以基于算术编码的图像压缩编码设计与实现为题，写所需代码 内容:Matlab作为开发平台，输入图像(灰度或彩色)，实现算术编码，计算平均码长，信源熵和编码效率。 要求:给定两幅图像，将其转化为黑白图像后进行算术编码，计算并对比其平均码长，信源熵和编码效率，并用柱状图、表格等作对比。

以基于算术编码的图像压缩为例，要在MATLAB中完成这个任务，你需要做以下几个步骤：

1. **读取和预处理图像**:

% 读取灰度或彩色图片
img_gray = imread('image1.jpg'); % 替换为你的图片文件名
img_color = imread('image2.jpg'); % 另一幅图片

% 转化为黑白图像
if iscolor(img_gray)
    img_gray = rgb2gray(img_gray);
end
img_bw = im2bw(img_gray); % 或者如果是彩色的，可以双色转换

% 显示原始图像
figure; imshow(img_bw);

2. **量化和生成符号概率表**:

% 将像素值量化到有限的离散区间
num_levels = 256; % 对于8位图像，比如灰度或二值
quantized_img = img_bw * num_levels;

% 计算每个量化级的概率分布
level_probs = histcounts(quantized_img(:), 1:num_levels) / numel(quantized_img);

3. **算术编码**:

% 使用MATLAB内置的`arithmeticCoding`函数，假设`encode`函数封装了算术编码算法
encoded_img_gray = arithmeticCoding(level_probs, quantized_img);
encoded_img_color = arithmeticCoding(level_probs, reshape(numel(img_bw), [], 1)); % 如果是彩色，按行处理

4. **解码和重建图像**:

% 假设`decode`函数用于逆算术编码恢复原始像素
decoded_img_gray = decode(encoded_img_gray, level_probs, num_levels);
decoded_img_color = reshape(decode(encoded_img_color, level_probs, num_levels), size(img_color));

5. **评估性能**:

% 计算平均码长、信源熵和编码效率
avg_code_length = mean([length(encoded_img_gray), length(encoded_img_color)]);
entropy = -sum(level_probs .* log2(level_probs));
efficiency = avg_code_length / entropy;

6. **可视化结果**:

% 柱状图对比
bar([avg_code_length, efficiency], 'grouped');
legend({'平均码长', '编码效率'});
xlabel('图片');
ylabel('数值');

% 表格展示
comparison_table = table(['Image 1', 'Image 2'], [avg_code_length, avg_code_length], [efficiency, efficiency], 'VariableNames', {'Image', '平均码长', '编码效率'});
disp(comparison_table);

记得检查MATLAB环境中是否有`arithmeticCoding`、`histcounts`和`reshape`等函数，以及是否已经导入了适当的工具箱。