matlab实现lzw图像压缩

LZW（Lempel-Zivelch）是一种通用的无损数据压缩算法，常用于图像压缩。下面是使用MATLAB实现LZW图像压缩的基本步骤：

1. 读入原始图像。可以使用imread函数读取图像。

2. 将图像转换成一维数组。可以使用reshape函数将二维图像转换成一维数组。

3. 使用LZW算法对一维数组进行压缩。LZW算法的基本思路是将输入的字符串分割成连续的子字符串，并将每个子字符串映射到一个唯一的编码值。然后，将这些编码值输出为二进制流。可以使用MATLAB内置的lzwencode函数实现LZW压缩。

4. 将压缩后的二进制流写入文件。可以使用MATLAB内置的fwrite函数将压缩后的二进制流写入文件。

下面是一个简单的MATLAB程序，实现了LZW图像压缩：

% 读入原始图像
im = imread('lena.png');

% 将图像转换成一维数组
im_vec = reshape(im, [], 1);

% 使用LZW算法对一维数组进行压缩
compressed = lzwencode(im_vec);

% 将压缩后的二进制流写入文件
fid = fopen('compressed.bin', 'w');
fwrite(fid, compressed, 'uint8');
fclose(fid);

注意，这个程序只是一个简单的示例，没有考虑错误处理和其他细节。在实际应用中，需要仔细处理这些细节，以确保程序的正确性和鲁棒性。

相关问题

lzw图像压缩编码matlab

LZW（Lempel-Ziv-Welch）压缩算法是一种无损压缩算法，能够对数据流进行有效压缩。在图像压缩方面，LZW算法可以将原始图像数据流进行压缩，并且不会损失原始图像的任何信息。下面是一个基于 MATLAB 的 LZW 图像压缩编码实现：

function [compressedImage, dict] = lzw_compress(image)

% 将图像转换为一维数据流
data = reshape(image, 1, []);

% 初始化编码字典
dict = cell(256, 1);
for i = 1:256
    dict{i} = uint8(i-1);
end

% 初始化编码参数
code = 257;
p = uint8([]);
compressedImage = [];

% LZW 编码
for i = 1:numel(data)
    c = data(i);
    pc = [p c];
    if ismember(pc, dict)
        p = pc;
    else
        compressedImage = [compressedImage uint16(find(ismember(dict, p)))];
        dict{code} = pc;
        code = code + 1;
        p = c;
    end
end

% 将编码后的数据流转换为字节流
compressedImage = typecast(compressedImage, 'uint8');

end

这个函数将输入的图像 `image` 转换为一维数据流 `data`，并且初始化编码字典。接下来，我们对数据流进行 LZW 编码，将编码后的数据转换为字节流并返回。此外，函数还返回了编码字典 `dict`，方便解码时使用。

以下是一个基于 MATLAB 的 LZW 图像解压缩编码实现：

function image = lzw_decompress(compressedImage, dict)

% 将字节流转换为编码数据流
compressedImage = typecast(compressedImage, 'uint16');

% 初始化解码参数
code = 257;
p = uint8([]);
data = [];

% LZW 解码
for i = 1:numel(compressedImage)
    k = compressedImage(i);
    if k <= 256
        c = dict{k};
    else
        c = [p dict{k}(1)];
    end
    data = [data c];
    if ~isempty(p)
        dict{code} = [p c(1)];
        code = code + 1;
    end
    p = c;
end

% 将一维数据流转换为图像
image = reshape(data, size(image));

end

这个函数将输入的压缩后的字节流 `compressedImage` 转换为编码数据流，然后初始化解码参数。接下来，我们对编码数据流进行 LZW 解码，将解码后的数据转换为图像并返回。函数中的解码过程与编码过程不同，因为我们需要在解码过程中构建编码字典。因此，我们使用了一个变量 `code` 来追踪下一个字典条目的编码值。

这是一个简单的 LZW 图像压缩编码实现，可以用于对图像进行无损压缩。需要注意的是，该实现仅支持 8 位灰度图像。如果要支持彩色图像，需要对每个颜色通道分别进行压缩编码。

LZW图像解压缩matlab代码

LZW（Lempel-Ziv-Welch）是一种无损数据压缩算法，用于图像解压缩。以下是一个使用MATLAB实现的LZW图像解压缩的示例代码：

function [decompressed_image] = lzw_image_decompression(compressed_image, dictionary)
    % 输入：
    % compressed_image - 压缩后的图像数据（一个矩阵）
    % dictionary - LZW字典（一个字符串数组）
    % 输出：
    % decompressed_image - 解压缩后的图像数据（一个矩阵）

    dictionary = dictionary; % 初始化字典
    current_code = ''; % 当前编码
    next_code = []; % 下一个可能的编码
    data_bits = zeros(1, size(compressed_image, 2), 1); % 存储解压缩数据的位流

    for row = 1:size(compressed_image, 1)
        for col = 1:size(compressed_image, 2)
            pixel = compressed_image(row, col);
            current_code = [current_code, string(pixel)];
            if length(current_code) == 1 || ~ismember(current_code(end), dictionary)
                % 如果当前编码只有一个字符或者不在字典中，则添加一个新码到下一个可能的编码中
                next_code = [next_code, string(pixel)];
                dictionary = [dictionary, string(pixel)];
                current_code = '';
            else
                % 否则，将当前编码的最后一个字符添加到数据位流中，并从当前编码中删除该字符
                data_bits(row, col) = bitget(dictionary, current_code(end));
                current_code = current_code(1:end-1);
            end
        end
    end

    % 将数据位流转换为矩阵形式
    decompressed_image = uint8(reshape(data_bits, size(compressed_image)));
end

这个函数接受一个压缩后的图像矩阵和一个LZW字典作为输入，返回解压缩后的图像矩阵。请注意，这个代码仅适用于灰度图像。如果你需要处理彩色图像，你需要对每个颜色通道分别进行解压缩。