matlab压缩图像由哈夫曼编码组成

Matlab压缩图像主要由两个步骤组成，分别是离散余弦变换（DCT）和哈夫曼编码。

首先，图像经过离散余弦变换（DCT）将空间域的像素值转换为频域的系数。DCT是一种将图像分解为不同频率的方法。通过DCT，图像中的低频信号和高频信号可以分离出来。由于图像中的绝大部分能量集中在低频信号上，高频信号可以被舍弃，从而实现了压缩。

接下来，通过哈夫曼编码对DCT系数进行编码。哈夫曼编码是一种变长编码方式，根据符号出现的频率决定不同长度的编码。对于图像中的每个DCT系数，根据其出现的频率给予一个特定的编码。频率较高的系数被赋予较短的编码，频率较低的系数被赋予较长的编码。通过这种方式，可以大大减小编码的比特数，从而进一步实现图像的压缩。

综上所述，Matlab压缩图像主要由DCT和哈夫曼编码组成。通过DCT将图像转换为频域的系数，通过哈夫曼编码对系数进行编码，从而实现图像的压缩。这种压缩方式能够在保证图像质量的前提下减小图像占用的存储空间，提高传输效率。