【正文】 cy(vector)。 end [m,n]=size(vector)。input argument must be a uint8 vector39。uint839。,)。 %=壓縮率 fprintf(39。ratio=%f\n39。,)。) whos data unzipped zipped fprintf(39。title(39。) subplot(122)。title(39。 subplot(121)。 [zipped,info]=huffencode(data)。)。 X=imread(39。maxcodelen=%d\n39。ratio=%f\n39。pad=%d\n39。uint839。部分程序如下： 武漢理工大學(xué)《 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計 》 7 pad=8mod（ len， 8）； if pad0； string=[string uint8（ zeros（ 1， pad）） ]； end cols=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 huffcode codeword=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。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。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。 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。把原排列中最小的兩個節(jié)點刪除，新的根節(jié)點插入排列保持大小從左到右的排列順序不變；重復(fù)執(zhí)行 2），直到最后得到值為 1 的根節(jié)點。每步只需對兩個分支各賦予一個二進制碼，如對概率大的賦予碼 0，對概率小的賦予碼 1。 ，直到最后剩下兩個概率為止。 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。 采用 哈夫曼 編碼方法的實質(zhì)是針對統(tǒng)計結(jié)果對字符本身重新編碼，而不是對重復(fù)字符或重復(fù)子串編碼，得到的單位像素的比特數(shù)最接近圖像的實際熵值?？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。 信源的平均信息量稱為“熵”（ entropy），可以表示為： 對上式取以 2 為底的對數(shù)時，單位為比特（ bits）： 根據(jù)香農(nóng)（ Shannon）無噪聲編碼定理，對于熵為 H 的信號源，對其進行無失真編碼所可能達 到的最低比特數(shù)為，這里為一任意小的正數(shù)，因此可能達到的 最大壓縮比： 其中 B 是原始圖像的平均比特率。 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)。 圖像壓縮是通過刪除圖像數(shù)據(jù)中冗余的或者不必要的部分來減小圖像數(shù)據(jù)量的技術(shù)，壓武漢理工大學(xué)《 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計 》 2 縮過程就是編碼過程，解壓縮過程就是解碼過程。二是人的視覺心理特征。幀內(nèi)象素的相關(guān)稱做空域相關(guān)性。 圖像數(shù)據(jù)壓縮的原理 對數(shù)字圖像進行壓縮通常利用兩個基本原理 :一是數(shù)字圖像的相關(guān)性。 圖像數(shù)據(jù)壓縮的目的是在滿足一定圖像質(zhì)量條件下，用盡可能少的比特數(shù)來表示原始圖像，以提高圖像傳輸?shù)男屎蜏p少圖像存儲的容量。 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。 例如 3： 一張 CD 光盤可存 600 兆字節(jié)數(shù)據(jù)，這部電影光圖像（還有聲音）就需要 160張 CD 光盤用來存儲。 例 如 2； 一部 90 分鐘的彩色電影，每秒放映 24 幀。 一般原始圖像中存在很大的冗余度。 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 》 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數(shù)，這給圖像的傳輸和存儲帶來相當(dāng)大的困難。 MATLAB。 關(guān)鍵詞： 圖像壓縮； MATLAB；哈夫曼 編碼 。 課程設(shè)計任務(wù)書 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) 初始條件： 計算機 Windows8 操作系統(tǒng) 軟件 要求完成的主要任務(wù) : 設(shè)計哈夫曼編碼的圖像編解碼系統(tǒng) 、利用軟件編寫程序、仿真實現(xiàn) 時間安排： 第 118 周：理論講解 第 19 周：理論設(shè)計，實驗室安裝調(diào)試以及撰寫設(shè)計報告 答辯 ： 時間： 7 月 2 日 地點 : 鑒主 15 樓通信實驗室四 指導(dǎo)教師簽名： 年 月 日 系主任（或 責(zé)任教師）簽名： 年 月 日 武漢理工大學(xué)《 信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計 》 I 目錄 目錄 ....................................................................................................................