基于Huffman编码的图像压缩MATLAB实现项目

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现Huffman编码算法对图像进行无损压缩。核心功能包括灰度值概率分析、Huffman编码树构建、像素编码压缩及压缩性能指标计算，适用于数字图像处理教学与研究应用。

详 情 说 明

基于Huffman编码的图像压缩MATLAB实现

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了基于Huffman编码的灰度图像无损压缩系统。Huffman编码是一种经典的最优前缀码算法，通过统计图像像素值的出现概率，为高频值分配短码字、低频值分配长码字，从而减少图像数据的整体存储空间。该系统能够完成从图像读取、概率分析、编码树构建到数据压缩、解码重建的全流程处理，并提供压缩性能分析和可视化对比。

功能特性

• 概率分布分析：自动读取输入图像并统计各灰度级的出现概率，计算图像信息熵。
• Huffman编码表生成：根据概率分布构建Huffman二叉树，生成最优变长编码映射表。
• 图像无损压缩：依据编码表将图像像素序列转换为紧凑的二进制位流，生成压缩数据文件。
• 性能评估：计算并显示压缩率、压缩比、比特率等关键性能指标。
• 数据解码重建：将压缩二进制数据准确解码还原为原始像素矩阵，实现无损重建。
• 可视化对比：并排显示原始图像与重建图像，直观验证压缩效果。

使用方法

1. 准备图像：将待压缩的JPG、PNG或BMP格式的灰度图像文件置于项目目录下。
2. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中执行主脚本，根据提示输入图像文件名（含扩展名）。
3. 查看结果：程序运行后，将在命令行输出Huffman编码表与压缩性能报告，并在图形窗口显示图像对比。同时，压缩数据文件与重建图像将自动保存至当前目录。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2016a或更高版本。
• 图像格式：支持8位灰度图像（像素值范围0-255），图像尺寸无限制。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与灰度转换、像素频率统计与熵计算、Huffman树构建与编码表生成、图像数据的编码压缩与写入、压缩数据的读取与解码、重建图像的保存与显示，以及压缩性能指标的计算与报告生成。