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  • 代码实现huffman图像压缩的过程:从内存中读出图像数据,计算各数据概率;建立huffman树;形成huffman编码;对图像数据就行huffman编码压缩;将压缩后的数据存入内存;再将该数据进行解码解压。可将解压后的数据与原...
  • c语言实现哈夫曼图像压缩和解压缩课程设计
  • 该代码实现哈夫曼基本算法,并对输入的图片进行压缩,最终输出译码后的图片,代码真实可用,想理解学习哈夫曼压缩的同学可以看看。
  • (2)将彩色图像的像素 R、G、B 值作为独立符号,进行哈夫曼编码和解码,计算熵和码字平均码长。 (3)将彩色图像的像素 R、G、B 值作为联合符号,进行哈夫曼编码和解码,计算熵和码字的平均码长。
  • 哈夫曼编码实现图像压缩,是自己整理的讲稿,希望对大家有用
  • 图像编码哈夫曼压缩编码
  • 图像哈夫曼编码程序

    2012-12-20 22:14:49
    对其中一幅图像进行哈夫曼编码,然后用它对另外一幅图像进行编码并计算码长
  • 2 用于图像压缩,可根据图像的像素直方图来进行图像压缩,如PNG格式图像压缩使用的算法就包括哈夫曼编码,在编码过程中并未舍弃信息故哈夫曼编码是一种无损压缩方式。 3.哈夫曼解码 即给定由哈夫曼编码的结果10 11 ...

    图一

    1.基本概念

    • (1).路径:一棵树中,从一个结点到另一个结点所经过的所有结点,称为两个结点之间的路径,如上图,GB的路径为G->F->B
    • (2).路径长度:从一个结点到另一个结点所经过的“边”的数量称为两个结点之间的路径长度。如上图,GB的路径为G->F->B经过两条边,故路径长度为2
    • (3).结点的带权路径长度:指树的根结点到该结点的路径长度与该结点权重的乘积。如上图:结点B带权路径长度2x15=30
    • (4).树的带权路径长度:指一棵树中,所有叶子结点的带权路径长度之和。如上图,该树的带全路径长度Weighted Path Length(WPL))为2x19+2x15+2x12+2x8=108
    • (5).哈夫曼树:哈夫曼树(Huffman Tree)是在叶子结点和权重确定的情况下,带权路径长度最小的二叉树1

    2.哈夫曼树介绍

    • (1).哈夫曼树是由麻省理工学院的哈夫曼博士于1952年发明的。
    • (2).哈夫曼树的构造过程

      如上图,给定四个结点A:19,B:15,C:12,D:8(结点名称:权重),其构造过程是,先从结点中选权重值最小的两个结点,其根结点权重记为两结点之和作为新结点加入队列中,再从队列中选择两个最小的结点组成树,重复此过程直至队列中仅剩1个元素时构造完成,最后使得权重大的离根结# 一.数据编码之哈夫曼编码
      点进,权重小的结点离根结点远。过程如下图:

    在这里插入图片描述

    3.哈夫曼编码过程

        计算机存储传递数据时,只能处理10,因此需要对数据进行编码,以使用二进制来存储和传输。最常见的如ASCII码,如字符AASCII码表示为01000001ASCII码是一种等长编码,也就是任何字符的编码长度都相等,容易设计读写方便,缺点是效率低,浪费带宽。哈夫曼编码实现的两个特点:
    1).任何一个字符编码,都不是其他字符编码的前缀。
    2).信息编码的总长度最小。
        等长编码时,如ABCD的ascii编码为01000001 01000010 01000011 01000100总共需要32bit。若让不同的字符对应不同长度的编码,如A:0,B:00,C:01,D:1ABCD的编码为0 00 01 1长度为6bit,比32bit小的多,对于存储和传输很有优势。但是前述的不等长编码有个问题,如0001可能是ABD/AAAD/BC等,因此不定长编码不能随便设计,如果一个字符的编码恰好是另一个字符编码的前缀,就会导致上述起义问题。
        哈夫曼编码也是一种不等长编码。如图1中,假设有ABCD四个字符,其出现的频率分别为19,15,12,8,哈夫曼编码的设计过程为,先把这4个字符当做6个叶子结点,把字符出现次数当做结点的权重,以此来生成一颗哈夫曼树,哈夫曼树的每一个结点包括左、右两个分支,二进制的每一位有0、1两种状态,我们可以把这两者对应起来,结点的左分支当做0,结点的右分支当做1,这样一来,从哈夫曼树的根结点到每一个叶子结点的路径,都可以等价为一段二进制编码,则ABCD可编码为10 11 01 00,从哈夫曼树的构造过程可知哈夫曼树不是唯一的,故哈夫曼编码也不是唯一的。
        任何一个字符编码,都不是其他字符编码的前缀: 因为哈夫曼是从叶子节点开始构造,构造到根节点的,而且构造时,都是计算两个权值的节点的和再与其他叶子节点再生成一个父节点来组成一个新的树。并且不允许任何带有权值的节点作为他们的父节点。这也保证了所有带有权值的节点都被构造为了叶子节点。然后最后编码的时候是从根节点开始走到叶子节点而得出的编码。在有权值的节点又不会出现在任何一条路的路途中的情况,只会出现在终点的情况下,因此不会出现01代表一个字母011又代表一个字母。可知哈夫曼树不是唯一的,故哈夫曼编码也不是唯一的。
        信息编码的总长度最小哈夫曼树的重要特性,就是所有叶子结点的(权重 X 路径长度)之和最小。放在信息编码的场景下,叶子结点的权重对应字符出现的频次,结点的路径长度对应字符的编码长度。所有字符的(频次 X 编码长度)之和最小,自然就说明总的编码长度最小。2
        用于图像压缩,可根据图像的像素直方图来进行图像压缩,如PNG格式图像压缩使用的算法就包括哈夫曼编码,在编码过程中并未舍弃信息故哈夫曼编码是一种无损压缩方式。

    3.哈夫曼解码

    即给定由哈夫曼编码的结果10 11 01 00通过解码来恢复原数据ABCD。给定哈夫曼树,由哈夫曼编码开始01右来寻找叶子结点以完成解码。00即路径G->E->C00表示C
    参考:
    1.https://blog.csdn.net/qq_29519041/article/details/81428934#commentBox
    2.https://www.zhihu.com/people/ye-lan-feng-yu-sheng

    展开全文
  • 哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。
  • 用MATLAB做的基于霍夫曼编码的图像压缩,里面有个文件时专门的霍夫曼编码函数,自己写的。
  • 图像压缩编码(哈夫曼树)

    千次阅读 2019-01-16 12:13:28
    1.首先图片压缩编码对不同文件的压缩效率是不一样的  这也是我在最后发现...哈夫曼编码压缩解压缩实现&不同类型文件压缩比的测试 https://blog.csdn.net/to_be_better/article/details/50431352   ...

    1.首先图片压缩编码对不同文件的压缩效率是不一样的

         这也是我在最后发现自己的压缩比率超高(类似于未压缩)发现的。多次确认算法无误后终于在以为大佬的博客中找到了答案。此处感谢下面这位大佬的博客。

    哈夫曼编码压缩解压缩实现&不同类型文件压缩比的测试

    https://blog.csdn.net/to_be_better/article/details/50431352

     

    2.为什么要用haffman

         对于一组具有确定权值的叶子结点,可以构造出多个具有不

        同带权路径长度的二叉树,我们把其中最小带权路径长度的二叉树称为哈夫曼树。(最优二叉树)。

        哈夫曼树可以用于构造代码长度最短的编码,所以使用哈夫曼树。

    3.生成haffman及haffman编码

        haffman生成:

        其中x1,x2用于存放权值最小的两个节点。

    int cHuffmanTree(HTNode pHT[],int w[],int n){
    	int i,j,m1,m2,x1,x2,t;   
    
    	//初始化
    	for(i=0;i<(2*n-1);i++){
    		if(i<n){
    		    (pHT[i]).weight=w[i];
    			 
    		}
    		else{
    		   (pHT[i]).weight=0;
    		}
    		(pHT[i]).parent=-1;
        	(pHT[i]).lchild=-1;
    	    (pHT[i]).rchild=-1;
    	}
    	 
    	//构造哈夫曼树的n-1个非叶子结点
    	for(i=0;i<n-1;i++){
    	   m1=m2=1000000;            //书上显示=MaxValue
    	   x1=x2=0;
    	   for(j=0;j<n+i;j++){
    		   if(((pHT[j]).weight<m1)&&((pHT[j]).parent==-1)){
    				m2=m1;
    				x2=x1;
    				m1=(pHT[j]).weight;
    				x1=j;
    		   }
    		   else if(((pHT[j]).weight<m2)&&((pHT[j]).parent==-1)){
    			   m2=(pHT[j]).weight;
    			   x2=j;
    		   }
    	   }
    	   
    	   //将找出两颗权值最小和次小的子树合并为一棵树
    	   (pHT[x1]).parent=n+i;
    	   (pHT[x2]).parent=n+i;
    	   (pHT[n+i]).weight=(pHT[x1]).weight+(pHT[x2]).weight;
    	   (pHT[n+i]).lchild=x1;
    	   (pHT[n+i]).rchild=x2;
    	}
    
    	return 0;
    }

         haffman编码生成:

         左0右1原则

    int HuffmanCodeing(HTNode pHT[],Code  pHC[]){
    	Code *cd=(Code *)malloc(sizeof(Code));
    	int i,j,child,parent;
    	int n=256;
    	//求n各节点的哈夫曼编码
    	for(i=0;i<n;i++){
    		cd->start=n-1;
    		cd->weight=pHT[i].weight;
    		child=i;
    		parent=pHT[child].parent;
    
    		//由节点向上直到根节点
    		while(parent!=-1)
    		{
    			if(pHT[parent].lchild==child)
    				cd->bit[cd->start]=0;
    			else
    				cd->bit[cd->start]=1;
    			cd->start--;
    			child=parent;
    			parent=pHT[child].parent;
    		}
    		for(j=cd->start+1;j<n;j++){
    			pHC[i].bit[j]=cd->bit[j];
    			pHC[i].start=cd->start+1;
    			pHC[i].weight=cd->weight;
    		}
    	}
    	return 0;
    }

    4.压缩并计算比率  

    int Compress(const char*pFilename){
    	int i;
    	int nSize=0;
    	HuffmanTree pHT=NULL;
    	HuffmanCode pHC=NULL;
    	char* pBuffer=NULL;
    	
    	HEAD sHead;
    	int len;
    	int ch;
    	FILE* in;
    	 
    	char cd[SIZE]={0}; //工作区
    	int pos=0,j;
    	 
    	
    
    	if(ERROR==InitHead(pFilename,&sHead)){
    		return ERROR;
    	}
    	printf("%d字节\n",sHead.length);
    	pHT=(HuffmanTree)malloc((sizeof(HTNode))*(2*256-1));
    	pHC=(HuffmanCode)malloc((sizeof(Code))*(256));
    	if(pHT==NULL){
    	   printf("初始化失败!\n");
    	   return ERROR;
    	}
    	if(pHC==NULL){
    	   printf("初始化失败!\n");
    	   return ERROR;
    	}
    	//....
    	cHuffmanTree(pHT,sHead.weight,256);
    	HuffmanCodeing(pHT,pHC);
    	free(pHT);
    	// 
    	//计算编码缓冲区大小
    	in=fopen(pFilename,"rb");
    	if(in==NULL){
    	   printf("文件为空\n");
    	   return ERROR;
    	}
    	 while((ch=fgetc(in))!=EOF){
    		//strcat(cd,pHC[ch].bit+'0');
    		 i=0;
    		 for(j=pHC[ch].start;j<256;j++){   //HC复制编码串到cd
    		  cd[i]=pHC[ch].bit[j]+'0';	
    		  i++;
    		 }  		
    		//压缩编码
    		while(strlen(cd)>=8){
    			//截取字符串左边的8个衣服,编码成字节
    			pos++;
    			//字符串正题左移八个字符
    			for(i=0;i<SIZE-8;i++){
    				cd[i]=cd[i+8];
    			}
    		}
    	}
    	fclose(in);
    	if(strlen(cd)>0){
    		pos++;
    	}
    	 
    	/*for(i=0;i<256;i++){
    		nSize+=pHC[i].weight*(256-pHC[i].start);
    		  
    	}
    	nSize=(nSize%8)?(nSize/8+1):nSize/8;*/
    	//对源文件进行压缩编码
    	 nSize=pos;
    	pBuffer=Encode(pFilename,pHC,pBuffer,nSize);
    	free(pHC);
    	if(!pBuffer){
    		printf("失败");
    	    return ERROR;
    	}
    	 
    	len=Write( pFilename, sHead, pBuffer,  nSize);
    	free(pBuffer);
    	if(len<0){
    	    return ERROR;
    	}
    	printf("%d字节\n",len);
    	printf("压缩比率:%f",(double)len/(double)sHead.length*100);
    	putchar('%');
    	printf("\n");
        return 0;
    }

        特别要注意的是在对编码后的文件预算如果像如下所示会造成空间计算偏差,以至于压缩率变大(效率变低),也就是计算错误。经过改进后如上通过pos得出nSize,就可以达到目的。

        /*for(i=0;i<256;i++){
            nSize+=pHC[i].weight*(256-pHC[i].start);
              
        }
        nSize=(nSize%8)?(nSize/8+1):nSize/8;*/

    关于文件的初始化和最重要的压缩码存放在缓冲字符数组的细节就不一一列举了。其实思想蛮简单的,就是:

    1.将对各个字符进行编码。

    2.从文件中再次依次按顺序读出字符,这时注意的是用编码替换文件中的字符。

    3.再按顺序依次一个个八个位转码位字符放入缓冲字符数组中存放。

    4.最后,写入文件,计算出压缩比率。

    展开全文
  • 武汉大学,数字图像处理实习,图像哈夫曼编解码。
  • 数字图像实验报告 哈夫曼编码 包括实验结果
  • 基于Matlab的图像huffman编码的实现,将图像转换为灰度图,并压缩,求其压缩比和时间
  • 数字图像处理课程论文,关于哈夫曼编码的,有matlab仿真的图
  • 摘要:图像压缩技术是目前计算机应用领域的一项热门技术.随着计算机技术,现代通信技术,网络技术和信息处理技术的迅速发展,图像作为一种重要的信息载体已经成为应用最广泛的信息表现形式之一.但是由于未经处理的图像...

    摘要:

    图像压缩技术是目前计算机应用领域的一项热门技术.随着计算机技术,现代通信技术,网络技术和信息处理技术的迅速发展,图像作为一种重要的信息载体已经成为应用最广泛的信息表现形式之一.但是由于未经处理的图像本身数据量非常大,这给图像的传输,存储及加工处理等方面带来了极大的困难,要消除上述三种图像应用中的困难,关键对图像进行压缩.图像实现压缩的过程要付出较大的计算量,但相对于图像压缩的意义又是非常值得的.图像实现压缩的意义在于减少数据存储量,节省存储数据时的存储空间和CPU处理数据的时间;降低数据率以减少传输时的使用带宽,节省传输时间;压缩图像的信息量,便于特征抽取,为识别做准备.图像数据能够实现压缩主要有两个方面的原因:一是图像数据中有许多冗余,包括时间冗余,空间冗余等,用某种数学的方法来表示图像使原始图像数字化从而消除冗余,用这种方式表示的图像还能恢复到图像的原始状态属于无损压缩范畴;二是利用人眼的生理因素,人眼对图像的细节和某些颜色的辨别能力存在着一个极限,把超过这个极限的部分去掉,也可以达到压缩目的,但这种方式表示的图像数据有丢失不能恢复到图像的原始状态,属于有损压缩范畴.本文主要研究无损压缩的原理和实现方法.本文首先介绍了图像压缩技术的背景,发展历史和图像压缩的基本原理和图像能够实现压缩的理论依据以及图像压缩的分类应用,并对图像压缩编码的相关研究现状进行了综述性分析,然后对基于哈夫曼编码算法的图像压缩方法及具体实现进行研究,其中重点介绍了哈夫曼(Huffman)编码的原理和算法及其衍生算法,并对几种不同的压缩算法进行了简单的比较,得出结论哈夫曼编码能够实现对图像数据的无损压缩,并且得出哈夫曼编码在有着广泛应用的同时已不再是压缩算法的全部,而经常与其它的压缩算法相结合被当作最终的编码方法,如JPEG压缩算法.本文充分利用哈夫曼编码简洁方便的特性,摒弃了传统的JPEG压缩算法中要进行哈夫曼编码前先进行图像转换,DCT变换等复杂的过程,结合BMP图像的结构和特点,提出了一种更为简洁的可以实现无损压缩的哈夫曼编码方法,即单纯基于哈夫曼编码算法实现对256色BMP图像数据部分的压缩方法.该算法有两个互逆过程:压缩和解压缩.针对256色BMP图像,要实现压缩必须对新编码进行按位存储,由于选择的开发工具是Visual Basic6.0,它没有像C语言等开发工具一样的位操作或移位运算功能,通过乘以2,除以2来实现等价的左移,右移操作,实现了按位存储,进而实现压缩过程.解压缩过程与之相反.最后,利用VB6.0作为开发工具,依托哈夫曼编码图像压缩理论开发了一个能够对256色BMP图像进行压缩和解压缩的软件系统,并对该系统作了简单的测试分析,得到了良好的压缩效果,说明该算法是有效可行的,另外,该软件系统与其它同类产品相比界面友好,操作简单,具有一定的实用性.

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  • 基于哈夫曼编码实现文件压缩是在学习数据结构(严蔚敏版)书中哈夫曼树及其应用后对书中伪代码的实现和完善,采用哈夫曼静态编码的方式,通过对数据进行两遍扫描,第一次统计出现的字符频次,进而构造哈夫曼树,第二遍...

    基于哈夫曼编码实现文件压缩

    是在学习数据结构(严蔚敏版)书中哈夫曼树及其应用后对书中伪代码的实现和完善,采用哈夫曼静态编码的方式,通过对数据进行两遍扫描,第一次统计出现的字符频次,进而构造哈夫曼树,第二遍扫描数据根据得到的哈夫曼树对数据进行编码。

    对于其中的加密编码只是简单的将用户输入的密码用特殊的标识位拼接成字符串加入需要统计的数据,可以在拥有哈夫曼编码表以及加密后的文本情况下进行解密

    哈夫曼树

    给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近。

    哈夫曼树的构造过程

    假设有n个权值,则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn,则哈夫曼树的构造规则为: (1)

    将w1、w2、…,wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点); (2)

    在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并,作为一棵新树的左、右子树,且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和;

    (3)从森林中删除选取的两棵树,并将新树加入森林; (4)重复(2)、(3)步,直到森林中只剩一棵树为止,该树即为所求得的哈夫曼树

    在构造哈夫曼树时首先选择权小的,这样保证权大的离根较近,这种生成算法是一种典型的贪心法。

    哈夫曼编码思想

    为了使压缩后的数据文件尽可能短,可采用不定长编码。而为了在对压缩文件进行解码时不产生二义性,确保正确解码应该采用前缀编码的形式(即要求一个字符的编码不能是另一个字符编码的前缀)。而哈夫曼编码是最优前缀编码。

    例如:有一个数据序列ABACCDAA则编码为A(0),B(10),C(110),(D111),压缩后为010011011011100。

    部分实现代码

    //哈夫曼树存储表示

    typedef struct {

    int weight; //节点的权值

    int parent,lchild,rchild; //节点的双亲,左孩子,右孩子的下标

    } HTNode,*HuffmanTree;

    //存储数据扫瞄统计结果

    typedef struct {

    char* data;

    int* num;

    int length;

    } TNode;

    //存储文件读入哈夫曼编码结果

    typedef struct {

    char *data;

    char** HM;

    } Code;

    //存储哈夫曼编码结果

    typedef char** HuffmanCode;

    //选取节点构造哈夫曼树

    void Select(HuffmanTree &HT,int m,int& s1,int& s2) {

    int k,j,n,min=32767;

    for(k=1; k<=m; k++) {

    if(HT[k].parent==0)

    if(HT[k].weight<=min) {

    j=k;

    min=HT[k].weight;

    }

    }

    s1=j;

    HT[j].parent=1;

    min=32767;

    for(k=1; k<=m; k++) {

    if(HT[k].parent==0)

    if(HT[k].weight<=min) {

    n=k;

    min=HT[k].weight;

    }

    }

    s2=n;

    }

    //构造哈夫曼树

    void CreateHuffmanTree (HuffmanTree &HT,TNode T,int length) {

    int m,i,s1,s2;

    //初始化

    if(length<=1)

    return;

    m=2*length-1;

    HT=new HTNode[m+1];

    for(i=1; i<=m; ++i) {

    HT[i].parent=0;

    HT[i].lchild=0;

    HT[i].rchild=0;

    }

    for(i=1; i<=length; ++i)

    HT[i].weight=T.num[i-1];

    //通过n-1次的选择,删除,合并来创建哈夫曼树

    for(i=length+1; i<=m; i++) {

    Select(HT,i-1,s1,s2);

    HT[s1].parent=i;

    HT[s2].parent=i;

    HT[i].lchild=s1;

    HT[i].rchild=s2;

    HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;

    }

    }

    //从叶子到根逆向求每个字符的哈夫曼编码,存储在编码表HC中

    void CreatHuffmanCode (HuffmanTree HT,HuffmanCode &HC,int n) {

    int i,f,c,start;

    HC=new char*[n+1];

    char* cd=new char[n];

    cd[n-1]='\0';

    for(i=1; i<=n; i++) {

    start=n-1;

    c=i;

    f=HT[i].parent;

    while(f!=0) {

    --start;

    if(HT[f].lchild==c)

    cd[start]='0';

    else

    cd[start]='1';

    c=f;

    f=HT[f].parent;

    }

    HC[i]=new char[n-start];

    strcpy(HC[i],&cd[start]);

    }

    delete cd;

    }

    参考 数据结构:C语言版/严蔚敏,李冬梅,吴伟民编

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  • Matlab 图像处理-哈夫曼编码(huffman)

    万次阅读 多人点赞 2015-09-26 11:16:02
    哈夫曼编码是一种可变长无损编码,应用范围广。这里介绍利用matalb实现哈夫曼编码方法。matalb中带有相关函,下面一一介绍:ENCO = huffmanenco(SIG, DICT) : 哈夫曼编码函数,SIG为输入编码信号,DICT为编码字典,...
  • 哈夫曼图片压缩

    2019-09-28 02:34:14
    本实验构建最优二叉树来实现哈夫曼编码 使用VS2017完成 关于哈夫曼编码的头文件huffman.h //huffman.h #ifndef HUFFMAN_H #define HUFFMAN_H #define OK 1 #define SIZE 256 struct HTNode { int ...
  • 哈夫曼图片压缩及解压

    千次阅读 2019-09-28 02:35:33
    哈夫曼图片压缩及解压 文件 功能 Huffman 哈夫曼编码 compress 解压 //Compress.h #ifndef COMPRESS_H #define COMPRESS_H typedef unsigned char * buffer; int Compress(const char *pFilename); ...
  • Huffman图像编码解码实现 matlab

    千次阅读 2019-04-18 20:54:43
    哈夫曼编码是一种可变长无损编码,应用范围广。这里介绍利用matalb实现哈夫曼编码方法。matalb中带有相关函,下面一一介绍: ENCO = huffmanenco(SIG, DICT) : 哈夫曼编码函数,SIG为输入编码信号,DICT为编码字典,...
  • 数字图像霍夫曼编码压缩编码MATLAB实现
  • Matlab-数字图像编码实验-无损编码/压缩算法实验 问题 实现哈夫曼压缩, 计算原图和压缩以后的尺寸,计算压缩率并比较分析 结果???? Matlab代码???? clear; clear all; A=imread('01.jpg'); I=rgb2gray(A);...
  • huffman图像编码

    2011-06-30 01:25:51
    对原始输入的bmp格式的彩色图像进行转换灰度图像,统计灰度出现的概率和累加概率,进行huffman编码进行压缩
  • 哈夫曼树和哈夫曼编码应用之图片压缩编码c++实现

    千次阅读 多人点赞 2018-12-07 22:38:04
    因此今天我就分享给大家c语言数据结构有关哈夫曼树压缩图片的项目实现。   一:下面先介绍有关的知识: 1.背景 压缩软件是用特定算法压缩数据的工具,压缩后的文件称为压缩包,可以对其进行解压。那么为什么要...
  • 用Python对图像哈夫曼编码

    千次阅读 2020-10-24 21:12:11
    图像处理课要求对一幅图像进行哈夫曼编码/解码,并计算编码效率和平均编码长度。哈夫曼编码的原理就不写了,也可以在网上找到比较详细的介绍,比如这个博客。这种数据结构方面的代码其实最好用C写,用Python反而有些...
  • IMAGE_DCT.m //基于dct变换和哈夫曼编码的图像压缩函数,并计算压缩率,返回解码图像。 img_block.m //图像分块操作函数 main_.m //交互式图形界面代码,也是测试运行的主要入口 pingYi.m //图像平移函数 sf.m /...

空空如也

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