Matlab，图像压缩

Question

我不确定这要求我在 matlab 中做什么？编码是什么意思？答案应该是什么格式？谁能帮我解决一下吗？ 对 8x8 图像补丁进行编码并打印结果

我得到了 8X8 图像

symbols=[0 20 50 99];
p=[32 8 16 8];
p = p/sum(p);
[dict, avglen] = huffmandict(symbols, p);
A = ...
[99 99 99 99 99 99 99 99 ...
20 20 20 20 20 20 20 20 ...
0 0 0 0 0 0 0 0 ...
0 0 50 50 50 50 0 0 ...
0 0 50 50 50 50 0 0 ...
0 0 50 50 50 50 0 0 ...
0 0 50 50 50 50 0 0 ...
0 0 0 0 0 0 0 0];
comp=huffmanenco(A,dict);
ratio=(8*8*8)/length(comp)

Answer 1

你了解霍夫曼编码的原理吗？

简而言之，它是一种用于压缩数据（如您的情况中的图像）的算法。这意味着算法的输入是图像，输出是尺寸小于输入的数字代码：因此进行了压缩。

霍夫曼编码的原理（大致）是用根据符号概率归属的数字代码替换原始数据中的符号（在您的情况下是图像的每个像素的值）。最可能的（即最常见的）符号将被更短的代码替代，以实现数据的压缩。

为了解决您的问题，Matlab 在 Communications Toolbox 中提供了两个函数：huffmandict 和 huffmanenco。

huffmandict：此函数构建一个字典，用于将符号从原始数据转换为其数字霍夫曼码字。为了构建这个字典，huffmandict 需要数据中使用的符号列表及其出现概率，即它们的使用次数除以数据中的符号总数。

huffmanenco：此函数用于通过使用huffmandict构建的字典来翻译您的原始数据。原始数据中的每个符号都被转换为数字霍夫曼代码。为了衡量这种压缩方法的大小增益，您可以计算压缩比，即用于描述原始数据的位数与霍夫曼相应代码的位数之间的比率。在您的情况下，从压缩比的计算推断，您有一个 8 x 8 图像，使用 8 位整数来描述每个像素，并且霍夫曼相应的代码使用 length(comp) 位。

考虑到所有这些，您可以通过以下方式阅读代码：

% Original image
A = ...
[99 99 99 99 99 99 99 99 ...
20 20 20 20 20 20 20 20 ...
0 0 0 0 0 0 0 0 ...
0 0 50 50 50 50 0 0 ...
0 0 50 50 50 50 0 0 ...
0 0 50 50 50 50 0 0 ...
0 0 50 50 50 50 0 0 ...
0 0 0 0 0 0 0 0];

% First step: extract the symbols used in the original image
% and their probability (number of occurences / number of total symbols)
symbols=[0 20 50 99];
p=[32 8 16 8];
p=p/sum(p);
% To do this you could also use the following which automatically extracts 
% the symbols and their probability
[symbols,p]=hist(A,unique(A));
p=p/sum(p);

% Second step: build the Huffman dictionary
[dict,avglen]=huffmandict(symbols,p);

% Third step: encode your original image with the dictionary you just built
comp=huffmanenco(A,dict);

% Finally you can compute the compression ratio
ratio=(8*8*8)/length(comp)