设某一副图像共有8分灰度，各灰度出现的概率分别为：0.5 0.01 0.03 0.05 0.05 0.07 0.19 0.1，试对此图像进行Huffman编码，计算图像信源熵H、平均码字长度L、编码效率，压缩比，冗余度

对于给定的概率分布，可以通过Huffman编码算法得到一组最优编码方案，使得平均码字长度最小。

首先需要对概率分布进行从小到大的排序，然后按照以下步骤进行Huffman编码：

1. 将最小的两个概率相加，得到一个新的概率，将这两个概率对应的符号合并为一个节点；
2. 对新的概率分布进行排序；
3. 重复步骤1和2，直到只剩下一个节点为止。

最后，对于每一个叶子节点，从根节点到该节点的路径上的编码为该节点的编码。编码的长度即为该节点的深度。

根据上述算法，可以得到以下的Huffman编码树：

              0.01, D
             /   \
           0.02   0.03, G
          /    \   /   \
        0.05, C 0.05, F 0.07, H
       /    \
   0.1, A   0.19, B

根据编码树可以得到各个符号的Huffman编码：

A: 111
B: 10
C: 010
D: 0000
F: 0010
G: 0001
H: 0011

根据上述编码方式，可以计算出平均码字长度L：

L = 0.5*4 + 0.01*4 + 0.03*4 + 0.05*3 + 0.05*3 + 0.07*4 + 0.19*3 + 0.1*3
  = 2.530

信源熵H可以通过以下公式得到：

H = -0.5*log2(0.5) - 0.01*log2(0.01) - 0.03*log2(0.03) - 0.05*log2(0.05) - 0.05*log2(0.05) - 0.07*log2(0.07) - 0.19*log2(0.19) - 0.1*log2(0.1)
  = 2.175

编码效率可以通过以下公式计算得到：

Efficiency = H / L
           = 2.175 / 2.530
           = 0.858

压缩比是指原始数据的大小和压缩后数据的大小的比值。这里假设原始数据的大小为1KB，压缩后数据的大小为C KB，则压缩比为：

Compression Ratio = 1 / C

冗余度是指信息中与所需传输的信息无关的部分所占信息总量的比例。可以通过以下公式计算得到：

Redundancy = (L - H) / L
           = (2.530 - 2.175) / 2.530
           = 0.14

因此，对于给定的概率分布，Huffman编码的平均码字长度为2.53，信源熵为2.175，编码效率为0.858，压缩比为1/C，冗余度为0.14。