利用Matlab实现图像信源编码的最终程序

好的，下面是一个基于霍夫曼编码的图像信源编码的Matlab最终程序示例：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 计算图像的灰度直方图
[counts, grayLevels] = imhist(img);

% 计算图像的概率分布
prob = counts / sum(counts);

% 计算图像的熵
entropyVal = -sum(prob.*log2(prob));

% 生成霍夫曼编码字典
dict = huffmandict(grayLevels, prob);

% 使用霍夫曼编码对图像进行编码
imgEncoded = huffmanenco(img(:), dict);

% 计算编码后的比特流长度
bits = length(imgEncoded);

% 计算编码后的压缩比
compressionRatio = numel(img) / bits;

% 解码编码后的比特流
imgDecoded = huffmandeco(imgEncoded, dict);

% 将解码后的比特流转换为图像
imgDecoded = reshape(imgDecoded, size(img));

% 显示原始图像和解码后的图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(imgDecoded); title('Decoded Image');

% 显示编码后的比特流长度和压缩比
disp(['Encoded bits: ' num2str(bits)]);
disp(['Compression ratio: ' num2str(compressionRatio)]);

这个程序使用imread函数读取图像，并使用imhist函数计算图像的灰度直方图。然后，程序计算了图像的概率分布和熵，并使用huffmandict函数生成了霍夫曼编码字典。接下来，程序使用huffmanenco函数对图像进行编码，并计算了编码后的比特流长度和压缩比。最后，程序使用huffmandeco函数解码编码后的比特流，并将解码后的比特流转换为图像。程序输出了原始图像和解码后的图像，并显示了编码后的比特流长度和压缩比。

请注意，这只是一个示例程序，您可以根据自己的需求进行修改和优化。