编写“图像压缩问题”的动态规划算法代码

图像压缩是一个复杂的问题，通常涉及编码、量化、熵编码等多个步骤。其中，动态规划可以用于优化某些决策过程，比如在JPEG编码中选择最优的量化矩阵。但是，直接提供完整的动态规划算法代码会比较长，我会简化描述一种基本思路。

假设我们有一个简单的场景，想要通过二进制编码方式，对每个像素值进行压缩，目标是最小化总的编码位数。我们可以定义一个二维动态规划表格`dp[i][j]`，其中`i`表示当前处理的像素索引，`j`表示剩余的位数。状态转移方程可以这样设计：

# 基本编码规则：0-15对应1位编码，16以上需要2位编码
def encode(value):
    if value <= 15:
        return 1
    else:
        return 2

dp[0][0] = 0
for i in range(1, width * height):
    for j in range(max_bits): # max_bits是我们设定的最大编码位数
        dp[i][j] = min(dp[i - 1][k] + encode(pixel_values[i]) for k in range(j + 1))  # 更新状态

optimal_bits = min(dp[-1][-1], max_bits)  # 获取最小编码位数

这个代码片段仅作为示例，并未涵盖所有细节，如实际图像数据读取、像素值的存储和处理等。在真实应用中，还需要考虑更复杂的压缩技术，例如DCT变换、Huffman编码等。