37、图像压缩技术：编码冗余与空间冗余处理

图像压缩技术：编码冗余与空间冗余处理

编码冗余相关内容

在处理图像时，我们常常会遇到各种冗余情况，编码冗余就是其中之一。首先，我们来了解一下MAT - file。当使用save函数，或者像“Save Workspace As”和“Save Selection As”这样的菜单命令时，会创建一个带有.mat扩展名的文件，例如“SqueezeTracy.mat”，这种文件被称为MAT - file，它是一种二进制数据文件，包含了工作区变量的名称和值，在某些情况下，它可能只包含一个工作区变量，比如变量c。之前计算的压缩比cr1和cr2之间存在小差异，这是由于MATLAB数据文件的开销导致的。

Huffman解码

Huffman编码后的图像如果不能被解码以重建原始图像，那么它的用处就不大。对于上一节中y = mat2huff(x)的输出，解码器需要完成一系列操作来重建x。这个过程可以分为以下五个基本步骤：
1. 从输入结构y中提取维度m和n，以及最终输出x的最小值xmin。
2. 通过将x的直方图传递给huffman函数，重新创建用于对x进行编码的Huffman码，生成的代码在代码列表中称为map。
3. 构建一个数据结构（过渡和输出表link），通过一系列计算效率高的二进制搜索来简化对y.code中编码数据的解码过程。
4. 将数据结构和编码数据（即link和y.code）传递给C函数unravel。这个函数可以最小化执行二进制搜索所需的时间，创建类为double的解码输出向量x。
5. 将xmin添加到x的每个元素中，并将其重塑为与原始x的维度（即m行n列）相匹配。

下面是huff2mat函数的代码：