void jpeg_huffman(int8_t in[60], uint32_t *c, uint16_t *out) { uint16_t i; uint16_t zeros, length, huffman; uint32_t move, count = (*c)%16; uint16_t num1, mask = 0; for(i = 0; i < 20; i++) { zeros = in[i*3]; length = in[i*3+1]; if(in[i*3+2] < 0) { num1 = (uint16_t)(-in[i*3+2]); mask = 0x0001; mask = ~(mask << (length-1)); num1 = num1 & mask; } else { num1 = (uint16_t)in[i*3+2]; } huffman = huffman_ac_code[zeros*10+length][1]; move = huffman_ac_code[zeros*10+length][0]; count += move; if(count > 15) { count -= 16; *out = *out << (move-count) | (huffman >> count); *(++out) = 0; mask = 0xFFFF; mask = ~(mask << count); *out = *out | (huffman & mask); (*c)+=16; } else { *out = *out << move | huffman; } if(length == 0 && zeros != 15) { *c/=16; *c*=16; *c += count; return; } count += length; if(count > 15) { count = count -16; *out = *out << (length-count) | (num1 >> count); *(++out) = 0; mask = 0xFFFF; mask = ~(mask << count); *out = *out | (num1 & mask); (*c)+=16; } else { *out = *out << length | num1; } } }

这段代码实现了JPEG压缩中的霍夫曼编码过程。具体来说，输入参数in是一个长度为60的数组，表示经过量化后的DCT系数；c是一个指向32位无符号整数的指针，表示已经编码的比特数；out是一个指向16位无符号整数的指针，表示输出的编码结果。

解释一下代码的流程：

1. 对于数组in中的每一个元素，分别查找相应的霍夫曼编码，并计算需要移动的位数move。

2. 将该元素的霍夫曼编码和move加入到输出out中，如果当前已经编码的比特数c加上move超过了16，就需要将前面的比特数移动到下一个16位的位置，并将剩下的比特数加入到下一个16位中。

3. 如果该元素的长度为0且前面的连续0的个数不为15，则表示到达了该块的末尾，返回结果。

4. 否则，将该元素值的二进制表示加入到输出out中，同样需要考虑当前已经编码的比特数c是否超过16的限制。

最后，输出out中的16位整数表示经过霍夫曼编码压缩后的结果。

相关问题

在上述代码“% 将 3-D 的 uint8 类型矩阵转换成 2-D 的 double 类型矩阵 I = double(rgb2gray(I)); % 霍夫曼编码 R1 = whos('I'); % 记录原图像的大小 c = huffman(hist(I(:),256)); h3I = mat2huff(I); % 编码 whos('h3I') % 显示编码后的大小 hcode = h3I.code; R2 = whos('hcode'); % 记录编码后的大小 bincode = dec2bin(double(hcode)); % 转换为二进制 ratio1 = R1.bytes / R2.bytes; % 计算压缩比例 % JPEG 图像压缩 c2 = im2jpeg(I); % 采用默认的量化表进行压缩 I2 = jpeg2im(c2); % 解压缩 whos('c2') % 显示压缩后的大小 ratio2 = R1.bytes / whos('c2').bytes; % 计算压缩比例 % 显示原图像和压缩后的图像 figure; subplot(1,2,1); imshow(I, []); title('原图像'); subplot(1,2,2); imshow(I2, []); title('JPEG 压缩后的图像'); % 显示压缩前后的 MSE、PSNR 和 SSIM fprintf('MSE = %f\n', immse(I, I2)); fprintf('PSNR = %f dB\n', psnr(I, I2)); fprintf('SSIM = %f\n', ssim(I, I2));”中又出现了“错误使用 im2jpeg （第 23 行） 输入必须是 UINT8 图像“的错误提示，请加以改善，并写出全部代码

在上述代码中，出现了“错误使用 im2jpeg （第 23 行） 输入必须是 UINT8 图像”的错误提示，这是因为 im2jpeg 函数只能处理 uint8 类型的图像，而在该代码中，图像类型被转换成了 double 类型，需要将其转换回 uint8 类型。

以下是修改后的全部代码：

clc; clear; close all;

% 读取图像
I = imread('cameraman.tif');

% 将图像转换为灰度图像
I = double(rgb2gray(I));

% 霍夫曼编码
c = huffman(hist(I(:),256));
h3I = mat2huff(I); % 编码
hcode = h3I.code;

% 计算原图像、编码后的大小和压缩比例
R1 = whos('I');
R2 = whos('hcode');
bincode = dec2bin(double(hcode));
ratio1 = R1.bytes / R2.bytes;

% 将图像转换回 uint8 类型
I = uint8(I);

% JPEG 图像压缩
c2 = im2jpeg(I); % 采用默认的量化表进行压缩
I2 = jpeg2im(c2); % 解压缩

% 计算压缩后的大小和压缩比例
ratio2 = R1.bytes / whos('c2').bytes;

% 显示原图像和压缩后的图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(I, []); title('原图像');
subplot(1,2,2); imshow(I2, []); title('JPEG 压缩后的图像');

% 显示压缩前后的 MSE、PSNR 和 SSIM
fprintf('MSE = %f\n', immse(I, I2));
fprintf('PSNR = %f dB\n', psnr(I, I2));
fprintf('SSIM = %f\n', ssim(I, I2));

I = imread('C:\Users\86150\Desktop\4\b.png'); [M,N] = size(I); I1 = I(:);% 将图像矩阵转化成向量 P = zeros(1,256); %获取各符号的概率； for i = 0:255 P(i+1) = length(find(I1 == i))/(M*N); end k = 0:255; dict = huffmandict(k,P); % 利用Matlab自带的huffmandict函数生成哈夫曼树及映射表 enco = huffmanenco(I1,dict); % 利用生成的映射表对图像向量进行Huffman编码 deco = huffmandeco(enco,dict); % 利用生成的字典对Huffman编码进行解码 Ide = col2im(deco,[M,N],[M,N],'distinct'); %把向量重新转换成图像块； subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(uint8(Ide));title('解码后');% 显示还原后的图像

这段代码是用 Matlab 实现的 Huffman 编码和解码，可以将一张图片进行压缩。其中，将图像矩阵转化成向量的步骤可以方便地进行数据处理，利用 huffmandict 函数生成哈夫曼树及映射表，再利用 huffmanenco 函数对图像向量进行 Huffman 编码。在解码时，利用 huffmandeco 函数和生成的字典对 Huffman 编码进行解码，最后把向量重新转换成图像块。最后，subplot 函数用于将原图和还原后的图像进行对比显示。