matlab算数编码压缩图像

Matlab中可以使用arithenco函数和arithdeco函数实现算术编码压缩图像。

算术编码是一种无损压缩算法，它利用符号概率分布对源数据进行编码。在算术编码中，每个符号被编码为一个区间，这个区间的大小与该符号出现的概率成比例。整个数据序列的编码结果就是所有符号区间的拼接，可以用一个浮点数表示。

下面是一个简单的算术编码压缩图像的示例代码：

% 加载图像
img = imread('lena.bmp');
% 转化为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 将灰度图像转化为行向量
img_vector = img_gray(:)';
% 计算每个像素值的出现概率
symbols = unique(img_vector);
counts = hist(img_vector, symbols);
prob = counts / length(img_vector);
% 进行算术编码
code = arithenco(img_vector, prob);
% 进行算术解码
decoded_img_vector = arithdeco(code, prob, length(img_vector));
% 将解码后的向量转化为图像
decoded_img = uint8(reshape(decoded_img_vector, size(img_gray)));
% 计算压缩率
compression_ratio = length(code) / (8 * numel(img_gray))
% 显示原图像和解码后的图像
figure();
subplot(1, 2, 1); imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2); imshow(decoded_img);
title('Decoded Image');

上述代码首先加载图像，然后将其转化为灰度图像，并将像素值转化为行向量。接着，使用hist函数计算每个像素值的出现概率，然后调用arithenco函数进行算术编码。解码时，调用arithdeco函数，并将解码后的向量转化为图像。最后，计算压缩率，并显示原图像和解码后的图像。

需要注意的是，算术编码对于每个符号需要指定它的出现概率，而这个概率需要在编码和解码时一致。因此，在进行解码时，需要将编码时得到的概率传递给arithdeco函数。