使用Matlab写出：设某一副图像共有8分灰度，各灰度出现的概率分别为：0.5 0.01 0.03 0.05 0.05 0.07 0.19 0.1，试对此图像进行Huffman编码，计算图像信源熵H、平均码字长度L、编码效率，压缩比，冗余度的代码

以下是使用MATLAB计算图像Huffman编码并计算各项参数的代码：

% 灰度级数
gray_levels = 8;

% 灰度概率分布
prob = [0.5, 0.01, 0.03, 0.05, 0.05, 0.07, 0.19, 0.1];

% Huffman编码
[~, ~, code] = huffmandict(1:gray_levels, prob);

% 计算平均码字长度
L = 0;
for i = 1:gray_levels
    L = L + prob(i) * length(code{i});
end

% 计算信源熵
H = -sum(prob .* log2(prob));

% 计算编码效率
Efficiency = H / L;

% 计算压缩比
original_size = 1000000; % 假设原始图像大小为1MB
compressed_size = sum(prob .* cellfun('length', code)) / 8; % 计算压缩后图像大小（以字节为单位）
Compression_Ratio = original_size / compressed_size;

% 计算冗余度
Redundancy = (L - H) / L;

% 显示结果
fprintf('平均码字长度L: %.3f\n', L);
fprintf('信源熵H: %.3f\n', H);
fprintf('编码效率: %.3f\n', Efficiency);
fprintf('压缩比: %.3f\n', Compression_Ratio);
fprintf('冗余度: %.3f\n', Redundancy);

在上面的代码中，我们使用`huffmandict`函数计算Huffman编码，然后计算平均码字长度，信源熵，编码效率，压缩比和冗余度。请注意，为了计算压缩比，我们假设原始图像大小为1MB。你可以根据实际情况修改`original_size`的值。