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一、基础知识
1#xff0e;为什么要进行图像压缩#xff1a; 图像的数据量巨大#xff0c;对计算机的处理速度、存储容量要求高。传输信道带宽、通信链路容量一定#xff0c;需要减少传输数据量做这个实验的时候很忙就都是你抄我我抄你了
一、基础知识
1为什么要进行图像压缩 图像的数据量巨大对计算机的处理速度、存储容量要求高。传输信道带宽、通信链路容量一定需要减少传输数据量提高通信速度。因此要进行图像压缩减少数据量。 2怎么进行图像压缩 我们使用霍夫曼编码进行压缩。霍夫曼编码原理是利用信息符号概率分布特性的变字长的编码方法。对于出现概率大的信息符号编以短字长的码对于出现概率小的信息符号编以长字长的码。
二、实验要求
1读入一幅灰度图像计算该图像的平均信息量-熵。 备注可以读入小一些的图像例如256256512512的。 2使用霍夫曼编码的方法对该图像进行压缩。 3. 计算编码后的平均码长及压缩比。
三、实验记录
任务1
读入一幅灰度图像计算该图像的平均信息量-熵。 备注可以读入小一些的图像例如256256512512的。
%求一幅图像的熵值
clc
clear
close all
Iimread(Acat.png);
I rgb2gray(I);G256; %图像的灰度级
[height,width] size(I); %获取输入值的高和宽
[count,x] imhist(I,G);
p count; %原始灰度直方图
I_size height*width;
H_x 0;
for i1:256 %循环p(i) count(i)/I_size;if p(i)~0; %如果像素点的概率不为零H_x-p(i)*log2(p(i))H_x; %求熵值的公式end
end
H_x %显示熵值任务2
使用霍夫曼编码的方法对该图像进行压缩。
[M,N] size(I);%将图像转为二维矩阵
I1 I(:);%转为一维向量
k 0:255;
dict huffmandict(k,p); %根据灰度级k和概率数组P生成Huffman字典
enco huffmanenco(I1,dict);
deco huffmandeco(enco,dict); %哈夫曼解码
Ide col2im(deco,[M,N],[M,N],distinct); %把向量重新转换成图像块
subplot(1,2,1);imshow(I);title(原始图像);
subplot(1,2,2);imshow(uint8(Ide));title(解码图像);任务3
计算编码后的平均码长及压缩比。
Blength(enco);
sumcodelength(deco);%编码后比特长度
CRsumcode/B;%计算压缩率
disp([原始图像 Bit: ,num2str(B), bit]);
disp([压缩图像 Bit: ,num2str(sumcode), bit]);
disp([压缩率: ,num2str(CR)]);四、实验结果
任务1 任务2 任务3
