基于哈夫曼編碼的圖像編解碼系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)-wenkub.com
2025-06-21 00:38 本頁面
【正文】 一般原始圖像中存在很大的冗余度。 ，直到最后剩下兩個概率為止。即對于出現(xiàn)概率大的信息符號編以短字長的碼，對于出現(xiàn)概率小的信息符號編以長字長的碼。所以我從中習(xí)得不管做什么設(shè)計、項目，耐心最重要。（3）比較兩幅不同大小的位圖的壓縮比可知，對不同的信源，哈夫曼編碼的壓縮比不同。4系統(tǒng)仿真結(jié)果根據(jù)設(shè)計好的程序加載到MATLAB軟件中(即m文件)，運行輸出結(jié)果。endf=f./len。)。%%%%%%%%%%%%%%%%函數(shù)frequency計算各符號出現(xiàn)的概率%%%%%%%%%%%%%%%% 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計基于哈夫曼編碼的圖像編解碼系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)%信息SY1001班王鳴0121009320403function f=frequency(vector)if~isa(vector,39。 codeindex=1。 for index=1:len code=bitset(code,codeindex,string(index))。 vector=repmat(uint8(0),1,)。 len=length(string)。 bitindex=1:8。input argument must be a uint8 vector39。 =n。 =cols./length(vector)。 %碼表存儲到一個稀疏矩陣 huffcodes=sparse(1,1)。 %計算壓縮后的向量 cols=length(string)/8。 code=bitset(code,len+1)。 maxcodelen=0。 if pad0 string=[string uint8(zeros(1,pad))]。 string(pointer+(0:len1))=code。 end string=repmat(uint8(0),1,len)。 end codeword=cell(256,1)。 f=[sum(f(1:2)) f(3:end)]。 while length(f)1 index1=symbols_index{1}。 symbols=symbols(sortindex)。 f=frequency(vector)。input argument must be a uint8 vector39。,)。ratio=%f\n39。)whos data unzipped zippedfprintf(39。)subplot(122)。subplot(121)。)。maxcodelen=%d\n39。pad=%d\n39。部分程序如下：pad=8mod（len，8）；if pad0；string=[string uint8（zeros（1，pad））]；endcols=length（string）/8；%計算壓縮后的向量string=reshape（string，8，cols）；weights=2.^（0:7）；huffcode =uint8 （weights*double （string））；% 編碼字符串湊成一個%字節(jié)一個字節(jié)存在huffcodecodeword=codeword（simbols）；%保存實際有出現(xiàn)元素對應(yīng)的碼字（4）把整字節(jié)存儲的huffcode 一位一位取出，轉(zhuǎn)為字符串，去掉原來為湊整字節(jié)數(shù)所添加的零進行解碼。因為存儲哈夫曼樹的信息需要一定的存儲空間；（2）利用哈夫曼編碼，若用于通信網(wǎng)絡(luò)，會引起較大的延時；（3）對較大文件進行編碼，會出現(xiàn)頻繁的磁盤讀寫訪問，降低了數(shù)據(jù)編碼的速度。得到一棵哈夫曼樹，如下圖所示：。它是一種無損編碼方法。在圖像壓縮中，壓縮比是一個重要的衡量指標(biāo)。壓縮技術(shù)分為無損壓縮和有損壓縮兩大類，前者在解碼時可以精確地恢復(fù)原圖像，沒有任何損失；后者在解碼時只能近似原圖像，不能無失真地恢復(fù)原圖像。相鄰幀間對應(yīng)象素之間的相關(guān)性稱做時域相關(guān)性。在信息論中稱為信源編碼。所以，對圖像數(shù)據(jù)進行壓縮顯得非常必要。例如1；一幅512x512的灰度圖象的比特數(shù)為512x512x8=256k 。 Huffman encoding。隨后，分析概述了哈夫曼壓縮編碼的原理及方法，并采用 MATLAB 軟件對兩幅圖片進行壓縮編碼程序設(shè)計，獲得壓縮信息及哈夫曼編碼表，分析壓縮后的圖像像素數(shù)據(jù)及壓縮比。關(guān)鍵詞： 圖像壓縮；MATLAB；哈夫曼編碼。 Lossless pression coding1引言數(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。例如2；一部90分鐘的彩色電影，每秒放映24幀。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，丟掉大量無用的信息；提取有用的信息，使必須傳輸和存儲的圖像數(shù)據(jù)大大減少。 對數(shù)字圖像進行壓縮通常利用兩個基本原理:一是數(shù)字圖
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