本资源提供了一套基于霍夫曼编码算法进行图像压缩和解压的Matlab实现代码。通过使用该工具，用户能够有效减少图像文件大小，并保持良好的重建质量。
尽管理论上霍夫曼编码能够接近信源符号的嫡值，但在实际应用中很难事先得知各符号发生的概率，因此无法保证霍夫曼码长与实际的符号发生概率相匹配。
霍夫曼算法的编码流程如下：
1. 编码分为两个步骤。第一步是将相应的霍夫曼代码前缀写入字节；第二步是为了充分利用每个比特，在数据处理后将其写入相关字节。
2. 写入字节的具体实现包括以下几步：
- 输入一个数据；
- 查询对应的霍夫曼编码（前缀）及其长度size；
- 截取对应二进制码的size位；
- 根据填充规则查询相关的字节地址和位地址。考虑到一般情况下，最大码长不超过32位，采用无符号整数存储输出，即每32位二进制码填充1个字节。
- 对输入数据进行处理：为了方便解码，所有系数均直接截取所在区间region的对应位数region；由于分区间编码的原因，在该区间内数值不会超过2^region-1。因此采用正数减去所在区间的下限作为尾码的方法，则正数首位必然为0，负数则首位为1；
- 重复上述步骤3、4和5直到完成所有数据的处理。
通过以上流程可以实现霍夫曼图像编码中的压缩与重建操作。
5星
