数字图像处理实验6图像编码

一、实验目的

（1）了解图像编码的目的及意义，加深对图像编码的感性认识。

（2）熟练掌握哈夫曼编码的实现与应用。

（3）掌握行程长度编码的实现与应用，尤其是BMP和PCX文件的行程长度编码*。

二、实验内容

（1）选择图像，对其进行哈夫曼编码，总结哈夫曼编码的压缩思想。

（2）选择图像，对其进行行程编码，观察将图像保存为PCX文件后，图像占用空间的变化，并总结PCX的编码特点*三、实验代码及结果、分析

三、实验原理、代码、结果、分析

（1）哈夫曼编码

• 原理：η

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b)，直到最后两个概率之和为1；
4. 将每个相加的组合中，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

• 代码：

HuffmanCode.m：

I=imread('lena.jpg');

Gray=rgb2gray(I);

[zipped,info]=huffencode(Gray);%调用哈夫曼编码程序进行压缩

unzipped=huffdecode(zipped,info);%调用哈夫曼解码程序进行解码

disp('平均码长');L=info.avalen

disp('压缩比');CR=info.ratio

disp('信息熵');H=info.h

disp('编码效率');CE=info.ce

subplot(131);imshow(Source);title('原始图像');

subplot(132);imshow(Gray);title('灰度图像');

subplot(133);imshow(unzipped);title('哈夫曼编码并解码重构图像');

huffencode.m与