用matlab完成以下指令选择图像( ‘wpeppers.png‘)作为研究对象； 调用Huffman编码程序进行压缩; 调用Huffman编码程序进行解码; 显示原始图像，灰度化图像和经编码解码后的图像; 计算压缩后的图像文件的平均码长、压缩比、信息熵及编码效率。

要使用 MATLAB 完成这个指令，你需要几个步骤：

首先，加载图片并将其转换为灰度图像：

% 加载图像
image = imread('wpeppers.png');
% 将图像转为灰度
gray_image = rgb2gray(image);

接着，创建一个 HUFFMAN 编码的工具箱（如果尚未安装，可能需要自己编写或从外部库中获取）。这里假设有一个名为 `huffmann_encoder` 和 `huffmann_decoder` 的函数，分别用于编码和解码：

% 假设你有 huffmann_encoder 和 huffmann_decoder 函数
encoded_data = huffmann_encoder(gray_image);
decoded_data = huffmann_decoder(encoded_data);

然后，你可以绘制原始图像、灰度图像以及经过编码和解码后的图像：

figure;
subplot(2,2,1), imshow(image), title('Original Image');
subplot(2,2,2), imshow(gray_image), title('Grayscale Image');
subplot(2,2,3), imshow(uint8(decoded_data)), title('Decoded Image (Reconstructed)');

为了计算压缩后文件的属性，我们需要知道原始图像和压缩数据的大小。如果你之前没有保存这些值，可以通过以下代码计算：

% 获取原始图像和解码后数据的大小
original_size = size(gray_image, 'Bytes');
compressed_size = size(encoded_data, 'Bytes');

% 计算平均码长（根据实际编码体系，可能是二进制位数）
average_code_length = mean([bitget(encoded_data, 1); bitget(encoded_data, 2)]);
% 压缩比 = 原始大小 / 压缩后大小
compression_ratio = original_size / compressed_size;
% 信息熵可以使用其他方法计算，例如香农熵公式，但这里假设已知
% 由于MATLAB不直接支持信息熵计算，你可能需要使用第三方库如EntropyTools
% 编码效率通常是基于理论上的，通常指压缩前后的比特率之比

% 计算编码效率（假设为压缩比，因为这是最常用的表示方式）
encoding_efficiency = compression_ratio;

fprintf('Average Code Length: %.2f bits\n', average_code_length);
fprintf('Compression Ratio: %.2f\n', compression_ratio);
fprintf('Encoding Efficiency: %.2f\n', encoding_efficiency);

请注意，这里的 `bitget` 函数可能不适用于所有版本的 MATLAB，如果你在处理非双字节数据时遇到问题，你可能需要重新考虑如何读取和处理二进制数据。