数字图像处理12：Huffman 编码器和解码器，二进制存储

Huffman 编码

图像压缩是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失的最少，压缩比例的最大。

实验思想

在无损编码（不损失图像的质量的压缩）中，有一种编码很常见，被称作 Huffman 编码。哈夫曼编码是一种无损编码，依据信源符号出现的概率来构造其码字，对出现概率大的字符使用较短的码字，对出现概率低的字符则使用较长的码字，从而达到压缩数据的目的，哈夫曼编码又称为最佳编码。

编码的基本步骤：

1、统计信源字符中各符号出现的概率，将各字符出现的概率由大到小的顺序排列；
2、将最小的两个概率相加，合并成新的概率，与其他概率重新按由大到小的顺序排列；
3、重新排列后将两个最小概率合并相加合并为新的概率，即重复步骤2，直到最后两个概率之和为 1；
4、每个相加的组合中，概率大的指定为 0，概率小的指定为 1，相等则任意指定；
5、找出由每一个信源字符到达概率为 1.0 处的路径，顺序记录路径的每一个 1 和 0 的数字编码；
6、反向写出编码，即为该信源字符的哈夫曼编码。

Huffman 对应编码的代码

function [H] = Huffman_code(NK)
p_sum = sum(sum(NK));
n = length(NK);
p = zeros(1,n);
i = 1:n ;
p(1,i) = NK(i,1);
p = p/p_sum;
% p为概率分布，此函数功能是进行哈夫曼编码
% h为各个元素的码子
% e为输出的平均码长 
 
q = p;
m = zeros(n-1,n);%m中存储的是每次合并的和没合并的概率，用于后面求编码组合
 
[q,e]=sort(q); 
[k,m(1,:)]=sort(e);
q=[q(1)+q(2),q(3:n),1];
for i=2:n-1
    [q,e]=sort(q); 
    [k,e]=sort(e);
    e = [e(1:n-i+1),zeros(1,i-1)];%找到元素在排序后数组的位置
    for j = 1:n
            if(m