用matlab实现一幅灰度图像的压缩，、不能直接采用imwrite等函数一句话把图像进行压缩； 2、代码中能体现DCT、huffman等步骤，步骤中功能函数可以直接调用；

好的，我可以帮你解答这个问题。首先，我们需要知道图像压缩的基本流程：

1. 对图像进行离散余弦变换（DCT）；
2. 对变换后的系数进行量化；
3. 对量化后的系数进行熵编码（如Huffman编码）；
4. 将编码后的数据存储或传输。

下面是一份matlab实现的示例代码，其中包括DCT、量化和Huffman编码的实现：

% 读取图像并转为灰度图像
im = imread('lena.jpg');
gray_im = rgb2gray(im);

% 定义DCT变换矩阵
N = 8;
T = dctmtx(N);

% 对图像进行分块，每块大小为8x8
[h, w] = size(gray_im);
n_h = floor(h/N);
n_w = floor(w/N);
blocks = cell(n_h, n_w);
for i = 1:n_h
    for j = 1:n_w
        blocks{i,j} = gray_im((i-1)*N+1:i*N, (j-1)*N+1:j*N);
    end
end

% 对每个块进行DCT变换
dct_blocks = cell(n_h, n_w);
for i = 1:n_h
    for j = 1:n_w
        dct_blocks{i,j} = T * double(blocks{i,j}) * T';
    end
end

% 定义量化矩阵
Q = [16 11 10 16 24 40 51 61;
     12 12 14 19 26 58 60 55;
     14 13 16 24 40 57 69 56;
     14 17 22 29 51 87 80 62;
     18 22 37 56 68 109 103 77;
     24 35 55 64 81 104 113 92;
     49 64 78 87 103 121 120 101;
     72 92 95 98 112 100 103 99];

% 对DCT系数进行量化
q_blocks = cell(n_h, n_w);
for i = 1:n_h
    for j = 1:n_w
        q_blocks{i,j} = round(dct_blocks{i,j} ./ (Q*8));
    end
end

% 对量化后的系数进行编码（这里采用Huffman编码）
[counts, symbols] = hist([q_blocks{:}], -128:127);
p = counts ./ sum(counts);
[dict, ~] = huffmandict(symbols, p);
huff_codes = cell(n_h, n_w);
for i = 1:n_h
    for j = 1:n_w
        huff_codes{i,j} = huffmanenco(q_blocks{i,j}(:), dict);
    end
end

% 将编码后的数据写入文件
huff_bits = cellfun(@numel, huff_codes);
total_bits = sum(huff_bits);
fid = fopen('lena_compressed.bin', 'w');
fwrite(fid, [h w n_h n_w], 'uint16');
fwrite(fid, huff_bits, 'uint16');
for i = 1:n_h
    for j = 1:n_w
        fwrite(fid, huff_codes{i,j}, 'ubit1');
    end
end
fclose(fid);

这份代码将图像分块、进行DCT变换、量化和Huffman编码，并将编码结果写入文件。你也可以根据自己的需求修改和优化代码。