本作品提供了一套基于MATLAB实现的EZW（Embedded Zerotree Wavelet）图像压缩编码算法源代码。通过高效的数据结构和编码策略，实现了高质量的图像压缩与解压功能，适用于研究和开发需求。
EZW（Set Partitioning in Hierarchical Trees）是一种用于图像数据压缩的编码算法，由Steven G. Wyler在1992年提出。该算法作为小波变换编码的一种优化策略，在二维图像无损或有损压缩中表现出色。其主要目标是通过有效组织和编码图像系数来减少存储与传输所需的数据量。
EZW算法首先将图像转换为小波系数，这通常通过离散小波变换（DWT）实现。DWT分解出低频和高频成分，使细节部分得以更高效地编码。在Matlab中，强大的小波分析工具箱提供了诸如`func_Mywavedec2.m`这样的函数来执行二维离散小波变换。
EZW算法的编码过程分为主要传递与次要传递两个阶段，由可能对应的`func_dominant_pass.m`和`func_subordinate_pass.m`实现。其中，主要传递关注于识别影响重构图像视觉质量最大的“重要”或称为主导系数；而次要传递则处理剩余相关联的系数。
编码过程中采用了一种称为显著性映射的概念，并由如`func_decode_significancemap.m`这样的函数来解码这一映射。该映射记录了已被编码的系数及其顺序，优先级较高的视觉效果影响较大的部分会首先进行编码以优化压缩效率。
Huffman编码在EZW中用于进一步减小码字长度并提高压缩效率，通过为频率高的符号分配较短的代码来实现无损数据压缩。`func_huffman_encode.m`和`func_huffman_decode.m`分别处理了这一过程中的编码与解码环节。
逆离散小波变换（IDWT）则由如`func_InvDWT.m`这样的函数在解压时恢复原始图像，而其他诸如 `func_Myappcoef2.m` 和 `func_Mywavedec2.m` 的配对功能处理了分解与重构过程中的系数操作。
测试通常使用像`lena256.bmp`这样常见的标准图像进行。EZW压缩编码算法很可能在该图上进行了实现和测试，以展示其性能。
总的来说，结合小波变换及Huffman编码优点的EZW算法提供了一种高效且适应性强的图像压缩方案。Matlab环境使得研究者与工程师能够方便地理解和应用这种技术，并通过学习源代码深入理解基本原理并进行优化改进。
5星
