不调用Huffman编码函数而是运用Huffman编码原理编写matlab程序处理二维灰度图像

当然可以！实现Huffman编码的基本步骤包括：

1. 统计符号出现频率。
2. 构建Huffman树。
3. 生成编码表。
4. 对数据进行编码。
5. 对编码后的数据进行解码。

下面是一个简单的示例程序，使用Matlab实现对二维灰度图像的Huffman编码和解码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
gray_img = rgb2gray(img);

% 统计灰度级别出现频率
histogram = imhist(gray_img);

% 将频率归一化为概率
prob = histogram / sum(histogram);

% 构建Huffman树
[~, ~, tree] = huffmandict(0:255,prob);

% 生成编码表
codes = cell(length(prob),1);
for i = 1:length(prob)
    codes{i} = huffman_get_code(tree,i);
end

% 对图像数据进行编码
encoded_img = uint8(zeros(size(gray_img)));
for i = 1:numel(gray_img)
    idx = gray_img(i)+1;
    encoded_img(i) = codes{idx};
end

% 对编码后的数据进行解码
decoded_img = uint8(zeros(size(gray_img)));
for i = 1:numel(encoded_img)
    code = encoded_img(i);
    idx = huffman_decode_code(tree,code);
    decoded_img(i) = idx-1;
end

% 显示原图像和解码后的图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(gray_img); title('原图像');
subplot(1,2,2); imshow(decoded_img); title('解码后的图像');

% 获取给定符号在Huffman树中的编码
function code = huffman_get_code(tree,idx)
    code = [];
    while tree{idx,3} > 0
        code = [tree{idx,4}, code];
        idx = tree{idx,3};
    end
end

% 根据给定的编码查找Huffman树中的符号
function idx = huffman_decode_code(tree,code)
    idx = 1;
    for i = 1:length(code)
        if code(i) == 0
            idx = tree{idx,2};
        else
            idx = tree{idx,3};
        end
    end
end

在这个程序中，我们首先读取灰度图像，并计算每个灰度级别出现的概率。接着，我们构建了Huffman树，并使用它生成了编码表。然后，我们对图像数据进行编码，并对编码后的数据进行解码。最后，我们将原图像和解码后的图像进行了比较。

这个程序并不是最优的实现，但可以帮助您理解如何使用Huffman编码算法处理图像数据。如果您想进一步了解Huffman编码的原理和实现细节，可以参考相关的教材和论文。