EZW算法matlab代码

以下是EZW算法的MATLAB代码示例：

function [code,dict] = ezw(img)

max_bits = 8; % 设置最大码长
[height,width] = size(img);
dict = zeros(2,height*width); % 初始化码字典
dict(:,1) = [0;0]; % 第一个码字是0
code = []; % 初始化编码序列

% 初始化初始子图
sub_img = img;
% 计算初始子图的能量
energy = sum(sub_img(:).^2);
% 码字指针
dict_ptr = 2;

while true
    % 计算当前子图的能量
    current_energy = sum(sub_img(:).^2);
    
    if current_energy <= energy/2^(max_bits-1) % 如果当前能量小于等于阈值，则停止细化
        code = [code;0]; % 添加一个0到编码序列
        break;
    else
        % 计算当前子图的哈夫曼编码
        [huff_code,~] = huffman_encoding(sub_img);
        % 添加哈夫曼编码到编码序列
        code = [code;1;huff_code];
        % 更新码字典
        dict(:,dict_ptr) = [dict_ptr-1;1]; % 添加+1码字
        dict_ptr = dict_ptr + 1;
        dict(:,dict_ptr) = [dict_ptr-1;-1]; % 添加-1码字
        dict_ptr = dict_ptr + 1;
        % 更新子图
        sub_img = sub_img - round(huff_decode(huff_code)*2^(max_bits-1));
        % 更新能量
        energy = current_energy;
    end
    
    if dict_ptr > height*width % 如果码字典已经满了，则停止编码
        break;
    end
end

% 将码字指针减1，因为添加完所有码字后，dict_ptr指向下一个可用的位置
dict_ptr = dict_ptr - 1;
% 截取有效的码字典
dict = dict(:,1:dict_ptr);

end

% 计算哈夫曼编码
function [huff_code,dict] = huffman_encoding(img)

[height,width] = size(img);
symbols = unique(img); % 确定符号集合
frequencies = histcounts(img(:),[symbols;max(symbols)+1]); % 计算符号的出现频率
probabilities = frequencies/sum(frequencies); % 计算符号的出现概率
[~,dict] = huffmandict(symbols,probabilities); % 构造哈夫曼编码字典
% 将图像转换为符号序列
symbols_array = zeros(height*width,1);
for i = 1:length(symbols)
    symbols_array(img==symbols(i)) = i;
end
% 使用哈夫曼编码进行压缩
huff_code = huffmanenco(symbols_array,dict);

end

% 解码哈夫曼编码
function img = huff_decode(huff_code)

% 读取哈夫曼编码字典
dict = huffmandict(1:2, [0.5 0.5]);
% 解码哈夫曼编码
symbols_array = huffmandeco(huff_code,dict);
% 将符号序列转换为图像
img = reshape(dict(symbols_array),[sqrt(length(symbols_array)),sqrt(length(symbols_array))]);

end

这里的`huffman_encoding`和`huff_decode`函数分别用于计算哈夫曼编码和解码哈夫曼编码，它们都是使用MATLAB内置的哈夫曼编码函数实现的。