基于游程编码实现图像压缩算法附Matlab代码

基于游程编码实现图像压缩算法附Matlab代码

1. 前言
   在当今数字化的世界里，图像的应用越来越广泛。例如互联网、计算机视觉、医学影像学等等领域都离不开图像。同时，随着人们对数据存储和传输的挑战越来越高，如何把图像进行高效的压缩已经成为了一项重要的课题。本文介绍了一种基于游程编码的图像压缩算法，并附有相应的Matlab代码。

2. 游程编码原理
   游程编码是一种基于数据冗余的压缩算法，它会将连续重复出现的数据序列压缩为一个符号和一个计数值的形式。以图像为例，假设某个像素点周围的8个邻居像素值都与该像素值相同，那么我们可以将这9个像素压缩为“像素值+9”，从而实现了针对图像中重复信息的压缩。

具体实现时，游程编码有两种模式，即RLE（Run Length Encoding）和RLC（Run Length Coding）。其中RLE模式针对连续重复的0和1的位流进行编码，而RLC模式则是对图像或声音波形进行编码。

3. 基于游程编码的图像压缩算法
   下面我们来介绍一种基于游程编码的图像压缩算法，该算法的主要步骤如下：
   （1）将原始图像转化为灰度图像（如果原始图像已经是灰度图像，则可跳过此步骤）；
   （2）采用88的分块方式对灰度图像进行划分；
   （3）对每个88的块进行差分编码和游程编码，得到一个压缩后的数据序列；
   （4）将压缩后的数据序列存储到文件中。

具体实现时，我们采用了以下方法：
（1）差分编码：将每个块中的第一个像素值不变，从第二个像素开始，将该像素值减去前一个像素值，并将所得差分值存储起来；
（2）游程