基于MATLAB的Huffman编码图像压缩系统

资 源 简 介

该项目使用MATLAB实现Huffman编码算法，完成图像的无损压缩与解压缩。系统自动分析图像像素频率，构建Huffman编码树并生成压缩文件，解压时可完整恢复原始图像数据。

详 情 说 明

基于Huffman编码的图像压缩与解压缩系统

项目介绍

本项目是一个基于Huffman编码算法的图像无损压缩系统，实现了对灰度图像的高效压缩与解压缩。系统通过统计分析图像像素值的频率分布，构建最优Huffman编码树，生成紧凑的二进制压缩文件，并能完整恢复原始图像数据。该系统具有压缩效果好、实现简洁、完全无损等特点。

功能特性

• 无损压缩：基于Huffman编码理论，保证解压缩后图像与原始图像完全一致
• 多格式支持：支持BMP、PNG、JPG等常见灰度图像格式作为输入
• 压缩统计：自动计算压缩比、处理时间、文件大小对比等关键指标
• 二进制压缩：生成专用的.huf格式压缩文件，包含编码表和压缩数据
• 完整流程：集成图像读取、频率统计、编码树构建、数据编码、解码重建等完整功能

使用方法

压缩图像

运行系统并选择压缩模式，输入原始图像路径，系统将生成：

• 压缩文件（.huf格式）
• 压缩统计报告

解压缩图像

运行系统并选择解压缩模式，输入.huf压缩文件路径，系统将：

• 解码压缩数据
• 重建原始图像
• 验证重建图像的正确性

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，负责协调整个压缩与解压缩流程的执行。它实现了用户交互界面，提供压缩和解压缩两种操作模式的选择，并包含完整的图像数据处理流水线。具体功能包括图像文件的读取与格式校验、像素频率分布统计、Huffman编码树的构建与优化、二进制数据的编码与写入、压缩文件的解析与解码、重建图像的生成与输出，以及压缩性能指标的计算与报告生成。