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; } } }
时间: 2023-06-20 10:05:55 浏览: 38
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
codes{i} = huffman_get_code(tree,i);此类型的变量不支持使用花括号进行索引。
非常抱歉,我的代码有误,`codes`应该是一个`cell`类型的数组,而不是一个`uint8`类型的数组。因此,您需要将`codes`的初始化改为:
```matlab
codes = cell(length(prob),1);
```
然后,将`codes{idx}`改为`cell2mat(codes{idx})`,即:
```matlab
encoded_img(i) = cell2mat(codes{idx});
```
同样地,在`huffman_get_code`函数中,您需要将`code`初始化为一个`cell`类型的数组,即:
```matlab
code = {};
```
然后,使用`code = [tree{idx,4}; code];`将编码添加到`code`数组中。最后,返回`code`数组即可:
```matlab
function code = huffman_get_code(tree,idx)
code = {};
while tree{idx,3} > 0
code = [tree{idx,4}; code];
idx = tree{idx,3};
end
end
```
这样就可以正确地使用Huffman编码和解码算法处理二维灰度图像了。
上面这个函数可以用来压缩一张300*300的.png格式的图像吗
可以,但需要将图像转换成二进制格式,然后再进行压缩。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('example.png');
% 将图像转换成二进制格式
bin_img = reshape(dec2bin(img(:), 8).' - '0', [], 8);
bin_img = bin_img.';
bin_img = bin_img(:).';
% 计算每个二进制位的概率
p = histcounts(bin_img, 0:1)/numel(bin_img);
% 构建Huffman树
[codes, dict] = huffmantree(p);
% 压缩图像
bin_code = cellfun(@(x) dict(x).code, num2cell(bin_img), 'UniformOutput', false);
bin_code = [bin_code{:}];
compressed = bin2dec(reshape(bin_code, [], 8));
compressed = uint8(compressed);
% 解压缩图像
bin_code = dec2bin(compressed(:), 8).';
bin_code = bin_code(:).';
bin_img = cellfun(@(x) find(strcmp({dict.code}, x)), ...
mat2cell(bin_code, ones(1, numel(bin_code)/8)*8, 1), 'UniformOutput', false);
bin_img = [bin_img{:}];
uncompressed = reshape(bin_img, [], size(img,2));
uncompressed = uint8(bi2de(uncompressed, 'left-msb'));
% 显示原始图像和解压缩后的图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img);
subplot(1,2,2); imshow(uncompressed);
```
这个代码将图像转换成二进制格式,然后使用 `huffmantree` 函数计算每个二进制位的概率,构建Huffman树,对二进制数据进行压缩,再解压缩还原成原始图像,最后显示原始图像和解压缩后的图像。注意,这个示例代码只是一个简单的演示,实际应用中还需要考虑数据的格式、压缩和解压缩的效率等问题。