MATLAB实验：图像压缩编码——Huffman与算术编码

本实验指导书针对2010-2011学年的第二学期数字图像处理课程，着重于图像的压缩编码实验。实验的核心目标是让学生通过MATLAB软件实践Huffman编码和算术编码这两种常见的图像压缩方法，理解并掌握如何衡量编码效率和冗余度，以及它们在图像压缩过程中的作用。 首先，实验强调了图像压缩的重要性，旨在减少存储空间需求和提高传输速度，通过权衡信息丢失与压缩比例，区分了无损压缩和有损压缩。无损压缩虽然能保持原始图像质量，但压缩比率通常较低；而有损压缩虽然能获得更高的压缩比，但可能会影响图像质量。 实验涉及到的信息冗余类型包括空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余，压缩的目标是消除这些冗余以达到更高效的编码。编码方法根据不同的标准被分类，如质量损失与否、作用域（空间域、频域或混合）、适应性等。 实验中提到的无损压缩编码方法，如Huffman编码和算术编码，都是基于信息论的冗余度压缩，解码后图像与原始图像完全一致，保持了信息的完整性。另一方面，有损压缩编码则包括预测编码（如EPCM和运动补偿）、频率域编码（如DCT和子带编码）、空间域编码（如统计分块编码）、模型编码（如分形和模型基编码）以及基于重要性的编码策略，如滤波、子采样和矢量量化。 混合编码则是结合了多种编码技术，形成更为复杂但效果更好的压缩方案，例如JPEG、MPEG等标准就属于此类。 通过这个实验，学生将不仅学习理论知识，还将通过MATLAB编程实践，增强对图像压缩编码技术的理解和实际操作能力，这对于数字图像处理领域的深入研究和未来职业发展具有重要意义。