘检测器应用于灰度图像，得到二值边缘图。
2。从边缘图中提取边缘轮廓，填补等高线上的空白。
三.计算每个轮廓的低曲率以保持所有真实的角，所有曲率的局部极大值被认为是初始角点。
4。使用自适应局部阈值来去除初始角点，以去除圆角。
5。角候选的角度进行评估，以消除任何虚假角落由于量化噪声和琐碎的细节。上述评价基于一个动态的支持区域，该区域根据其相邻的角候选对象进行更改。
6。轮廓线的端点被认为有附加的标准。(1. Apply the Canny edge detector
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通过粒子群算法改进了矢量量化,有利于图像的压缩(The particle swarm optimization is used to improve the vector quantization, which is beneficial to the compression of the image.)
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使用matlab实现的jpeg基本系统，输入为灰度图像，输出为使用‘0’‘1’字符表示的字符串。
包括dct编码与解码、量化与反量化，Huffman编码与解码(The JPEG basic system implemented with MATLAB is entered into a gray image, and the output is a string represented with a '0' '1' character.
Including DCT coding and de
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