huffman编码图像压缩处理matlab代码实现

好的，以下是使用Huffman编码进行图像压缩的MATLAB代码实现：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图
img_gray = rgb2gray(img);

% 统计每个灰度值出现的频率
freq = imhist(img_gray);

% 根据频率生成Huffman编码
symbols = 0:255;
huff_dict = huffmandict(symbols, freq);
huff_code = huff_dict(:, 2);

% 将图像中的每个灰度值用Huffman编码代替
img_huff = huffmanenco(img_gray(:), huff_code);

% 计算压缩比
original_size = numel(img_gray);
compressed_size = numel(img_huff);
compression_ratio = original_size / compressed_size;

% 将Huffman编码还原为原始图像
img_recon = huffmandeco(img_huff, huff_dict);

% 将一维向量转换为二维图像
img_recon = reshape(img_recon, size(img_gray));

% 显示原始图像和压缩后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_recon);
title(sprintf('Compressed Image (Compression Ratio: %.2f)', compression_ratio));

这段代码首先读取一张图像，将图像转换为灰度图，并统计每个灰度值出现的频率。然后，使用`huffmandict`函数生成Huffman编码，并将图像中的每个灰度值用Huffman编码代替。接下来，计算压缩比，并使用`huffmandeco`函数将Huffman编码还原为原始图像。最后，将一维向量转换为二维图像，并显示原始图像和压缩后的图像。