信息论霍夫曼、香农-费诺编码

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1、信息论第二次作业——数据压缩算法的实现班别:1307011班学号:13070110009姓名:黄丹丹一、实验目的:通过该实验,利用香农编码-费诺编码和霍夫曼编码实现图像数据压缩。二、实验原理:1、香农-费诺编码首先,将信源符号以概率递减的次序排列进来,将排列好的信源符号划分为两大组,使第组的概率和近于相同,并各赋于一个二元码符号”0”和”1”.然后,将每一大组的信源符号再分成两组,使同一组的两个小组的概率和近于相同,并又分别赋予一个二元码符号。依次下去,直至每一个小组只剩下一个信源符号为止。这样,信

2、源符号所对应的码符号序列则为编得的码字。译码原理,按照编码的二叉树从树根开始,按译码序列进行逐个的向其叶子结点走,直到找到相应的信源符号为止。之后再把指示标记回调到树根,按照同样的方式进行下一序列的译码到序列结束。如果整个译码序列能够完整的译出则返回成功,否则则返回译码失败。2、霍夫曼编码霍夫曼编码属于码词长度可变的编码类,是霍夫曼在1952年提出的一种编码方法,即从下到上的编码方法。同其他码词长度可变的编码一样,可区别的不同码词的生成是基于不同符号出现的不同概率。生成霍夫曼编码算法基于一种称为“编

3、码树”(coding tree)的技术。算法步骤如下:(1)初始化,根据符号概率的大小按由大到小顺序对符号进行排序。(2)把概率最小的两个符号组成一个新符号(节点),即新符号的概率等于这两个符号概率之和。(3)重复第2步,直到形成一个符号为止(树),其概率最后等于1。(4)从编码树的根开始回溯到原始的符号,并将每一下分枝赋值为1,上分枝赋值为0。三、实验环境matlab7.1四、实验内容1、对于给定的信源的概率分布,用香农-费诺编码实现图像压缩2、对于给定的信源的概率分布,用霍夫曼编码实现图像压缩五

4、、实验过程1.香农-费诺编码编码1functionc=shannon(p)%p=[0.20.150.150.10.10.10.10.1]%shannon(p)[p,index]=sort(p)p=fliplr(p)n=length(p)pa=0fori=2:npa(i)=pa(i-1)+p(i-1)endk=ceil(-log2(p))c=cell(1,n)fori=1:nc{i}=”tmp=pa(i)forj=1:k(i)tmp=tmp*2iftmp>=1tmp=tmp-1c{i(j)='1'el

5、sec{i}(j)='0'endendendc=fliplr(c)c(index)=c  编码2clc;clear;A=[0.4,0.3,0.1,0.09,0.07,0.04];A=fliplr(sort(A));%降序排列[m,n]=size(A);fori=1:nB(i,1)=A(i);%生成B的第1列end%生成B第2列的元素a=sum(B(:,1))/2;fork=1:n-1ifabs(sum(B(1:k,1))-a)<=abs(sum(B(1:k+1,1))-a)break;endendf

6、ori=1:n%生成B第2列的元素ifi<=kB(i,2)=0;elseB(i,2)=1;endend%生成第一次编码的结果END=B(:,2)';END=sym(END);%生成第3列及以后几列的各元素j=3;while(j~=0)p=1;while(p<=n)x=B(p,j-1);forq=p:nifx==-1break;elseifB(q,j-1)==xy=1;continue;elsey=0;break;endendendify==1q=q+1;endifq==p

7、q-p==1B(p,j)=

8、-1;elseifq-p==2B(p,j)=0;END(p)=[char(END(p)),'0'];B(q-1,j)=1;END(q-1)=[char(END(q-1)),'1'];elsea=sum(B(p:q-1,1))/2;fork=p:q-2ifabs(sum(B(p:k,1))-a)<=abs(sum(B(p:k+1,1))-a);break;endendfori=p:q-1ifi<=kB(i,j)=0;END(i)=[char(END(i)),'0'];elseB(i,j)=1;END(

9、i)=[char(END(i)),'1'];endendendendp=q;endC=B(:,j);D=find(C==-1);[e,f]=size(D);ife==nj=0;elsej=j+1;endendBAENDfori=1:n[u,v]=size(char(END(i)));L(i)=v;endavlen=sum(L.*A)2. 霍夫曼编码function c=huffman(p) n=size(p,2)  ifn==1   c=cell(1,1)      

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