基于哈夫曼編碼的圖像編解碼系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)_畢業(yè)設(shè)計(jì)-免費(fèi)閱讀
【正文】 要占用很多的資源，花很高的費(fèi)用。即 對(duì)于出現(xiàn)概率大的信息符號(hào)編以短字長(zhǎng)的碼，對(duì)于出現(xiàn)概率小的信息符號(hào)編以長(zhǎng)字長(zhǎng)的碼。 （ 3）比較兩幅不同大小的位圖的壓縮比可知，對(duì)不同的信源，哈夫曼編碼的壓縮比不同。 節(jié)點(diǎn)添加函數(shù) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%函數(shù) addnode 添加節(jié)點(diǎn) %%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì) 基于哈夫曼編碼的圖像編解碼系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn) %信息 SY1001 班 王鳴 0121009320403 function codeword_new=addnode(codeword_old,item) codeword_new=cell(size(codeword_old))。uint839。 codeindex=codeindex+1。 string((+1):end)=[]。)。 =length(vector)。 string=reshape(string,8,cols)。 for index=1:length(codeword) len=length(codeword{index})。 pointer=pointer+len。 codeword(symbols)=codeword_tmp。 index2=symbols_index{2}。 symbols=find(f~=0)。%=最大碼長(zhǎng) 程序函數(shù) 編碼函數(shù) 主程序中使用的函數(shù)代碼如下 武漢理工大學(xué)《 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì) 》 9 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%編碼 函數(shù) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì) 基于哈夫 曼編碼的圖像編解碼系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn) %信息 SY1001 班 王鳴 0121009320403 %huffencode 函數(shù)對(duì)輸入矩陣 vector 進(jìn)行 huffman 編碼，返回編碼后的向量及相關(guān)信息 function [zipped,info]= huffencode(vector) if ~isa(vector,39。pad=%d\n39。imshow(data)。 ）； %=最大碼長(zhǎng) 主程序 系統(tǒng)設(shè)計(jì)的完整主程序如下 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%主程序 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì) 基于哈夫曼編碼的圖像編解碼系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn) %信息 SY1001 班 王鳴 0121009320403 clc clear cd。部分解碼程序如下： vector=zeros（ 1， ， 39。得到一棵哈夫曼 樹(shù)，如下圖所示： 圖 哈夫曼編碼樹(shù) 在得到的 哈夫曼 樹(shù)上左分支標(biāo)記 1，右分支標(biāo)記 0，所有的字符根據(jù)其頻率標(biāo)記到對(duì)應(yīng)的葉子節(jié)點(diǎn)上，從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)路徑上遇到的 0、 1 字符串即為對(duì)應(yīng)葉子節(jié)點(diǎn)所在字符的武漢理工大學(xué)《 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì) 》 5 編碼。 它是一種無(wú)損編碼方法。壓縮技術(shù)分為無(wú)損壓縮和有損壓縮兩大類(lèi)，前者在解碼時(shí)可以精確地恢復(fù)原圖像，沒(méi) 有任何損失； 后者在解碼時(shí)只能近似原圖像，不能無(wú)失真地恢復(fù)原圖像。在信息論中稱(chēng)為信源編碼。 例 如 1； 一幅 512x512 的灰度圖象的比特?cái)?shù)為 512x512x8=256k 。 隨后，分析概述了 哈夫曼壓縮編碼的原理及方法，并 采用 MATLAB 軟件對(duì)兩幅圖片進(jìn)行壓縮編碼程序設(shè) 計(jì)，獲得壓縮信息及哈夫曼編碼表，分析壓縮后的圖像像素?cái)?shù)據(jù)及壓縮比。 Lossless pression coding 武漢理工大學(xué)《 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì) 》 1 1 引言 圖像 數(shù)據(jù) 壓縮的目的 數(shù)字圖像通常要求很大的比特?cái)?shù)，這給圖像的傳輸和存儲(chǔ)帶來(lái)相當(dāng)大的困難。 而通常用戶(hù)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(shí)，降低輸入的原始圖像的分辨率對(duì)輸出圖像分辨率影響不大； 用戶(hù)對(duì)原始圖像的信號(hào) 不全都感興趣，可用特征提取和圖像識(shí)別的方法，丟掉大量無(wú)用的信息；提取有用的信息，使必須傳輸和存儲(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)大大減少。二是人的視覺(jué)心理特征?？梢远x壓縮比為： 圖像的平均碼字長(zhǎng)度 R 為： 編碼效率 η定義為 : 信息冗余度為： ? ?i 1 i 1a a a l o g aNNH P I P P P??? ? ? ???i i i i（ ） （ ） （ ） （ ）2i1 a lo g 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(jì) 》 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(jiǎn)介 哈夫曼編碼 是哈夫曼 博士在 1952 年根據(jù)可變長(zhǎng)最佳編碼定理提出的 , 它依據(jù)信源數(shù)據(jù)中各信號(hào)出現(xiàn)的頻率分配不同長(zhǎng)度的編碼。每步只需對(duì)兩個(gè)分支各賦予一個(gè)二進(jìn)制碼，如對(duì)概率大的賦予碼 0，對(duì)概率小的賦予碼 1。部分程序如下： function [huffcode， info]=codeing（ vector） p=probability（ vector）； %計(jì)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(gè)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(gè)概率。ratio=%f\n39。 [zipped,info]=huffencode(data)。title(39。 %=壓縮率 fprintf(39。 end [m,n]=size(vector)。 symbols_index=num2cell(1:len)。 [f,sortindex]=sort(f)。 for index=1:length(vector) code=codeword{double(vector(index))+1}。 codelen=zeros(size(codeword))。 codelen(index)=len。 end %填寫(xiě)解碼時(shí)所需的結(jié)構(gòu)信息 =pad。uint839。 end string=logical(string(:)39。 codeindex=1。 vectorindex=vectorindex+1。 len=length(vector)。如 watch 圖像 262144bytes 減小到 233877bytes。當(dāng)未出結(jié)果的時(shí)候，我們不能一味的焦躁，而是應(yīng)該冷靜的分析，找出問(wèn)題的所在。 進(jìn)行編碼。 成績(jī)?cè)u(píng)定依據(jù)： 最終評(píng)定成績(jī)（以?xún)?yōu)、良、中、及格、不及格評(píng)定） 指導(dǎo)教師簽字：
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