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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

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圖像壓縮是數(shù)字圖像處理中的重要技術(shù)，它可以有效地減小圖像文件的大小，從而節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬。在圖像壓縮的過程中，離散余弦變換（DCT）是一種常用的方法，它可以將圖像轉(zhuǎn)換為頻域表示，進而實現(xiàn)壓縮。本文將介紹基于DCT的圖像壓縮方法，并探討其壓縮比和峰值信噪比（PNSR）的相關(guān)性。

首先，我們來了解一下離散余弦變換。DCT是一種廣泛應(yīng)用于信號處理和圖像壓縮中的變換方法，它將一個信號或圖像分解為不同頻率的成分。在DCT中，圖像被分割成8x8的小塊，每個小塊都會進行DCT變換。通過DCT變換，圖像中的能量集中在少量的頻率分量上，這為壓縮提供了可能。

基于DCT的圖像壓縮方法通常包括以下步驟：首先，將圖像分割成8x8的小塊；然后，對每個小塊進行DCT變換；接著，利用量化表對DCT系數(shù)進行量化；最后，使用熵編碼對量化后的系數(shù)進行編碼。通過這些步驟，可以大大減小圖像文件的大小，實現(xiàn)圖像的壓縮。

在圖像壓縮的過程中，壓縮比和PNSR是兩個重要的評價指標(biāo)。壓縮比指的是壓縮前后圖像文件大小的比值，它可以反映壓縮效果的好壞。通常情況下，壓縮比越大，表示壓縮效果越好。而PNSR是衡量壓縮后圖像質(zhì)量損失的指標(biāo)，它可以通過計算原始圖像和壓縮后圖像之間的均方誤差來得到。一般來說，PNSR的數(shù)值越大，表示圖像質(zhì)量損失越小。

通過實驗我們可以發(fā)現(xiàn)，壓縮比和PNSR之間存在一定的關(guān)系。通常情況下，隨著壓縮比的增大，PNSR會逐漸減小，即圖像的質(zhì)量會逐漸下降。這是因為在壓縮過程中，為了減小圖像文件的大小，會對圖像的信息進行丟失或者量化，從而導(dǎo)致圖像質(zhì)量的損失。因此，在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的需求和場景來平衡壓縮比和圖像質(zhì)量。

總之，基于離散余弦變換的圖像壓縮是一種常用的壓縮方法，它可以有效地減小圖像文件的大小，節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬。在壓縮過程中，壓縮比和PNSR是兩個重要的評價指標(biāo)，它們之間存在一定的關(guān)系。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的需求來選擇合適的壓縮參數(shù)，以實現(xiàn)最佳的壓縮效果。

?? 部分代碼

%% 將圖像sunflower.jpg劃分為8×8塊。 計算每個塊的DCT。 保留每個塊中最高DCT系數(shù)的前25％（相對于幅度最高），并將其他系數(shù)設(shè)置為零。 對每個塊進行逆DCT，然后顯示重建的圖像。 計算重建誤差。 clear all;clc;%%%loading input imageimg = imread('data\img (1).jpg');img = rgb2gray(img);[p,q]=size(img);%computing dct for 8x8 blocksfor i=1:p/8 ? ?for j=1:q/8 ? ? ? ?coeffs = dct2(img(8*(i-1)+1:8*i,8*(j-1)+1:8*j)); ? ? ? ?%retaining only top 25% co-efficients by magnitude ? ? ? ?coeffs_flatten = reshape(coeffs,[],1); ? ? ? ?[val,ind]=sort(abs(coeffs_flatten),'descend'); ? ? ? ?coeffs(ind(17:end))=0; ? ? ? ?%reconstructing image with most important information ? ? ? ?reconstructed_img(8*(i-1)+1:8*i,8*(j-1)+1:8*j)=idct2(coeffs); ? ?endend%plotting figuresfigure()imshow(img), title('原圖');reconstructed_img=uint8(reconstructed_img);figure()imshow(reconstructed_img), title('重建圖像');imwrite(reconstructed_img,'recontructed_dct.jpg');figure()%diff between reconstructed and original image%the error image is scaled appropriately for proper visualizationerr_img=(int8(reconstructed_img)-int8(img));imshow(8*err_img)%euclidean reconstruction errorerr=norm(double(reconstructed_img-img))

?? 運行結(jié)果

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?? 參考文獻

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1] 羅云,謝斌盛.基于MATLAB的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的低功耗仿真[J].信息系統(tǒng)工程, 2015(6):2.DOI:10.3969/j.issn.1001-2362.2015.06.012.

[2] 余秋菊.基于DCT變換的JPEG圖像壓縮及其MATLAB實現(xiàn)[J].科技信息:學(xué)術(shù)研究, 2008, 000(036):566-567.DOI:CNKI:SUN:KJXI.0.2008-36-467.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合