用matlab ,用哈夫曼编码实现图像压缩,用huffman树
时间: 2023-07-19 12:14:58 浏览: 91
好的,我可以为您提供一个基于哈夫曼编码和树的图像压缩的 MATLAB 实现。
首先,需要统计每个像素值在图像中出现的频率。可以使用 `histogram` 函数来实现,例如:
```matlab
img = imread('lena.png');
hist = histogram(img(:), 0:255);
freq = hist.Values / numel(img);
```
其中,`img(:)` 将图像矩阵展开成一列向量,`0:255` 表示像素值的范围为 0 到 255。`freq` 是一个长度为 256 的向量,表示每个像素值出现的频率。
接下来,可以使用 `huffmantree` 函数构建哈夫曼树,例如:
```matlab
symbols = 0:255;
tree = huffmantree(symbols, freq);
```
其中,`symbols` 是在图像中可能出现的像素值集合,即 0 到 255。`tree` 是一个 MATLAB 的 `huffmantree` 类型的对象,表示构建好的哈夫曼树。
然后,可以使用 `huffmanenco` 函数对图像进行编码,例如:
```matlab
code = huffmanenco(img(:), tree);
```
其中,`img(:)` 将图像矩阵展开成一列向量,`code` 是一个包含编码后的二进制数据的向量。
最后,可以使用 `huffmandeco` 函数解码二进制数据,还原压缩前的图像,例如:
```matlab
decoded_img = huffmandeco(code, tree);
decoded_img = reshape(decoded_img, size(img));
```
其中,`decoded_img` 是解码后的图像矩阵,`reshape` 函数将列向量还原成与原始图像大小相同的二维矩阵。
需要注意的是,哈夫曼编码是一种无损压缩算法,解码后的图像与原始图像是一致的。但压缩比取决于图像中像素值的统计分布,因此不同的图像可能会有不同的压缩效果。