DigitalImageProcessing_base_on_Matlab 基于Matlab的数字图像处理

				%程序L7_2.m: 应用小波变换与向量量化做图像压缩%
				%利用LGB训练一层小波变换后四个频带的码本%
				load lena
				[LL1,LH1,HL1,HH1]=dwtper2(X,'bior3.3');
				
				%训练LL1频带码本，将码本大小设为128，维度为4 %
				th=0.05;
				nc=128;nd=4;
				[cbLL1]=LBG(LL1,nc,nd,th); %LBG.m在L3.3节中
				%训练LH1频带码本，将码本大小设为64，维度为4 %
				nc=64;nd=4;
				[cbLH1]=LBG(LH1,nc,nd,th);
				%训练HL1频带码本，将码本大小设为64，维度为4 %
				nc=64;nd=4;
				[cbHL1]=LBG(HL1,nc,nd,th);
				%训练HH1频带码本，将码本大小设为64，维度为16 %
				nc=64;nd=16;
				[cbHH1]=LBG(HH1,nc,nd,th);
				
				
				%利用一层小波变换加上向量量化进行Lena图像压缩%
				%输入一幅Lena图像%
				load lena
				[M,N]=size(X);
				%使用Matlab中Wavelet工具箱的周期性小波变换函数dwtper2.m%
				%并使用双正交小波bior3.3进行一层小波变换%
				[LL1,LH1,HL1,HH1]=dwtper2(X,'bior3.3');
				wt_X(1:M/2,1:N/2)=LL1;
				wt_X(1:M/2,N/2+1:N)=LH1;
				wt_X(M/2+1:M,1:N/2)=HL1;
				wt_X(M/2+1:M,N/2+1:N)=HH1;
				%分别针对不同的频带进行向量量化，其中VQ.m置于L3.4节中%
				[R_LL1,bitLL1]=VQ(LL1,cbLL1);
				[R_LH1,bitLH1]=VQ(LH1,cbLH1);
				[R_HL1,bitHL1]=VQ(HL1,cbHL1);
				[R_HH1,bitHH1]=VQ(HH1,cbHH1);
				wt_Y(1:M/2,1:N/2)=R_LL1;
				wt_Y(1:M/2,N/2+1:N)=R_LH1;
				wt_Y(M/2+1:M,1:N/2)=R_HL1;
				wt_Y(M/2+1:M,N/2+1:N)=R_HH1;
				%计算图像经过向量量化后的压缩率CR及失真PSNR%
				totalbit=bitLL1+bitLH1+bitHL1+bitHH1;     %花费的总位数
				Y=idwtper2(R_LL1,R_LH1,R_HL1,R_HH1,'bior3.3'); %反小波变换
				MSE=(sum(sum((X-Y).^2)))/(M*N);
				PSNR=20*log10(255/sqrt(MSE))
				CR=M*N*8/totalbit