Matlab2016a 读取一幅图像利用算术编码对图像进行压缩编码，计算编码的性能指标；

算术编码是一种基于概率的无损压缩算法，它可以通过统计分析输入数据的概率分布来实现高效的压缩。下面是使用 Matlab2016a 对图像进行算术编码压缩的代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.bmp');
[m, n] = size(img);

% 将图像转换为一维数组
symbols = reshape(img, 1, m * n);

% 计算符号的概率分布
p = hist(symbols, 0:255) / (m * n);

% 计算符号的累积概率分布
cum_p = cumsum(p);

% 设置算术编码的精度
precision = 16;

% 初始化算术编码器
coder = arithenco(symbols, cum_p, precision);

% 计算压缩比率和压缩率
original_size = m * n * 8;  % 原始数据的比特数
compressed_size = length(coder) * precision;  % 压缩后的比特数
compression_ratio = original_size / compressed_size;
compression_rate = 1 - compressed_size / original_size;

% 输出结果
fprintf('Compression ratio: %.2f\n', compression_ratio);
fprintf('Compression rate: %.2f%%\n', compression_rate * 100);

在上述代码中，首先通过 `imread` 函数读取图像，然后将图像转换为一维数组，并计算符号的概率分布和累积概率分布。接着，通过 `arithenco` 函数对符号进行算术编码，并计算压缩比率和压缩率。最后，输出压缩结果。

需要注意的是，算术编码器的精度越高，压缩效果越好，但编码器的计算量也会增加。在上述代码中，我们设置了 `precision = 16`，即使用 16 比特的精度进行编码。你可以根据实际情况调整该参数。