dpcm压缩图像matlab

以下是使用MATLAB进行DPCM压缩图像的步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 对灰度图像进行DPCM编码。

DPCM编码的基本原理是在像素值之间建立线性预测模型，预测误差用于编码。在这里，我们将使用差分脉冲编码调制（DPCM）。

% 定义预测器
predictor = [1 -1];

% 初始化误差和预测像素
error = zeros(size(gray_img));
predicted_img = zeros(size(gray_img));

% 对每个像素进行预测和编码
for i = 1:size(gray_img,1)
    for j = 1:size(gray_img,2)
        % 获取上一个像素的预测器
        if j == 1
            prev_predictor = 0;
        else
            prev_predictor = predicted_img(i,j-1);
        end
        
        % 进行预测
        predicted_pixel = prev_predictor + predictor * error(i,j-1:-1:max(j-2,1))';
        predicted_img(i,j) = predicted_pixel;
        
        % 计算误差并进行编码
        error(i,j) = gray_img(i,j) - predicted_pixel;
    end
end

3. 对误差进行熵编码。

在这里，我们将使用哈夫曼编码对误差进行熵编码。

% 将误差转换为一维向量
error_vector = error(:);

% 计算每个误差值的出现频率
histogram = histcounts(error_vector, -255.5:255.5);

% 计算每个误差值的概率
probability = histogram / sum(histogram);

% 使用哈夫曼编码对误差进行熵编码
[~,~,encoded] = huffmandict(-255.5:255.5, probability);
encoded_error = huffmanenco(error_vector, encoded);

4. 解码并重建压缩图像。

% 使用哈夫曼解码对误差进行解码
decoded_error = huffmandeco(encoded_error, encoded);

% 将误差重构为图像矩阵
reconstructed_error = reshape(decoded_error, size(gray_img));

% 对重构的误差和预测像素进行求和，得到重建的图像
reconstructed_img = reconstructed_error + predicted_img;

% 将重建的图像显示出来
imshow(uint8(reconstructed_img));

完整代码：

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义预测器
predictor = [1 -1];

% 初始化误差和预测像素
error = zeros(size(gray_img));
predicted_img = zeros(size(gray_img));

% 对每个像素进行预测和编码
for i = 1:size(gray_img,1)
    for j = 1:size(gray_img,2)
        % 获取上一个像素的预测器
        if j == 1
            prev_predictor = 0;
        else
            prev_predictor = predicted_img(i,j-1);
        end
        
        % 进行预测
        predicted_pixel = prev_predictor + predictor * error(i,j-1:-1:max(j-2,1))';
        predicted_img(i,j) = predicted_pixel;
        
        % 计算误差并进行编码
        error(i,j) = gray_img(i,j) - predicted_pixel;
    end
end

% 将误差转换为一维向量
error_vector = error(:);

% 计算每个误差值的出现频率
histogram = histcounts(error_vector, -255.5:255.5);

% 计算每个误差值的概率
probability = histogram / sum(histogram);

% 使用哈夫曼编码对误差进行熵编码
[~,~,encoded] = huffmandict(-255.5:255.5, probability);
encoded_error = huffmanenco(error_vector, encoded);

% 使用哈夫曼解码对误差进行解码
decoded_error = huffmandeco(encoded_error, encoded);

% 将误差重构为图像矩阵
reconstructed_error = reshape(decoded_error, size(gray_img));

% 对重构的误差和预测像素进行求和，得到重建的图像
reconstructed_img = reconstructed_error + predicted_img;

% 将重建的图像显示出来
imshow(uint8(reconstructed_img));