用matlab进行霍夫曼编码，选择图像（‘wpeppers.png'）作为研究对象；调用霍夫曼编码程序进行压缩；调用霍夫曼编码程序进行解码；显示原始图像，灰度化图像和经解码后的图像；计算压缩后的图像文件的平均码长、压缩比、信息熵及编码效率。

在MATLAB中进行霍夫曼编码，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入图像**：
使用`imread`函数加载图像，例如：

   img = imread('wpeppers.png');

2. **预处理图像**：
如果需要，对图像进行灰度化可以使用`rgb2gray`函数：

   gray_img = rgb2gray(img);

3. **生成频率统计**：
计算每个像素灰度值出现的频率，这通常通过直方图（histogram）完成，然后构造霍夫曼树的数据结构。

4. **霍夫曼编码**：
使用MATLAB的`huffmanenco`函数进行编码，它会返回编码表和编码后的数据：

   [tree, codes] = huffmanenco(gray_img(:));
   encoded_data = decodeData(codes, gray_img(:)); % 使用自定义的解码函数

5. **计算相关指标**：
- **平均码长**：统计编码后的每个像素的码字长度并求平均。
- **压缩比**：原始像素数除以编码后数据的长度。
- **信息熵**：可以根据霍夫曼树的构建过程计算熵，表示数据的不确定性。
- **编码效率**：理论上，如果霍夫曼编码是最优的，则信息熵等于压缩前的比特数，实际效率则看压缩后的结果如何。

6. **显示图像**：
原始、灰度化以及解码后的图像可以用`imshow`函数显示：

   subplot(2, 2, 1), imshow(img), title('Original Image');
   subplot(2, 2, 2), imshow(gray_img), title('Grayscale Image');
   subplot(2, 2, 3), imshow(decodeImage(encoded_data, tree)), title('Decoded Image');

7. **保存图像**：
为了查看压缩效果，你还可以将解码后的图像保存为新的文件：

   imwrite(decodeImage(encoded_data, tree), 'decoded_wpeppers.png');