【正文】 于自己的不耐心而導(dǎo)致了這個問題。 武漢理工大學(xué)《 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計 》 19 參考文獻(xiàn) [1] 岡薩雷斯 .數(shù)字圖像處理 [M].北京 .電子工 業(yè)出版社 .2020. [2] 王新成 .高級圖像處理技術(shù) [M].第一版 ,北京 .中國科學(xué)技術(shù)出版社 . 2 0 0 1. [3] 孫仲康 ,等 .數(shù)字圖像處理及其應(yīng)用 [M].北京 .國防工業(yè)出版社 .1985. [4] 董士海 ,等 .圖像格式編程指南 [M].北京 .清華大學(xué)出版社 , 1994. [5] Ian H ,曹文斌 ,曹永革 ,譯 .海量數(shù)據(jù)管理 文檔和圖像的壓縮與索引 .北京 .科學(xué)出版社 .1996. [6] 夏良正 . 數(shù)字圖像處理 [M ]. 南京 .東南大學(xué)出版社 . 2020. [7] 陳守吉 , 張立明 . 分形與圖像壓縮 [M ].上?？萍冀逃霭嫔?. 1998. [8] 陳衍儀 . 圖像壓縮的分形理論和方法 [ M ].國防工業(yè)出版社 , 1997. [9] 王防修 , 周康 . 通過哈夫曼編碼實現(xiàn)文件的壓縮與解壓 [ J].武漢工業(yè)學(xué)院學(xué)報 .2020. 武漢理工大學(xué)《 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計 》 20 專業(yè)綜合課程設(shè)計成績評定表 姓 名 王鳴 性 別 男 專業(yè)、班級 信息 sy1001 班 學(xué) 號 0121009320403 題 目： 基于哈夫曼編碼的圖像編解碼系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn) 答辯或質(zhì)疑記錄： （ 1） 簡述一下哈夫曼編碼的原理？ 答： 哈夫曼編碼 依據(jù)信源數(shù)據(jù)中各信號出現(xiàn)的頻率分配不同長度的編碼。 2.把這個符號的概率與其余符號的概率按從大到小排列，然后再把最末兩個符號的概率加起來，合成一個概率。 （ 3）為什么要進(jìn)行圖像壓縮編碼？ 答：數(shù)字圖像通常要求很大的比特數(shù)，這給圖像的傳輸和存儲帶來相當(dāng)大的困難。 成績評定依據(jù)： 最終評定成績（以優(yōu)、良、中、及格、不及格評定） 指導(dǎo)教師簽字： 年 月 日 。一般原始圖像中存在很大的冗余度。 進(jìn)行編碼。 它是一種無損編碼方法。當(dāng)未出結(jié)果的時候，我們不能一味的焦躁，而是應(yīng)該冷靜的分析，找出問題的所在。 （ 4） 后者為 jpg 彩色圖像，有 RGB 三個分量，所以其輸出有三個分量解碼輸出的圖像。如 watch 圖像 262144bytes 減小到 233877bytes。 for index=1:length(codeword_old) codeword_new{index}=[item codeword_old{index}]。 len=length(vector)。) error(39。 vectorindex=vectorindex+1。 byte=decode(bitset(code,codeindex),info)。 codeindex=1。 len=length(string)。 end string=logical(string(:)39。 end %產(chǎn)生 0， 1 序列， 每位占一個字節(jié) len=length(zipped)。uint839。 =maxcodelen。 end %填寫解碼時所需的結(jié)構(gòu)信息 =pad。 weights=2.^(0:7)。 codelen(index)=len。 if lenmaxcodelen maxcodelen=len。 codelen=zeros(size(codeword))。 end len=length(string)。 for index=1:length(vector) code=codeword{double(vector(index))+1}。 len=0。 [f,sortindex]=sort(f)。 codeword_tmp(index1)=addnode(codeword_tmp(index1),uint8(0))。 symbols_index=num2cell(1:len)。 f=f(symbols)。 end [m,n]=size(vector)。uint839。 %=壓縮率 fprintf(39。,)。title(39。title(39。 [zipped,info]=huffencode(data)。 X=imread(39。ratio=%f\n39。uint839。部分程序如下： function [huffcode， info]=codeing（ vector） p=probability（ vector）； %計算各元素出現(xiàn)的概率 simbols=find（ p）； %尋找出現(xiàn)的所有元素 p=p（ simbols）； [p， sortindex]=sort（ p）； %概率從小到大排列 simbols=simbols（ sortindex）； %將元素按照出現(xiàn)概率排列 len=length（ simbols） ； %產(chǎn)生碼字 （ 2）把出現(xiàn)的元素概率最小的兩個相加合并成新的概率，與剩余的概率組成新的概率集合，直到剩下最后兩個概率。 a、 b、 c、 d、 e、 f、 g 七個字符的 哈夫曼 編碼分別是： 000 0000、 001 1 00010，可以看到 ,符號只能出現(xiàn)在樹葉上 ,任何一個字符的路徑都不會是另一字符路徑的前綴路徑。每步只需對兩個分支各賦予一個二進(jìn)制碼，如對概率大的賦予碼 0，對概率小的賦予碼 1。 哈夫曼編碼步驟 其具體步驟如下： ，然后把最末兩個符號的概率相加，合成一個概率?？梢远x壓縮比為： 圖像的平均碼字長度 R 為： 編碼效率 η定義為 : 信息冗余度為： ? ?i 1 i 1a a a l og aNNH P I P P P??? ? ? ???i i i i（ ） （ ） （ ） （ ）2i1 a log aNH P P???? ii（ ） （ ）max = HHBB? ??C= 原 始 數(shù) 據(jù) 的 平 均 比 特 率 BC 壓 縮 數(shù) 據(jù) 的 平 均 比 特 率 H1KkkkR B p???100%HR? ??1????武漢理工大學(xué)《 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計 》 3 常用的壓縮編碼方法 圖 11 常用的壓縮編碼方法 2 哈夫曼 編碼 哈夫曼 編碼 簡介 哈夫曼編碼 是哈夫曼 博士在 1952 年根據(jù)可變長最佳編碼定理提出的 , 它依據(jù)信源數(shù)據(jù)中各信號出現(xiàn)的頻率分配不同長度 的編碼。 假設(shè)有一個無記憶的信源 ,它產(chǎn)生的消息為 {ai},1≤ i≤ N,其出現(xiàn)的概率是已知的 ,記為 P(ai)。二是人的視覺心理特征。 圖像數(shù)據(jù)壓縮的原理 對數(shù)字圖像進(jìn)行壓縮通常利用兩個基本原理 :一是數(shù)字圖像的相關(guān)性。 而通常用戶通常允許圖像失真； 當(dāng)信道的分辨率不及原始圖像 的分辨率時，降低輸入的原始圖像的分辨率對輸出圖像分辨率影響不大； 用戶對原始圖像的信號 不全都感興趣，可用特征提取和圖像識別的方法，丟掉大