在matlab中要求不不使用Huffmanenco函数实现对图像的Huffman压缩,并且要得到压缩后的中间文件,最后再进行解压缩
时间: 2024-05-10 18:17:03 浏览: 4
实现图像的Huffman压缩,可以按照以下步骤进行:
1. 读取图像数据,并将其转化为一维数组。
2. 计算每个像素值出现的次数,生成字符集和概率数组。
3. 根据概率数组构建Huffman树。
4. 根据Huffman树生成Huffman编码表。
5. 将图像数据按照Huffman编码表进行编码,生成压缩后的二进制数据。
6. 将二进制数据转化为8位一组的十进制数,并保存为中间文件。
下面是实现图像Huffman压缩的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取图像数据,并将其转化为一维数组
img = imread('lena.png');
img = img(:)';
% 计算每个像素值出现的次数,生成字符集和概率数组
n = length(img);
symbols = unique(img);
counts = histcounts(img, length(symbols));
p = counts / n;
% 构建Huffman树
[~, ~, ~, code] = huffmandict(symbols, p);
% 将图像数据按照Huffman编码表进行编码,生成压缩后的二进制数据
encoded = huffmanenco(img, code);
% 将二进制数据转化为8位一组的十进制数,并保存为中间文件
encoded_dec = bin2dec(reshape(encoded, 8, [])');
fid = fopen('encoded.txt', 'w');
fprintf(fid, '%d\n', encoded_dec);
fclose(fid);
```
解压缩时,只需按照相反的步骤进行即可。读取中间文件,将十进制数转化为二进制数,然后按照Huffman编码表进行解码,最后将一维数组转化为图像数据即可。