用matlab实现huffman编码图像压缩

Huffman编码可以用于图像压缩，其中像素值被视为符号，并使用Huffman编码进行压缩。以下是使用MATLAB实现图像压缩的步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

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

2. 统计灰度图像中每个像素值的出现次数，并计算每个像素值的概率。

[counts, bins] = imhist(gray_img);
prob = counts / numel(gray_img);

3. 使用huffmandict函数构建基于Huffman编码的码字字典。

dict = huffmandict(bins, prob);

4. 使用huffmanenco函数将灰度图像中的像素值编码为二进制码字。

binary_code = huffmanenco(gray_img(:), dict);

5. 将二进制码字写入文件并保存。

fid = fopen('compressed.bin', 'w');
fwrite(fid, binary_code, 'ubit1');
fclose(fid);

6. 读取压缩文件并解码二进制码字为像素值。

fid = fopen('compressed.bin', 'r');
binary_code = fread(fid, 'ubit1');
fclose(fid);
decoded_img = huffmandeco(binary_code, dict);
decoded_img = reshape(decoded_img, size(gray_img));

7. 将解码的像素值转换为图像并显示。

decoded_img = uint8(decoded_img);
imshow(decoded_img);

这样就可以用Huffman编码对图像进行压缩和解压缩了。