用MATLAB进行图片信源编码最终代码

以下是一个用 MATLAB 进行图片信源编码的完整示例代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 将像素值归一化到 [0, 1] 的范围内
gray_img = double(gray_img) / 255;

% 设置编码参数
m = 4; % 每个符号的比特数
L = 2^m; % 码字长度
n = length(gray_img); % 符号序列长度

% 构造码本
codebook = linspace(0, 1, L) + 1/(2*L);

% 利用等概率分布进行离散化
[~, quantized_img] = histc(gray_img, codebook);

% 将离散化的符号序列转换为二进制码字
binary_code = de2bi(quantized_img - 1, m, 'left-msb');

% 将二进制码字转换为一维序列
encoded_seq = reshape(binary_code', 1, []);

% 计算压缩比
orig_size = numel(gray_img) * 8; % 原始图像大小（单位：比特）
compressed_size = length(encoded_seq); % 压缩后图像大小（单位：比特）
compression_ratio = orig_size / compressed_size;

% 将编码后的序列保存到文件中
save('encoded_seq.mat', 'encoded_seq', 'm', 'L', 'n');

% 显示编码结果
fprintf('Encoded sequence length: %d\n', length(encoded_seq));
fprintf('Bits per symbol: %d\n', m);
fprintf('Compression Ratio: %f\n', compression_ratio);

这段代码与之前的示例代码相似，但是增加了计算压缩比的部分。它将原始图像大小（以比特为单位）与压缩后图像大小进行比较，以计算压缩比。最后，它将编码后的序列保存到名为 `encoded_seq.mat` 的文件中，并显示编码结果。