基于游程编码实现图像压缩算法附Matlab代码

以下是一个基于游程编码的图像压缩算法的MATLAB代码，它可以将输入图像进行二值化处理后进行游程编码，并计算压缩比。其中，RLEencode函数实现了游程编码的功能，RLEdecode函数实现了对游程编码结果的解码。具体实现如下： ``` clc; clear all; %% 读取图像 I = imread('lena.tif'); figure imshow(I) title('原图像') %% 图像二值化 BW = imbinarize(I); %% 游程编码 [zipped, info] = RLEencode(BW); %% 计算压缩比 cr = info.rows * info.cols / (size(zipped, 1) * 2); %% 游程解码 unzipped = RLEdecode(zipped); %% 显示解码后图像 figure imshow(unzipped) title('解码后图像') %% 游程编码函数 function [zipped, info] = RLEencode(vector) %% 向量转换成一维数组 vector = vector(:); L = length(vector); %% 初始化游程编码结果 c = vector(1); t1 = 1; e(t1, 1) = c; e(t1, 2) = 0; %% 统计游程编码结果 for j = 1:L if (vector(j) == c) e(t1, 2) = e(t1, 2) + 1; else c = vector(j); t1 = t1 + 1; e(t1, 1) = c; e(t1, 2) = 1; end end %% 将游程编码结果转换成一维数组 zipped = reshape(e', 1, []); %% 保存图像信息 [info.rows, info.cols] = size(vector); info.ratio = length(vector) / length(zipped); end %% 游程解码函数 function unzipped = RLEdecode(zip) %% 将游程编码结果转换成二维矩阵 e = reshape(zip, 2, []); %% 计算解码后的向量长度 L = sum(e(2, :)); %% 解码 unzipped = zeros(1, L); idx = 1; for i = 1:length(e) for j = 1:e(2, i) unzipped(idx) = e(1, i); idx = idx + 1; end end %% 将向量转换成图像 unzipped = reshape(unzipped, [], length(unzipped)/length(e)); end ``` 该代码中，先读取了lena.tif图像，然后将其二值化，然后对二值化后的图像进行游程编码，并计算了压缩比。接着对游程编码结果进行解码，将解码后的向量转换成图像并进行显示。需要注意的是，该代码中的游程编码和解码函数是基于一维向量实现的，因此在进行游程编码和解码时需要将图像转换成一维向量。