内容概要：本文详细介绍了K-means算法在图像处理中的应用，特别是图像分割和图像压缩两个方面。文章首先概述了K-means算法的基本原理，包括聚类中心的选择、迭代更新过程及误差平方和的计算。在图像分割方面，K-means算法通过对像素的颜色或纹理特征进行聚类，将图像划分为若干有意义的子区域，从而实现目标区域的有效提取。文中指出，聚类簇数量的选择对分割结果有重要影响，过多或过少都会导致分割效果不佳。在图像压缩方面，K-means通过减少图像中的颜色数量，实现有损压缩，以降低图像数据量同时保持视觉质量。此外，文章还探讨了K-means算法的局限性，如对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优等问题，并提出了改进方向，包括自适应聚类数确定、多特征融合及结合深度学习等。最后，文章展望了K-means算法在图像处理领域的未来发展，特别是在医学图像处理和遥感图像处理等领域的应用潜力。 适合人群：具备一定数学基础和编程经验的图像处理研究人员和技术开发者，尤其是对聚类算法和图像处理感兴趣的读者。 使用场景及目标：①理解K-means算法在图像分割和压缩中的具体应用；②掌握K-means算法的局限性及其改进方法；③探索K-means算法在更多图像处理领域的潜在应用，如医学图像和遥感图像处理。 其他说明：本文不仅介绍了K-means算法的基本原理和应用，还结合了大量文献资料，提供了详细的理论分析和实验验证，适合希望深入了解K-means算法在图像处理中应用的读者。文章还提出了未来的研究方向，为后续研究提供了有价值的参考。

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像重建：ASTRA算法图像重建、BP神经网络图像重建、投影法图像重建、小波变换图像分解重建、字典学习KSVD图像低秩重建、主成分分析PCA图像重建、正则化图像去噪重建、离散余弦变换DCT图像重建、卷积神经网络的图像超分辨率重建、SCNN图像重建、SAR图像重建、OSEM重建、超分辨率图像重建、Zernike矩图像重建、Split Bregman图像重建

本人“用于图像压缩和去噪的深度CNN自动编码器”文章的jupyter notebook源代码

在研究JPEG压缩编码对图像数据压缩的基本原理的基础上，设计了JPEG图像压缩算法程序实现流程，利用 Python语言对程序进行了编写，并实现了对压缩质量进行控制，验证了JPEG压缩编码对图像数据压缩的可行性。

这种类型的压缩取决于两级 DWT，然后在每个 8x8 块上应用 2D walsh 变换。 通过算术编码编码的最终变换图像。

可读取文件的bmp灰度图像压缩和解压文件，简单易懂。。。。

基于DCT的JPEG图像压缩编码算法的MATLAB实现bb

一个matlab程序-基于小波变换与神经网络的图像压缩

针对原EZW算法未能很好利用图像小波系数特点及按照频率特性量化小波系数的不足，提出了对图像小波系数进行信噪分离、阈值化处理以及对低、高频图像信息进行分阈值量化的改进算法，并给出了在保证复原图像质量情况下扫描终止的判别条件，以节省压缩时间，在实时传输中能有效地提高图像压缩效率。仿真实验结果表明，改进算法无论在扫描相同次数下的信噪比，还是相近信噪比下的压缩比都获得了较大改善，为小波变换下的图像压缩方法提供了新的思路。

savepng 是一种非常高效的 PNG 图像压缩 MEX 例程，在压缩时间和生成的文件大小方面优于 MatLab 的内置 imwrite。 对于默认压缩级别的典型图形大小，savepng 快约 5.8 倍，文件大小仅比 imwrite 大 17%。 在最高压缩级别下，savepng仍快约2.8倍，生成的文件大小小15％。 PNG 编码基于公共领域的 MINIZ 库。 用法savepng(CDATA,filename[,Compression]) 在哪里， * CDATA -- 是标准的 MatLab 图像 m×n×3 矩阵。 这个矩阵可以使用 getframe 命令获得，或者为了更快的实现，未记录的硬拷贝命令* filename -- 要写入的图像的文件名。 不要忘记将 .png 添加到文件名中。 * 压缩——可选的输入参数。 此参数采用 0 到 10 之间的数字来控制压缩量，以尝