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matlab 压缩格式-回复Matlab压缩格式Matlab是一种强大的数学计算与数据可视化软件，广泛应用于科学、工程、金融和许多其他领域。
在处理大规模数据集时，数据压缩是一个关键的问题。
压缩可以减小数据的存储空间和传输时间，提高计算效率。
Matlab 提供了多种压缩格式，本文将一步一步回答如何在Matlab中进行压缩。
第一步是选择合适的压缩格式。
Matlab支持多种压缩格式，包括ZIP、GZIP、TAR、7-zip等。
选择哪种格式取决于数据类型和使用需求。
例如，ZIP格式适用于压缩多个文件或文件夹，而GZIP适用于压缩单个文件。
第二步是了解所选压缩格式的相关函数和用法。
Matlab提供了压缩和解压缩数据的函数。
其中，zip函数用于创建ZIP文件，unzip函数用于解压缩ZIP文件。
gzip函数和gunzip函数用于压缩和解压缩单个文件。
使用Matlab的帮助文档或搜索引擎可以找到更多关于各个函数的详细信息和示例代码。
第三步是准备需要压缩的数据。
可以是任何类型的数据，如数值数组、图像、文本文件等。
根据压缩格式的要求，将数据整理并保存在合适的变量中。
第四步是执行压缩操作。
使用所选压缩格式的相应函数进行压缩。
以下是一个示例，展示如何使用zip函数创建一个ZIP文件：matlabdata = [1 2 3 4 5];filename = 'data.zip';zip(filename, {'data.mat'});上述代码将名为"data.mat"的文件压缩为名为"data.zip"的ZIP文件。
zip 函数接受两个参数，第一个参数是要创建的ZIP文件的名称，第二个参数是要压缩的文件的名称或路径。
可以同时压缩多个文件或文件夹，只需在第二个参数中指定它们的名称或路径。
第五步是验证压缩结果。
可以使用unzip函数解压缩压缩的文件，确保数据没有损失。
Matlab中常用的数据压缩方法与算法数据压缩在现代信息技术中起着非常重要的作用。
无论是储存大量数据，还是传输数据，压缩都可以显著减少所需资源和时间。
Matlab是一种常用的数据处理和分析软件，它提供了多种数据压缩方法与算法，本文将探讨其中几种常用的方法。
一、无损压缩算法无损压缩算法是指在压缩数据的同时保持数据的原始完整性。
在Matlab中，有多种无损压缩算法可以选择。
1. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种非常常用的无损压缩算法。
它基于字符频率的统计特征，通过给出频率较高的字符更短的编码，从而达到较好的压缩效果。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地实现霍夫曼编码。
2. 预测编码预测编码是根据当前数据与其之前的数据的关系进行压缩。
常用的预测编码算法有差分编码和算术编码。
差分编码是通过计算相邻数据之间的差值进行压缩，而算术编码是根据数据出现的概率进行编码，概率较大的数据用较短的编码表示。
Matlab中提供了相应的函数和工具箱，可以方便地实现预测编码。
二、有损压缩算法有损压缩算法是指在压缩数据的同时会对数据进行一定的损失。
这种方法适合于一些对数据精度要求较低的场景，可以更加高效地压缩数据。
1. 离散余弦变换（DCT）离散余弦变换是一种将信号从时域转换到频域的方法，在图像和音频压缩中非常常用。
通过DCT可以将信号的能量集中在较少的系数上，从而减少数据的冗余信息。
在Matlab中，可以使用dct2函数实现DCT变换。
2. 小波变换小波变换是一种将信号从时域转换到多个频域的方法，与DCT相比，小波变换可以提供更好的时频局部特性。
通过选择合适的小波基函数，可以在不同频率上获得更准确的压缩结果。
在Matlab中，可以使用wavedec函数实现小波变换。
三、实例分析为了更好地理解Matlab中的数据压缩方法与算法，我们可以通过一个实例进行分析。
假设有一幅512x512的灰度图像需要压缩，我们可以使用DCT和小波变换两种方法进行比较。
Matlab中的数据压缩技术介绍数据压缩是一种在计算机科学和信息技术领域中被广泛应用的技术。
它通过减少数据的表示形式的冗余和无关信息来实现数据量的减小，并能够提高数据的传输效率和存储空间利用率。
在Matlab这个强大的数值计算和数据分析工具中，提供了多种数据压缩技术，本文旨在介绍其中几种常用的数据压缩方法。
一、无损压缩方法无损压缩方法是指在压缩数据的同时保持数据的原始可还原性。
在Matlab中，可以使用Lempel-Ziv-Welch（LZW）和Huffman压缩算法来实现无损压缩。
1. Lempel-Ziv-Welch（LZW）压缩算法LZW算法是一种字典编码算法，其基本思想是通过构建一个动态字典，将输入的数据流编码为固定长度的序列。
算法首先初始化一个初始的字典，其中包括所有可能的输入符号；然后从输入流中读取字符序列，并将其逐步添加到字典中。
每当发现字典中已有的序列时，直接输出其对应的编码；否则，将该序列添加到字典中，并输出其前一个序列对应的编码。
在Matlab中，可以使用`lzwencode`和`lzwdecode`函数来实现LZW压缩和解压缩。
2. Huffman压缩算法Huffman压缩算法是一种变长编码算法，它根据输入数据的频率来构建一个哈夫曼树，树的叶子节点表示输入符号，树的路径表示输入符号的编码。
频率越高的符号，其对应的编码越短，从而实现对数据的压缩。
在Matlab中，可以使用`huffmandict`和`huffmanenco`函数来实现Huffman编码和解码。
二、有损压缩方法有损压缩方法是指在压缩数据的过程中，对数据进行一定的信息损失来实现更高的压缩比。
在Matlab中，常用的有损压缩方法包括小波压缩和JPEG压缩。
1. 小波压缩小波压缩是一种基于小波变换的有损压缩方法。
小波变换是一种将信号分解为不同频率的子信号的数学变换，通过选择合适的小波函数和阈值来实现对信号的精确建模。
matlab 压缩格式-回复Matlab压缩格式是指通过使用Matlab内置的压缩函数，将数据或文件以一种更紧凑的方式进行存储和传输。
这种格式可以帮助提高存储效率，减少占用的磁盘空间，并且可以加快数据传输速度。
在本文章中，我将一步一步回答有关Matlab压缩格式的问题并解释如何使用它。
第一步：了解Matlab压缩格式的优势Matlab压缩格式可以提供许多优势，特别是在处理大量数据或需要频繁传输数据时。
一些主要的优势包括：1. 降低存储需求：与普通的数据格式相比，压缩格式可以大大减小文件大小。
这对于需要长期存储数据的项目或需要在有限的磁盘空间中存储大量数据的项目非常有用。
2. 提高传输速度：由于压缩格式减小了数据的大小，传输文件所需的时间也会相应减少。
这对于需要从一台计算机传输到另一台计算机的大文件来说尤其重要。
3. 简化数据处理：使用Matlab压缩格式可以更轻松地操作和处理数据，因为压缩格式将数据保存在一个统一的文件中，与其他Matlab函数相兼容。
第二步：压缩数据在Matlab中，使用内置的“save”函数可以将数据在压缩格式中保存到文件中。
该函数的语法如下：save(filename, variables, '-v7.3')其中，filename是要保存数据的文件名，variables是要保存的变量名列表。
使用“-v7.3”选项可以指定使用压缩格式保存数据。
例如，以下代码保存一个名为“data.mat”的文件，并将变量“data”保存在其中：data = rand(1000);save('data.mat', 'data', '-v7.3');第三步：加载和恢复数据一旦数据被保存在Matlab压缩格式的文件中，我们可以使用“load”函数加载和恢复数据。
该函数的语法如下：load(filename)其中，filename是要加载数据的文件名。
Matlab中的压缩感知技术介绍近年来，随着信息技术的快速发展，数据量呈指数级增长。
然而，有效地存储和传输这些海量数据成为了一个巨大的挑战。
在大数据时代，如何通过最少的信息来还原出原始数据的准确信息成为了一个重要课题。
在这个背景下，压缩感知技术应运而生。
压缩感知是一种用于从少量观测数据中重建原始信号的技术。
它通过对信号进行线性采样，并利用信号的稀疏性以及随机矩阵的性质，实现了高效的数据压缩和信号恢复。
其中，Matlab作为一种常用的科学计算和数据分析工具，提供了丰富的压缩感知算法和工具包，便于研究人员和工程师进行相关的研究和应用。
在Matlab中，压缩感知技术可以分为两个步骤：信号采样和信号恢复。
首先，信号采样是指对原始信号进行采样，得到部分观测数据。
通常，信号采样可以使用传统的采样方式，如均匀采样或非均匀采样。
然而，压缩感知技术的优势在于它可以通过更少的观测数据来实现相同甚至更好的重建效果。
这是因为压缩感知利用了信号的稀疏性。
稀疏性指的是信号在某个特定域中的大部分系数为零，只有少数系数为非零。
在信号采样过程中，我们可以通过选择适当的观测矩阵（如高斯矩阵、哈达玛矩阵或随机矩阵等）来实现对信号的有效采样。
接下来是信号恢复的过程，它是压缩感知技术的核心。
在信号恢复过程中，我们需要通过观测数据和所选的观测矩阵，利用压缩感知的算法还原出原始信号。
最常用的压缩感知算法是基于贪婪迭代的方法，如正交匹配追踪（OMP）和迭代收缩阈值（IST）算法。
这些算法通过迭代求解最优系数，来实现对原始信号的恢复。
此外，最小二乘（L1）范数优化问题也被广泛应用于信号恢复过程中。
Matlab提供了丰富的工具包和函数，如`l1-magic`和`SparseLab`等，便于研究者选择和使用合适的算法进行信号恢复。
压缩感知技术在许多领域中得到了广泛的应用。
例如，在图像处理领域，压缩感知技术能够实现高效的图像压缩和图像恢复。
在语音信号处理领域，压缩感知技术可以用于语音信号的压缩和噪声抑制。
MATLAB中常见的视频压缩算法介绍随着数字视频技术的不断发展，视频压缩算法成为了一项重要的研究领域。
在视频传输、存储和处理等应用中，压缩算法可以显著减少数据量和带宽要求，提高传输效率和存储容量。
在MATLAB中，有许多常见的视频压缩算法可以应用于多种视频处理任务。
在本篇文章中，我们将介绍一些常见的MATLAB视频压缩算法，涉及到有损压缩和无损压缩等不同类型的算法。
1. 背景介绍视频压缩算法的研究始于上世纪70年代末期，随着计算机性能的提升和通信技术的进步，视频压缩算法得到了长足的发展。
视频压缩可以分为有损压缩和无损压缩两个主要的类型。
有损压缩算法基于人类视觉系统的特性，通过舍弃一些不重要的信息以降低数据量。
而无损压缩算法则是保留了所有原始数据，但通过一系列编码技术来减小数据规模。
2. 常见的视频压缩算法2.1 MPEG算法MPEG（Moving Picture Experts Group）是一系列视频压缩标准的简称。
其中，最常用的是MPEG-2和MPEG-4。
MPEG-2主要用于广播电视等领域，而MPEG-4则适用于多媒体通信和互联网应用。
这些算法利用运动估计、离散余弦变换和熵编码等技术，通过压缩关键帧和运动补偿来实现高效的视频压缩。
2.2 H.264算法H.264（也称为AVC，Advanced Video Coding）是一种广泛应用于视频压缩的标准。
与MPEG算法相比，H.264在保持高质量视频的同时实现了更高的压缩率。
H.264算法引入了预测编码、变换编码和熵编码等一系列技术，使得视频压缩效果更加出色。
2.3 VP9算法VP9是由Google开发的一种开放源代码视频编解码器。
它是WebM媒体格式的基础，主要用于在线视频的压缩和传输。
VP9算法采用了基于块的变换编码和自适应量化等技术，以提供更高的压缩性能。
3. MATLAB中的视频压缩实现在MATLAB中，可以利用视频处理工具箱提供的函数和工具来实现视频压缩算法。
MATLAB中的数据的压缩与稀疏重建技术解析引言随着数据量的快速增长和存储需求的提高，数据压缩和稀疏重建成为了一种非常重要的技术。
在MATLAB中，有许多强大的工具和技术可用于数据的压缩和稀疏重建。
本文将对MATLAB中的这些技术进行详细解析。
一、数据压缩1. 无损压缩无损压缩是指压缩后的数据可以完全恢复成原始数据，无任何失真。
MATLAB 中提供了多种无损压缩的方法，如Huffman编码、LZW压缩等。
这些方法通过统计数据中的频率分布来减少数据的冗余性，从而实现数据的压缩。
2. 有损压缩有损压缩是指在压缩数据的同时，对数据进行一定的损失，以减小数据的存储空间。
有损压缩在某些应用中具有重要的作用，如图像和音频压缩等。
在MATLAB中，我们可以使用一些经典的有损压缩算法，例如JPEG、MPEG等。
二、稀疏重建稀疏重建是指利用已知的部分采样数据，通过一定的算法或数学模型来估计原始信号的全部或部分。
在MATLAB中，有许多强大的稀疏重建技术可供使用。
1. 压缩感知压缩感知是一种新兴的稀疏重建技术，它基于信号的稀疏性假设，通过少量的测量来重建信号。
MATLAB中提供了一些方法来实现压缩感知，例如基于稀疏表示的信号重建算法。
2. 压缩采样匹配追踪压缩采样匹配追踪是另一种常用的稀疏重建方法。
它通过将信号表示为稀疏线性组合的方式，从而实现信号的重建。
在MATLAB中，我们可以使用OMP算法等方法来实现压缩采样匹配追踪。
3. 压缩感知重建的优化为了进一步提高压缩感知重建的性能，MATLAB中的优化方法也可以应用于该领域。
例如，我们可以使用凸优化算法，如最小二乘法、半正定规划等，来改进压缩感知重建的精度和速度。
三、案例研究为了进一步说明MATLAB中数据压缩与稀疏重建技术的应用，我们可以通过一个案例研究来进行分析。
假设我们有一个音频文件，需要对其进行压缩和稀疏重建。
我们可以使用MATLAB中的压缩感知算法来实现此目标。
MATLAB中的图像压缩和编码方法图像压缩和编码是数字图像处理的重要领域，在各种图像应用中起着至关重要的作用。
在本文中，我们将探讨MATLAB中的图像压缩和编码方法，包括无损压缩和有损压缩，并介绍其中的一些经典算法和技术。
一、图像压缩和编码概述图像压缩是指通过一定的算法和技术来减少图像数据的存储量或传输带宽，以达到节约存储空间和提高传输效率的目的。
而图像编码则是将原始图像数据转换为一系列二进制编码的过程，以便存储或传输。
图像压缩和编码通常可以分为无损压缩和有损压缩两种方法。
无损压缩是指压缩后的数据可以完全还原为原始图像数据，不会引入任何失真或变化。
常见的无损压缩算法有Run-Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW)、Huffman编码等。
这些算法通常针对图像中的冗余数据进行编码，如重复的像素值或相似的图像区域。
有损压缩则是在保证一定程度的视觉质量下，通过舍弃或近似原始图像数据来减小存储或传输的数据量。
常见的有损压缩算法有JPEG、JPEG2000、GIF等。
这些算法通过离散余弦变换(DCT)、小波变换或颜色量化等方法，将图像数据转换为频域或颜色空间的系数，并通过量化、编码和压缩等步骤来减小数据量。
二、无损压缩方法1. Run-Length Encoding (RLE)RLE是一种简单高效的无损压缩算法，通过计算连续重复像素值的数量来减小数据量。
在MATLAB中，可以使用`rle`函数实现RLE编码和解码。
例如，对于一幅图像，可以将连续的像素值(如白色)编码为重复的个数，然后在解码时根据重复的个数恢复原始像素值。
2. Lempel-Ziv-Welch (LZW)LZW是一种字典压缩算法，通过将图像中连续的像素序列映射为一个短代码来减小数据量。
在MATLAB中，可以使用`lzwencode`和`lzwdecode`函数实现LZW 编码和解码。
例如，对于一段连续的像素序列，可以将其映射为一个短代码，然后在解码时根据代码恢复原始像素序列。
在Matlab中处理大规模数据的技术方法引言随着科学技术的不断进步，越来越多的领域开始涉足数据处理和分析。
然而，对于大规模数据的处理，常常成为一种挑战。
Matlab作为一个功能强大的数据分析工具，为我们提供了一些方法来处理大规模数据。
本文将介绍一些在Matlab中处理大规模数据的技术方法。
一、分块处理对于大规模数据，将其分成较小的块进行处理是一种常用的方法。
在Matlab中，我们可以使用MATLAB分布式计算服务器工具箱来实现分块处理。
该工具箱允许将大规模数据分成多个块，并利用多台计算机进行并行处理。
通过分块处理，我们能够减少内存的使用，提高程序运行效率。
二、数据压缩对于大规模数据，常常会面临内存不足的问题。
在Matlab中，我们可以使用数据压缩技术来减少数据的存储空间。
通过压缩数据，我们可以在一定程度上减少内存的使用，并提高数据的读写速度。
Matlab提供了一些内置的数据压缩函数，如gzip和zlib，可以帮助我们进行数据的压缩和解压缩。
三、并行计算在处理大规模数据时，利用并行计算可以提高程序的运行速度。
在Matlab中，我们可以使用并行计算工具箱来实现并行计算。
该工具箱允许我们将程序并行执行，并利用多核处理器来加快计算速度。
通过并行计算，我们可以在短时间内处理大规模数据，提高数据分析的效率。
四、硬件加速为了更好地处理大规模数据，Matlab还提供了与硬件的加速相关的功能。
例如，我们可以使用MATLAB Coder来将Matlab代码转换为C或C++代码，并利用GPU进行并行计算。
通过利用GPU的并行处理能力，我们可以加快数据处理的速度，提高程序的效率。
五、数据预处理在处理大规模数据之前，进行数据预处理是必不可少的步骤。
在Matlab中，我们可以使用一些函数和工具来进行数据预处理，如数据清洗、特征提取、数据归一化等。
通过数据预处理，我们可以减少数据中的噪声，提取有效的特征，从而更好地进行数据分析。
利用Matlab进行数据压缩与解压缩数据压缩与解压缩是信息技术领域中一项重要的工作，它可以帮助我们减少数据的存储空间和传输带宽，提高数据的传输速度和存储效率。
而Matlab作为一种功能强大的数学软件，也提供了多种方法和工具来进行数据压缩与解压缩的操作。
本文将介绍如何利用Matlab进行数据压缩与解压缩的过程，并探讨一些常用的压缩算法与技术。
一、数据压缩的概念与重要性数据压缩是将原始数据通过一定的算法和技术，使得压缩后的数据在占用存储空间或者传输带宽上减少，但保持原始数据的一些重要特征。
数据压缩有着广泛的应用场景，比如在图像和视频处理中，我们经常需要对大量的图像和视频数据进行传输和存储，若能将这些数据压缩后再传输和存储，就能大大提高传输效率和节省存储空间。
二、Matlab的数据压缩与解压缩函数Matlab提供了多种数据压缩与解压缩的函数和工具箱，其中最常见的有gzip、zlib、zip等函数。
gzip函数可以将一个或多个文件压缩成一个gzip格式的文件，zlib函数可以将一个或多个文件压缩成一个zlib格式的文件，zip函数则可以将一个或多个文件压缩成一个zip格式的文件。
这些函数的使用方法非常简单，只需传入待压缩文件的路径和压缩文件的路径即可进行压缩和解压缩。
三、常用的数据压缩算法1. 哈夫曼编码哈夫曼编码是一种可变字长编码技术，它根据每个符号（或字符）出现的概率来赋予该符号的编码，出现概率高的符号会被赋予较短的编码，出现概率低的符号会被赋予较长的编码。
在Matlab中，可以使用huffmandict函数生成哈夫曼编码的字典，使用huffmanenco函数对数据进行编码，使用huffmandeco函数对数据进行解码。
2. Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法LZW算法是一种基于词典的无损压缩算法，它的主要思想是将连续出现的字符序列映射为一个索引，并将该索引存储起来，从而达到压缩数据的目的。
MATLAB在数据压缩技术中的应用摘要离散余弦变换（Discrete Cosine Tranform，简称DCT）是一种与傅立叶变换紧密相关的数学运算。
在傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数式是偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将其离散化可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换。
时间域中信号需要许多数据点表示；在x轴表示时间，在y轴表示幅度。
信号一旦用傅立叶变换转换到频率域，就只需要几点就可以表示这个相同的信号。
如我们已经看到的那样，原因就是信号只含有少量的频率成分。
这允许在频率域中只用几个数据点就可以表示信号，而在时间域中表示则需要大量数据点。
这一技术可以应用到彩色图像上。
彩色图像有像素组成，这些像素具有RGB 彩色值。
每个像素都带有x，y坐标，对每种原色使用8x8或者16x16矩阵。
在灰度图像中像素具有灰度值，它的x，y坐标由灰色的幅度组成。
为了在JPEG中压缩灰度图像，每个像素被翻译为亮度或灰度值。
关键词; 图像压缩算法 MATLAB软件 DCT 压缩编码目录摘要 (1)引言.............................................................................................. 错误！未定义书签。
第一章基于DCT的图像压缩编码理论算法及Matlab仿真基础 (3)1.1 图像压缩编码的概念 (3)1.2 图像压缩编码的一般框图 (3)第二章离散余弦变换(DCT) (5)2.1 DCT的定义 (5)2.2 DCT和图像压缩 (5)2.2.1 dct2 (5)2.2.2 idct2 (5)3.1图像编码的分类 (6)3.2 无损编码 (6)3.2.1 行程编码（RLE） (6)3.2.2 Huffman编码 (6)3.3有损编码 (6)3.3.1 量化 (6)3.3.2 预测编码 (7)3.3.3 DCT编码 (7)3.4 保真度准则 (7)3.4.1 客观保真度准则 (7)3.4.2 主观保真度准则 (8)第四章MATLAB仿真及效果 (8)4.1 程序 (8)4.2 结果 (11)第五章作业过程中遇到的问题 (12)第六章总结 (12)参考文献 (13)引言随着信息技术的发展，图像信息被广泛应用于多媒体通信和计算机系统中。
但是图像具有庞大的数据量，不便于存储和传输，必须采用合适的方法对其进行压缩，因此有必要对图像压缩编码标准进行研究。
本研究在介绍图像压缩原理的基础上，用Matlab 6．5对标准灰度图像进行压缩与重建，并分析实验结果，得出结论。
第一章基于DCT的图像压缩编码理论算法及Matlab仿真基础1.1 图像压缩编码的概念压缩的理论基础是信息论。
从信息论的角度来看，压缩就是去掉信息中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的信息(可推知的)，也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。
这个本质的东西就是信息量(即不确定因素)。
1.2 图像压缩编码的一般框图图像压缩的过程可以概括成图所示的三个步骤，原始图像经映射变换后的数据再经量化器和熵编码器成为码流输出。
(1)映射变换。
其目的是通过映射改变图像数据的特性，使之更有利于压缩编码。
(2)量化器。
在限失真编码中要对映射后的数据进行量化，若量化是对映射后的数据逐个的进行的，则称标准量化，若量化是成组的进行的，则称矢量量化，量化总会造成某些信息丢失，形成失真，即量化失真或量化噪声，为使失真小，应量化的精细，但压缩比就高不了，这是一对矛盾，应选用恰当的量化级数和量化曲线形状来缓解这对矛盾，量化器的引入是图像编码产生失真的根源，在要求复原图像与原图完全一致的无失真编码器中必须不用量化器，但这样一来，压缩比难以提高，在多数应用中，存在少量失真并不可怕，只要把失真的程度和性质控制在允许的范围内，也就是把复原图像的主观质量控制在允许的程度内，就可以在满足应用要求的前提下提高压缩比，值得注意的是，对于同样的量化失真，不同的映射变换和反变换反映不同性质的复原图像的失真，人眼对某些性质的失真敏感而对另一些性质的失真不敏感。
(3)熵编码器。
这一步是用来消除符号编码冗余度的，它一般不产生失真，理想的情况是编出的码流的平均码长等于量化后数据的信息熵，常用的编码方法有许多种，例如分组码、行程码(RLC)和变长码(VLC)、不分组码以及算术码(Arithmatic Coing等)。
行程码传输的是数据行程长度而不是数据本身，例如要传108个0，用行程码是改为传行程码标记和行程长度1080在变长码中最常用的是霍夫曼(Hufman)码，基本原则是对出现概率大的数值用短码来编，对出现概率小的数值用长码来编，从而使平均码长减小。
降低码率，在实际编码器中常把RLc和Hufman码结合起来，称为霍夫曼行程码。
1.3 MATLAB仿真实现根据压缩编码算法，要将一幅灰度图像进行压缩编码，首先把图像分成8×8的像素块，分块进行DCT变换后，根据标准量化表Es]对变换系数进行量化后，再对直流系数(DC)进行预测编码，然后根据标准的Huffman码表蜘进行熵编码，输出压缩图像的比特序列，实现了图像压缩。
在接收端，则经过Huffman熵解码、DC系数和AC系数可变长解码、反量化后，再进行反DCT变换得到重建图像。
对一幅图像进行编解码的MATLAB程序流程图：开始输入图片分成8*8像素块，DCT变换输入量化表，对变换系数进行量化对变换系数进行量化选择一副图对其进行压缩变换反量化反DCT变换显示所选图像的信噪比第二章离散余弦变换(DCT)2.1 DCT的定义DCT变换利用傅立叶变换的性质．采用图像边界褶翻将像变换为偶函数形式，然后对图像进行二维傅立叶变换，变后仅包含余弦项．所以称之为离散余弦变换。
2.2 DCT和图像压缩DCT编码属于正交变换编码方式．用于去除图像数据的空间冗余。
变换编码就是将图像光强矩阵(时域信号)变换到系数空间(频域信号)上进行处理的方法。
在空问上具有强相关的信号，反映在频域上是在某些特定的区域内能量常常被集中在一起，或者是系数矩阵的分布具有某些规律。
我们可以利用这些规律在频域上减少量化比特数，达到压缩的目的。
图像经DCT变换以后，DCT系数之间的相关性已经很小。
而且大部分能量集中在少数的系数上，因此，DCT变换在图像压缩中非常有用，是有损图像压缩国际标准JPEG的核心。
从原理上讲可以对整幅图像进行DCT变换，但由于图像各部位上细节的丰富程度不同，这种整体处理的方式效果不好。
为此，发送者首先将输入图像分解为8x8或16x16的块，然后再对每个图像块进行二维DCT变换，接着再对DCT系数进行量化、编码和传输；接收者通过对量化的DCT系数进行解码，并对每个图像块进行的二维DCT反变换．最后将操作完成后所有的块拼接起来构成一幅单一的图像。
对于一般的图像而言，大多数DCT系数值都接近于0，町以去掉这些系数而不会对重建图像的质量产生霞大影响。
此，利用DCT进行圈像压缩确实可以节约大量的存储空间在宴验中，先将输入的原始lena图像分为8x8的块，然后再对每个块进行二维DCT变换。
MATLAB图像处理上具箱中提供的二维DCT变换及DCT反变换函数如下。
2.2.1．dct2dct2实现图像的二维离散余弦变换．其语法格式为：(1)B=dct2(A)返回图像A的二维离散余弦变换值，其大小与A相同且各元素为离散余弦变换的系数B（K1，k2)。
(2)B=dct2(A，in，n)或B=dct2(A,[m，n])如果m和n比图像A大，在对图像进行二维离散余弦变换之前，先将图像A补零至mxn如果m和n比图像A小。
则进行变换之前，将图像A剪切。
2.2.2 . idct2idct2可以实现图像的二维离散余弦反变换，其语法格式为：B=idct2(A)；B=idct2(A，m，n)或B=idct2(A，[m，n])。
第三章图像编码3.1图像编码的分类图像编码压缩的方法目前有很多，其分类方法根据出发点不同而有差异。
根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差（对原图像的保真程度），图像编码压缩分为无误差（亦称无失真、无损、信息保持）编码和有误差（有失真或有损）编码两大类。
无损压缩（冗余度压缩、可逆压缩）：是一种在解码时可以精确地恢复原图像，没有任何损失的编码方法，但是压缩比不大，通常只能获得1~5倍的压缩比。
用于要求重建后图像严格地和原始图像保持相同的场合，例如复制、保存十分珍贵的历史、文物图像等；有损压缩（不可逆压缩）：只能对原始图像进行近似的重建，而不能精确复原，适合大数工用于存储数字化了的模拟数据，压缩比大，但有信息损失。
3.2 无损编码3.2.1 行程编码（RLE）在一个逐行存储的图像中，具有相同灰度值的一些象素组成的序列称为一个行程。
在编码时，对于每个行程只存储一个灰度值的码，再紧跟着存储这个行程的长度。
这种按照行程进行的编码被称为行程编码（Run Length Encoding）。
行程编码对于仅包含很少几个灰度级的图像，特别是二值图像，比较有效。
3.2.2 Huffman编码Huffman编码是50年代提出的一种基于统计的无损编码方法，它利用变长的码来使冗余量达到最小。
通过一个二叉树来编码，使常出现的字符用较短的码代表，不常出现的字符用较长的码代表。
静态Huffman编码使用一棵依据字符出现的概率事先生成好的编码树进行编码。
而动态Huffman编码需要在编码的过程中建立编码树。
由于Huffman编码所得到的平均码字长度可以接近信源的熵，因此在变长编码中是最佳的编码方法，故也称为熵编码。
具体编码方法是：①把输入元素按其出现概率的大小顺序排列起来，然后把两个具有最小概率的元素之概率加起来；②把该概率之和同其余概率大小顺序排队，然后再把两个最小概率加起来，再重新排队；③重复②，直到最后得到和为1的根节点。
3.3有损编码3.3.1量化将图像用较少的灰度级别来表示是最简单的减小数据量的方法，这种方法就是标量量化方法。
更一般的情况是，针对连续量的采样过程，量化是用有限个状态来表示连续值。
3.3.2预测编码预测编码根据数据在时间和空间上的相关性，根据统计模型利用已有样本对新样本进行预测，将样本的实际值与其预测值相减得到误差值，再对误差值进行编码。
由于通常误差值比样本值小得多，因而可以达到数据压缩的效果。
模拟量到数字量的转换过程是脉冲编码调制过程PCM ，也称PCM编码。
对于图像而言，直接以PCM编码，存储量很大。
预测编码可以利用相邻象素之间的相关性，用前面已出现的象素值估计当前象素值，对实际值与估计值的差值进行编码。
常用的一种线性预测编码方法是差分脉冲编码调制DPCM。
