基于ZIGZAG扫描与霍夫曼编码的MATLAB图像压缩系统

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了完整的图像压缩流程，包括图像预处理、ZIGZAG扫描将二维矩阵转换为ZIGZAG顺序一维序列，以及霍夫曼编码算法对序列进行高效压缩。适用于图像处理与数据压缩研究。

详 情 说 明

基于ZIGZAG扫描与霍夫曼编码的图像压缩处理系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像压缩处理系统，通过ZIGZAG扫描技术和霍夫曼编码算法对图像数据进行高效压缩。系统能够将二维图像矩阵转换为ZIGZAG顺序的一维序列，并利用霍夫曼编码进行数据压缩，显著减少图像数据的存储空间和传输带宽需求。

功能特性

• ZIGZAG扫描功能：实现图像矩阵的Z字形对角线遍历，将二维矩阵转换为符合图像空间相关性特征的一维序列
• 自适应尺寸处理：支持不同尺寸的图像矩阵，自动计算和适配最优扫描路径
• 霍夫曼编码压缩：构建最优前缀编码树，对扫描后的序列进行高效熵编码
• 完整处理流程：集成图像预处理、矩阵扫描、编码压缩和统计分析的完整流水线
• 多格式支持：可直接处理图像文件或数值矩阵输入，支持常见图像格式

使用方法

基本调用方式

% 方式1：直接输入图像矩阵 matrix = uint8(randi(255, 8, 8)); % 8×8随机矩阵 [zigzag_seq, huffman_dict, compressed_data, stats] = main(matrix);

% 方式2：通过图像文件路径处理 image_path = 'test_image.jpg'; [zigzag_seq, huffman_dict, compressed_data, stats] = main(image_path);

输出参数说明

• zigzag_seq: ZIGZAG扫描后的一维序列（double类型）
• huffman_dict: 霍夫曼编码字典，包含字符值与对应二进制编码
• compressed_data: 压缩后的二进制编码序列
• stats: 编码统计信息，包括压缩率、编码长度分布等性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（用于图像文件处理）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像数据的读取与预处理、ZIGZAG扫描算法的执行、霍夫曼树的构建与编码生成、压缩数据的输出以及性能统计信息的计算。该文件作为系统的主要入口点，协调各功能模块的协同工作，确保从输入到输出的完整处理链条高效运行。