游程编码matlab实现图像压缩

游程编码是一种无损压缩算法，它利用数据重复出现的特点来进行压缩。在图像处理中，游程编码可以用来压缩图像数据。下面是使用Matlab实现图像压缩的步骤。

1. 读取图像

使用Matlab中的imread函数读取需要压缩的图像。例如，可以读取位于当前文件夹下的lena.png图像。

img = imread('lena.png');

2. 转换图像格式

游程编码需要对图像数据进行向量化处理，因此需要将图像转换为向量格式。可以使用Matlab中的reshape函数将图像转换为向量。

img_vec = reshape(img, 1, []);

3. 游程编码压缩

可以使用Matlab中的游程编码函数rle对图像数据进行压缩。rle函数可以将连续出现的相同值替换为一个值和一个重复次数。例如，将图像向量img_vec进行游程编码可以得到一个包含value和length两个向量的结构体。

rle_data = rle(img_vec);

4. 计算压缩率

可以计算压缩率并输出压缩结果。压缩率的计算公式为：

压缩率 = 压缩后数据大小 / 原始数据大小

% 计算压缩率
compressed_size = length(rle_data.value) + length(rle_data.length);
original_size = numel(img);
compression_ratio = original_size / compressed_size;

% 输出压缩结果
disp(['原始数据大小：', num2str(original_size)]);
disp(['压缩后数据大小：', num2str(compressed_size)]);
disp(['压缩率：', num2str(compression_ratio)]);

5. 解压缩

可以使用Matlab中的游程解码函数irle对压缩后的数据进行解压缩。irle函数可以将压缩后的数据还原为原始数据。例如，可以将rle_data结构体进行解压缩并将结果转换为图像格式。

% 游程解码
img_vec_decompressed = irle(rle_data);

% 转换为图像格式
img_decompressed = reshape(img_vec_decompressed, size(img));

通过以上步骤，可以使用Matlab实现图像压缩。完整代码如下：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 转换图像格式
img_vec = reshape(img, 1, []);

% 游程编码压缩
rle_data = rle(img_vec);

% 计算压缩率
compressed_size = length(rle_data.value) + length(rle_data.length);
original_size = numel(img);
compression_ratio = original_size / compressed_size;

% 输出压缩结果
disp(['原始数据大小：', num2str(original_size)]);
disp(['压缩后数据大小：', num2str(compressed_size)]);
disp(['压缩率：', num2str(compression_ratio)]);

% 游程解码
img_vec_decompressed = irle(rle_data);

% 转换为图像格式
img_decompressed = reshape(img_vec_decompressed, size(img));

% 显示图像
imshow(img_decompressed);