用MATLAB对图片进行霍夫曼编码的代码

下面是一个使用MATLAB对图片进行霍夫曼编码的示例代码：

% 读入原始图像
img = imread('lena.bmp');

% 将图像转换为一维数组
data = img(:)';

% 构建霍夫曼编码字典
symbols = unique(data);
freq = hist(data, symbols);
[dict, avglen] = huffmandict(symbols, freq);

% 进行编码
comp = huffmanenco(data, dict);

% 计算压缩比
bit_rate = numel(comp) * 8 / numel(data)

% 保存压缩后的数据
fid = fopen('lena_comp.bin', 'w');
fwrite(fid, comp, 'uint8');
fclose(fid);

% 读入压缩后的数据
fid = fopen('lena_comp.bin', 'r');
comp = fread(fid, 'uint8');
fclose(fid);

% 进行解码
decomp = huffmandeco(comp, dict);

% 将解码后的数据转换为图像矩阵
decomp = reshape(decomp, size(img));

% 显示解码后的图像
imshow(decomp);

以上代码中，`img`表示原始图像，`data`表示将图像转换为一维数组后的数据。使用`huffmandict`函数构建霍夫曼编码字典，并使用`huffmanenco`函数对数据进行编码，得到压缩后的数据`comp`。通过计算压缩比，可以发现压缩后的数据大大减小了文件大小。使用`fwrite`函数将压缩后的数据保存到文件中，使用`fread`函数读入压缩后的数据。最后，通过`huffmandeco`函数进行解码，将解码后的数据转换为图像矩阵，并使用`imshow`函数显示解码后的图像。

需要注意的是，由于霍夫曼编码是一种无损压缩方法，因此解码后的数据与原始数据相同，不会出现图像质量损失的情况。