LZW图像解压缩matlab代码

LZW（Lempel-Ziv-Welch）是一种无损数据压缩算法，用于图像解压缩。以下是一个使用MATLAB实现的LZW图像解压缩的示例代码：

function [decompressed_image] = lzw_image_decompression(compressed_image, dictionary)
    % 输入：
    % compressed_image - 压缩后的图像数据（一个矩阵）
    % dictionary - LZW字典（一个字符串数组）
    % 输出：
    % decompressed_image - 解压缩后的图像数据（一个矩阵）

    dictionary = dictionary; % 初始化字典
    current_code = ''; % 当前编码
    next_code = []; % 下一个可能的编码
    data_bits = zeros(1, size(compressed_image, 2), 1); % 存储解压缩数据的位流

    for row = 1:size(compressed_image, 1)
        for col = 1:size(compressed_image, 2)
            pixel = compressed_image(row, col);
            current_code = [current_code, string(pixel)];
            if length(current_code) == 1 || ~ismember(current_code(end), dictionary)
                % 如果当前编码只有一个字符或者不在字典中，则添加一个新码到下一个可能的编码中
                next_code = [next_code, string(pixel)];
                dictionary = [dictionary, string(pixel)];
                current_code = '';
            else
                % 否则，将当前编码的最后一个字符添加到数据位流中，并从当前编码中删除该字符
                data_bits(row, col) = bitget(dictionary, current_code(end));
                current_code = current_code(1:end-1);
            end
        end
    end

    % 将数据位流转换为矩阵形式
    decompressed_image = uint8(reshape(data_bits, size(compressed_image)));
end

这个函数接受一个压缩后的图像矩阵和一个LZW字典作为输入，返回解压缩后的图像矩阵。请注意，这个代码仅适用于灰度图像。如果你需要处理彩色图像，你需要对每个颜色通道分别进行解压缩。