数字图像处理课程设计-- huffman编码理论及算法实现

数字图像处理课程设计-- huffman编码理论及算法实现

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时间:2018-05-04

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1、数字图像处理课程设计课程题目Huffman编码原理及算法实现Huffman编码理论及算法实现一、基本介绍霍夫曼编码使用变长编码表对源符号(如文件中的一个字母)进行编码,其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的,出现机率高的字母使用较短的编码,反之出现机率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低,从而达到无损压缩数据的目的。霍夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度,就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度(若根结点为0层,叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数)。树的路径长度是从树根到每一结点的

2、路径长度之和,记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树,相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n)。可以证明霍夫曼树的WPL是最小的。输入符号集合S={s1,s2,···,Sn},其S集合的大小为n。权重集合W={w1,w2,···,Wn},其W集合不为负数且Wi=weight(Si),1≤i≤n。输出一组编码C(S,W)={c1,c2,···Cn},其C集合是一组二进制编码且Ci为Si相对应的编码,1≤i≤n。霍夫曼树常处理符号编写工作。根据整组数据中符号出现的频率高低,决定

3、如何给符号编码。如果符号出现的频率太高,则给符号的码越短,相反符号的号码越长。假设我们要给一个英文单字"FORGET"进行霍夫曼编码,而每个英文字母出现的频率。一、演算过程(一)进行霍夫曼编码前,我们先创建一个霍夫曼树。⒈将每个英文霍夫曼树字母依照出现频率由小排到大,最小在左。⒉每个字母都代表一个终端节点(叶节点),比较F.O.R.G.E.T五个字母中每个字母的出现频率,将最小的两个字母频率相加合成一个新的节点。如Fig.1所示,发现F与O的频率最小,故相加2+3=5。⒊比较5.R.G.E.T,发现R与G的频率最小,故相加4+4=8。⒋比较5.8.E.T,发现5与E的频率最小,故

4、相加5+5=10。⒌比较8.10.T,发现8与T的频率最小,故相加8+7=15。⒍最后剩10.15,没有可以比较的对象,相加10+15=25。图2霍夫曼树图1霍夫曼树(二)进行编码1.给霍夫曼树的所有左链结'0'与霍夫曼树右链结'1'。2.从树根至树叶依序记录所有字母的编码,如Fig.2。三、实现方法实现霍夫曼编码的方式主要是创建一个二叉树和其节点。这些树的节点可以存储在数组里,数组的大小为符号(symbols)数的大小n,而节点分为是终端节点(叶节点)与非终端节点(内部节点)。一开始,所有的节点都是终端节点,节点内有三个字段:1.符号(Symbol)2.权重(Weight、Pr

5、obabilities、Frequency)3.指向父节点的链结(Linktoitsparentnode)而非终端节点内有四个字段:1.权重(Weight、Probabilities、Frequency)2.指向两个子节点的链结(Linkstotwochildnode)3.指向父节点的链结(Linktoitsparentnode)基本上,我们用'0'与'1'分别代表指向左子节点与右子节点,最后为完成的二叉树共有n个终端节点与n-1个非终端节点,去除了不必要的符号并产生最佳的编码长度。过程中,每个终端节点都包含着一个权重(Weight、Probabilities、Frequency

6、),两两终端节点结合会产生一个新节点,新节点的权重是由两个权重最小的终端节点权重之总和,并持续进行此过程直到只剩下一个节点为止。实现霍夫曼树的方式有很多种,可以使用优先队列(PriorityQueue)简单达成这个过程,给与权重较低的符号较高的优先级(Priority),算法如下:⒈把n个终端节点加入优先队列,则n个节点都有一个优先权Pi,1≤i≤n⒉如果队列内的节点数>1,则:⑴从队列中移除两个最大的Pi节点,即连续做两次remove(max(Pi),Priority_Queue)⑵产生一个新节点,此节点为(1)之移除节点之父节点,而此节点的权重值为(1)两节点之权重和⑶把(2

7、)产生之节点加入优先队列中⒊最后在优先队列里的点为树的根节点(root)而此算法的时间复杂度(TimeComplexity)为O(nlogn);因为有n个终端节点,所以树总共有2n-1个节点,使用优先队列每个循环须O(logn)。此外,有一个更快的方式使时间复杂度降至线性时间(LinearTime)O(n),就是使用两个队列(Queue)创件霍夫曼树。第一个队列用来存储n个符号(即n个终端节点)的权重,第二个队列用来存储两两权重的合(即非终端节点)。此法可保证第二个队列的前端(F

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