matlab各种图像压缩源代码

霍夫曼，算术，行程，jpg 图像压缩在matlab下的源代码

clear all
fprintf（‘Reading data...‘）
data = imread（‘cameraman.tif‘）;
data = uint8（data）; %读入数据并将数据限制为uint8
fprintf（‘Done!\n‘）
%编码压缩
fprintf（‘compressing data ...‘）;                                                                                                                        
[zippedinfo] = norm2huff（data）;
fprintf（‘Done!\n‘）
%解压缩
fprintf（‘compresing data ...‘）;
unzipped = huff2norm（zippedinfo）;
fprintf（‘Done!\n‘）
%测试是否无失真
isOK = isequal（data（:）unzipped（:））
%显示压缩效果
whos data zipped unzipped
%%%%%%%%%% norm2huff  %%%%%%%%%% 
function [zippedinfo] = norm2huff（vector）
if ~isa（vector‘uint8‘）
    error（‘input argument must be a uint8 vector‘）
end
vector = vector（:）‘;
%将输入向量转换为行向量
f = frequency（vector）;
%计算各元素出现的概率
simbols = find（f~=0）;
f = f（simbols）; %将元素按照出现的概率排列
[fsortindex] = sort（f）;
simbols = simbols（sortindex）;
%产生码字generate the codeword as the 52 bits of a double
len = length（simbols）;
simbols_index = num2cell（1:len）;
codeword_tmp = cell（len1）;
while length（f）>1
    index1 = simbols_index{1};
    index2 = simbols_index{2};
    codeword_tmp（index1） = addnode（codeword_tmp（index1）uint8（0））;
    codeword_tmp（index2） = addnode（codeword_tmp（index2）uint8（1））;
    f = [sum（f（1:2）） f（3:end）];
    simbols_index = [{[index1 index2]} simbols_index（3:end）];
%将数据重新排列使两个节点的频率尽量与前一个节点的频率相当
resort data in order to have the two nodes with lower frequency as
    first to
    [fsortindex] = sort（f）;
    simbols_index = simbols_index（sortindex）;
end
%对应相应的元素与码字
codeword = cell（256:1）;
codeword（simbols） = codeword_tmp;
%计算总的字符串长度
len = 0;
for index=1:length（vector）
    len = len+length（codeword{double（vector（index））+1}）;
end
%产生01序列
string = repmat（uint8（0）1len）;
pointer = 1;
for index=1:length（vector）
    code = codeword{double（vector（index））+1};
    len = length（code）;
    string（pointer+（0:len-1）） = code;
    pointer =pointer+len;
end
  %如果需要加零
len = length（string）;
pad = 8-mod（len8）;
if pad>0
    string =[string unit8（zeros（1pad））];
end
%保存实际有用的码字
codeword =codeword（simbols）;
codelen =zeros（size（codeword））;
weights = 2.^（0:23）;
maxcodelen = 0;
for index 1:length（codeword）
    len = length（codeword{index}）;
    if len>maxcodelen
        maxcodelen = len;
    end
    if len>0
        code = sum（weights（codeword{index}= =1））;
        code =bitset（codelen+1）;
        codeword{index} = code;
        codelen（index） = len;
    end
end
codeword = [codeword{:}]
%计算压缩后的向量
cols = length（string）/8;
string = reshape（string8cols）;
weights = 2.^（0:7）;
zipped = unit8（weights*double（string））;
%存储一个稀疏矩阵
huffcodes = sparse（11）; % init sparse matrix
for index = 1:numel（codeword）
    huffcodes（codeword（index）1） = simbols（index）;
end
%产生信息结构体
info.pad = pad;
info.ratio = cols./length（vector）;
info.length = length（vector）;
info.maxcodelen = maxcodelen;
%%%%%%%%%%     addnode  %%%%%%%%%% 
function codeword_new = addnode（codeword_olditem）
code

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       4775  2008-12-16 18:41  huffman.m

     文件       2042  2008-12-16 18:43  JPEG.m

     文件        363  2008-12-16 18:43  Rum Length Encoding.m

     文件       1216  2008-12-16 18:42  suanshubianma.m

----------- ---------  ---------- -----  ----

                 8396                    4