基于MATLAB的图像Huffman编码研究

"基于MATLAB的图像Huffman编码研究" 本文研究基于MATLAB的图像Huffman编码，旨在对数字图像进行压缩，减少图像的存储空间和传输时间。我们将介绍图像数据压缩的目的和原理，Huffman编码的基本原理和特点，以及基于MATLAB的图像Huffman编码和解码的设计任务和算法流程图。 图像数据压缩的目的在于减少图像的存储空间和传输时间，提高图像的传输和存储效率。图像数据压缩的原理基于图像的相关性和人的视觉心理特征。图像的相关性使得图像中的像素之间存在很强的相关性，去除或减少这些相关性可以减少图像信息中的冗余度，实现图像的压缩。人的视觉心理特征使得人对边缘急剧变化不敏感，对颜色分辨力弱，可以利用这些特征在相应部分降低编码精度而使人从视觉上感觉不到图像质量的下降。 Huffman编码是一种无损数据压缩的熵编码算法，基于信源数据中各信号出现的频率分配不同长度的编码。Huffman编码的基本思想是在编码过程中，对出现频率越高的值，分配越短的编码长度，相应地对出现频率越低的值则分配较长的编码长度。Huffman编码的特点是编出来的码都是异字头码，保证了码的唯一可译性，但其编码长度不统一，硬件实现有难度。 我们的设计任务是实现灰度图像的Huffman编码和解码恢复，了解Huffman编码的基本原理及其特点，理解并熟练对图像进行哈夫曼编码的算法，学习和熟悉MATLAB图像处理工具箱，熟悉和掌握MATLAB程序设计方法。我们的设计要求是现灰度图像的Huffman编码和解码恢复图像，处理结果要求最终图像显示，且计算图像的信息熵，平均码字长度，编码效率，压缩比。 我们的算法流程图设计包括主流程图、编码流程图和解码流程图。主流程图开始加载图像，并将其灰度化，将灰度图像转换成无符号的8位整数矩阵，调用Huffman编码程序进行压缩，调用Huffman解码程序进行解码，显示原始图像、灰度图像和经编码解码后的图像，计算平均码长、压缩比、信息熵及编码效率。编码流程图开始计算各符号（灰度值）出现概率，按照概率从小到大排序，生成Huffman树，得到二进制哈夫曼编码码字，对图像（图像矩阵）进行编码，计算编码参数（平均码长、信息熵等）。解码流程图开始读取压缩矩阵，并存入行向量中，解码后的矩阵按图像矩阵尺寸重排，得到解码矩阵，解码，按位读取行向量中的编码，并进行相应灰度值匹配。 我们将使用MATLAB R2013a/R2014a作为编程软件平台，开发基于MATLAB的图像Huffman编码和解码程序。我们的设计将有助于图像数据压缩和传输，提高图像的传输和存储效率。