matalb图像的huffman编码

利用huffman编码实现图像压缩，计算熵，平均码长，编码效率和冗余度。

下面为详细代码实现，望采纳


首先，需要创建一个矩阵图像，其中包含图像的灰度值。

T = [0 1 3 2 1 3 2 1; 0 5 7 6 2 5 6 7; 1 6 0 6 1 6 3 4; 2 6 7 5 3 5 6 5; 3 2 2 7 2 6 1 6; 2 6 5 0 2 7 5 0; 1 2 3 2 1 2 1 2; 3 1 2 3 1 2 2 1 1]; %必读入一幅图像的灰度值

然后，可以使用MATLAB中的huffmandict函数来创建Huffman编码字典。该函数接受图像灰度值出现的次数作为输入，并返回一个Huffman编码字典。例如：

dict = huffmandict(0:7, [1/8 1/8 1/8 1/8 1/8 1/8 1/8 1/8]); % 构建Huffman字典
comp = huffmanenco(T(:), dict); % 编码图像

计算图像的熵、平均码长、编码效率和冗余度

% 计算
[H, avg_code_len, eff, red] = huffmanstats(dict, length(T(:)));
disp(['图像熵: ' num2str(H)]);
disp(['平均码长: ' num2str(avg_code_len)]);
disp(['编码效率: ' num2str(eff)]);
disp(['冗余度: ' num2str(red)]);