运用以下代码{1、熵计算： <br />f = [119 123 168 119; 123 119 168 168];<br />f = [f;119 119 107 119; 107 107 119 119]<br />p = hist(f(:),8)<br />p = p/sum(p)<br />h = entropy(f)%计算熵<br /> <br />2、霍夫曼编码： <br />f2 = [2 3 4.3 2; 3 2 9.8 4; 2 2 1 2; 1 1 2 2]<br />R1 = whos('f2')<br />c = huffman(hist(double(f2(:)),5))<br />h3f2 = mat2huff(f2) % 编码<br />whos('h3f2')<br />g = huff2mat(h3f2) % 解码<br />hcode = h3f2.code;<br />R2 = whos('hcode')<br />dec2bin(double(hcode))%转换为二进制<br />ratio = R1.bytes/R2.bytes % 计算压缩3、JPEG图像压缩 <br />f = imread('Fig0804(a)(Tracy).tif');<br />imshow(f)<br />c1 = im2jpeg(f);<br />f1 = jpeg2im(c1);<br />figure,imshow(f1)<br />imratio(f,c1)<br />compare(f,f1,3)<br />c4 = im2jpeg(f,4);<br />f4 = jpeg2im(c4);<br />figure,imshow(f1)<br />imratio(f,c4)<br />compare(f,f4,3)<br />whos}对图像peppers.jpg读入完成霍夫曼编码和jpeg图像压缩，评价编码效率和压缩效果详细写出代码并且标上注释

以下是对图像 `peppers.jpg` 进行霍夫曼编码和 JPEG 图像压缩的代码：

% 读入图像
I = imread('peppers.jpg');

% 霍夫曼编码
R1 = whos('I'); % 记录原图像的大小
c = huffman(hist(double(I(:)),256));
h3I = mat2huff(I); % 编码
whos('h3I') % 显示编码后的大小
hcode = h3I.code;
R2 = whos('hcode'); % 记录编码后的大小
bincode = dec2bin(double(hcode)); % 转换为二进制
ratio1 = R1.bytes / R2.bytes; % 计算压缩比例

% JPEG 图像压缩
c2 = im2jpeg(I); % 采用默认的量化表进行压缩
I2 = jpeg2im(c2); % 解压缩
whos('c2') % 显示压缩后的大小
ratio2 = R1.bytes / whos('c2').bytes; % 计算压缩比例

% 显示原图像和压缩后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('原图像');
subplot(1,2,2);
imshow(I2);
title('JPEG 压缩后的图像');

% 显示压缩前后的 MSE、PSNR 和 SSIM
fprintf('MSE = %f\n', immse(I, I2));
fprintf('PSNR = %f dB\n', psnr(I, I2));
fprintf('SSIM = %f\n', ssim(I, I2));

在这个代码中，我们首先使用 `imread` 函数读入了图像 `peppers.jpg`，然后对该图像进行了霍夫曼编码和 JPEG 图像压缩。

在霍夫曼编码中，我们使用了 `huffman` 函数计算出图像的直方图，并使用 `mat2huff` 函数将图像编码成霍夫曼码。然后，我们使用 `dec2bin` 函数将霍夫曼码转换成二进制，并计算了编码前后的大小以及压缩比例。

在 JPEG 图像压缩中，我们使用了 `im2jpeg` 函数对图像进行压缩，并使用 `jpeg2im` 函数对压缩后的数据进行解压缩。然后，我们计算了压缩前后的 MSE、PSNR 和 SSIM，以评价压缩效果。

希望这个答案对你有所帮助！