MATLAB实现基于霍夫曼编码的灰度图像压缩系统

资 源 简 介

本项目利用霍夫曼编码算法实现灰度图像的高效压缩。系统通过统计像素分布构建最优编码树，生成压缩数据，并支持完整解码重建功能。适用于图像处理与数据压缩教学及轻量级应用。

详 情 说 明

基于霍夫曼编码的灰度图像压缩系统

项目介绍

本项目是一个基于霍夫曼编码算法的灰度图像压缩系统，使用MATLAB实现。系统能够对任意尺寸的8位灰度图像进行高效压缩，通过构建最优霍夫曼编码树，实现图像数据的高压缩比编码，并支持完整的压缩-解压缩流程。系统还提供压缩性能分析和图像质量评估功能，为用户提供直观的压缩效果对比。

功能特性

• 完整的压缩流程：支持图像读取、概率统计、霍夫曼树构建、编码压缩、数据存储全流程
• 高质量重建：支持压缩数据的无损解码重建，确保图像信息完整恢复
• 性能评估：自动计算压缩比、峰值信噪比(PSNR)等关键指标
• 可视化对比：提供原始图像与重建图像的并排对比展示
• 灵活配置：支持压缩质量设置和编码表保存选项
• 多格式支持：兼容BMP、PNG、JPG等常见灰度图像格式

使用方法

1. 准备图像：将待压缩的灰度图像放置在项目目录下
2. 运行系统：执行主程序文件启动压缩系统
3. 参数设置：根据提示选择压缩质量等可选参数
4. 查看结果：系统自动生成压缩文件、重建图像和性能报告
5. 分析对比：通过可视化界面查看压缩前后图像质量对比

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心，负责协调各个功能模块的协同工作。它实现了图像数据的读取与验证、像素频率统计与概率计算、霍夫曼编码树的构建与优化、二进制编码映射的生成、图像数据的压缩编码与存储、压缩数据的解码与图像重建、压缩性能的自动评估与报告生成，以及原始与重建图像的对比可视化展示。通过统一的用户界面，为用户提供完整的图像压缩解决方案。