图像霍夫曼编码与解码以及熵-平均码长-冗余度的计算.doc

DIP上机报告 题 目：数字图像处理上机报告〔第4次〕 学 校： 中国地质大学〔武汉〕 指 导 老 师： 傅华明 姓 名：龙勋 班 级 序 号： 071112-06 目录 TOC \o 1-3 \h \u HYPERLINK 1图像霍夫曼编码与解码以及熵，平均码长，冗余度的计算 3 HYPERLINK 2上机小结 10 注：给定的文件夹中只需运行test脚本就可以得到结果，从workspace中看到相应的数据 题目要求： 对图2实施哈夫曼编码和解码，计算图象熵，平均码长和 冗余度； 算法设计： 1.遍历图像，统计各个像素灰度值的概率 2.找出概率最小的两个，在最小概率所代表的灰度值编码中加1，在另一个较小的概率所代表的灰度值编码中加0 3.合并两个概率，成为一个新的元素，如此重复下去，直到最后剩两个元素 4.进行编码的逆过程，即解码过程 5.计算相应的数据 程序代码： 运行代码： clear in=[2,2,3,5,0,0,5,5, 5,4,1,1,2,2,1,5, 4,6,5,5,7,2,2,3, 5,2,2,2,3,4,4,4, 6,2,1,4,1,1,2,2, 1,5,7,6,5,5,7,2, 2,4,4,1,2,2,1,5, 2,3,1,2,2,1,5,0]; [p,out] = gailv( in ); [code] = Huffman(0:7,p); %进行霍夫曼编码 [Coded_Img]=Encode(in,code); %对图像进行编码 [H,L,R]=GetInfo(code); %计算熵、平均码长、冗余度 [Img]=Decode(Coded_Img,code); %对图像进行解码 图像各像素灰度的概率计算： function[ p,out ]=gailv( in ) [M,N]=size(in); out = zeros(4,8); p = zeros(1,8); for i=1:8 out(1,i)=i-1; end for i=1:M for j=1:N for k=1:8 if in(i,j) == out(1,k) out(2,k)=out(2,k)+1; end end end end for i=1:8 out(3,i)=out(2,i)/(M*N); p(1,i)=out(2,i)/(M*N); end end 霍夫曼编码过程： function [code_out] = Huffman(s,p) [Ms,Ns]=size(s); if (Ms==1) sig=s; else sig=s; end %s为各元素名称 p为各元素概率 [Ms,Ns]=size(sig); [Mp,Np]=size(p); if (Ms~=Np) return; end code=cell(Ms,4);%建立编码cell code_out=cell(Ms,3);%建立输出cell coding=cell(Ms,2);%建立编码过程中用到的cell for i=1:Ms code{i,1}=sig(i,:);%第一列为元素名称 code{i,2}=[];%第二列为编码 code{i,3}=p(i);%第三列为元素概率 code{i,4}=[];%第四列为元素概率排行 coding{i,1}=p(i);%第一行为元素概率 coding{i,2}=i;%第二行表示此概率由哪些元素组成 end [m,l]=Cell_min(coding(:,1));%找出最小值 while (m1)%假设最小值小于1〔编码尚未完成〕 [m1,l1]=Cell_min(coding(:,1));%找出最小值 temp_p=coding{l1,1};%记录下最小概率 coding{l1,1}=2;%将概率改为2，那么以后不会再次取到 [m2,l2]=Cell_min(coding(:,1));%找出次小值 coding{l2,1}=coding{l2,1}+temp_p;%最小概率和次小概率相加得到新元素概率 [k,mp]=size(coding{l1,2});%考虑最小概率包含了哪些元素 for i=1:mp code{coding{l1,2}(i),2}=[1,code{co