Question

我不确定这要求我在matlab中做什么？编码意味着什么？答案应该是什么格式？谁能帮我解决一下呢？编码8x8图像补丁并打印出结果

我有一张8X8的图片

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

您了解Huffman coding的原则吗？

简而言之，它是一种用于压缩数据的算法（如您的情况下的图像）。这意味着算法的输入是一个图像，输出是一个数字代码，其大小小于输入：因此压缩。

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

为了解决您的问题，Matlab在通讯工具箱中有两个功能：huffmandict和huffmanenco。

huffmandict：此函数构建一个字典，用于将原始数据中的符号转换为数字霍夫曼代码字。要构建此字典，huffmandict需要数据中使用的符号列表及其出现概率，即使用它们的时间除以数据中符号的总数。

huffmanenco ：此函数用于使用huffmandict构建的字典翻译原始数据。原始数据中的每个符号都被转换为数字霍夫曼代码。要测量此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，根据您的压缩比计算推断，您有一个8乘8的图像，使用8位整数来描述每个像素，而霍夫曼对应的代码使用length(comp)位。

考虑到这一切，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)

Matlab，图像压缩

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