图像的霍夫曼编码
jpeg的霍夫曼编码
jpeg的霍夫曼编码
霍夫曼编码是一种无损数据压缩算法，其基本原理是利用数据的概率分布来构建最优前缀码，并对数据进行编码。
JPEG图像的霍夫曼编码是图像压缩中的一种常见方法。
在JPEG图像的霍夫曼编码中，首先需要对图像进行分块处理，通常是将图像分成8x8的小块。
然后，对每个小块进行DCT（离散余弦变换）变换，将图像从空间域变换到频率域。
在频率域中，图像的能量主要集中在少数几个系数上，因此可以忽略一些低频系数，从而达到压缩的目的。
在霍夫曼编码中，对每个DCT系数赋予一个二进制码，码字的长度与该系数的概率成反比，即出现概率越高的系数对应的码字越短，而出现概率越低的系数对应的码字越长。
这样，在编码时可以有效地减少数据量，从而达到压缩的目的。
在JPEG图像的霍夫曼编码中，通常会将图像分成多个层次进行编码，每个层次对应不同的压缩比和图像质量。
用户可以根据需要选择不同的层次来获取不同的压缩效果和图像质量。
总的来说，JPEG图像的霍夫曼编码是一种有效的图像压缩方法，能够有效地减少数据量，同时保持较高的图像质量。
图像编码——霍夫曼编码
%填写解码时所需的结构信息
info.pad=pad;
info.huffcodes=huffcodes;
code=bitset(code,len+1);
codeword{index}=code;
codelen(index)=len;
end
end
codeword=[codeword{:}];
%计算压缩后的向量
cols=length(string)/8;
string=reshape(string,8,cols);
指 导 教 师职 称老师
填 写 时 间2012年10月27日
摘 要
进入21世纪，人类已步入信息社会，新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围，这也正好迎合了人类对要示提高视觉信息的需求。多媒体信息主要有三种形式：文本、声音和图像。从信息传输的发展史（电报、电话、传真、收音机、电视机直至现在的网络）可以看出，人们逐渐将信息传输的重点从声音转向图像，然而图像是三种信息形式中数据量最大的，这给图像的传输和存储带来了极大的困难。对于巨大的数字图像数据量，如果不经过压缩，不仅超出了计算机的存储和处理能力，而且在现有的通信信道的传输速率下，是无法完成大量多媒体信息实时传输的，数字图像高速传输和存贮所需要的巨大容量已成为推广数字图像通信和最大障碍。因此，为了存储、处理和传输这些数据，必须进行压缩。
cr=info.ratio
whos data unzipped zipped
%huffencode函数对输入矩阵vector进行Huffman编码，返回%编码后的向量（压缩后数据）及相关信息
function [zipped,info]=huffencode(vector)
%输入和输出都是unit8格式
图像霍夫曼编码与解码以及熵,平均码长,冗余度的计算
DIP上机报告题目：数字图像处理上机报告（第4次）学校：中国地质大学（武汉）***师：****名：**班级序号： 071112-06目录1图像霍夫曼编码与解码以及熵，平均码长，冗余度的计算错误!未定义书签。
2上机小结 (10)注：给定的文件夹中只需运行test脚本就可以得到结果，从workspace中看到相应的数据4.2图像的霍夫曼编码与解码题目要求：对图2实施哈夫曼编码和解码，计算图象熵，平均码长和冗余度；算法设计：1.遍历图像，统计各个像素灰度值的概率2.找出概率最小的两个，在最小概率所代表的灰度值编码中加1，在另一个较小的概率所代表的灰度值编码中加03.合并两个概率，成为一个新的元素，如此重复下去，直到最后剩两个元素4.进行编码的逆过程，即解码过程5.计算相应的数据程序代码：运行代码：clearin=[2,2,3,5,0,0,5,5,5,4,1,1,2,2,1,5,4,6,5,5,7,2,2,3,5,2,2,2,3,4,4,4,6,2,1,4,1,1,2,2,1,5,7,6,5,5,7,2,2,4,4,1,2,2,1,5,2,3,1,2,2,1,5,0];[p,out] = gailv( in );[code] = Huffman(0:7,p); %进行霍夫曼编码[Coded_Img]=Encode(in,code); %对图像进行编码[H,L,R]=GetInfo(code); %计算熵、平均码长、冗余度[Img]=Decode(Coded_Img,code); %对图像进行解码图像各像素灰度的概率计算：function[ p,out ]=gailv( in )[M,N]=size(in);out = zeros(4,8);p = zeros(1,8);for i=1:8out(1,i)=i-1;endfor i=1:Mfor j=1:Nfor k=1:8if in(i,j) == out(1,k)out(2,k)=out(2,k)+1;endendendendfor i=1:8out(3,i)=out(2,i)/(M*N);p(1,i)=out(2,i)/(M*N);endend霍夫曼编码过程：function [code_out] = Huffman(s,p)[Ms,Ns]=size(s);if (Ms==1)sig=s';elsesig=s;end%s为各元素名称 p为各元素概率[Ms,Ns]=size(sig);[Mp,Np]=size(p);if (Ms~=Np)return;endcode=cell(Ms,4);%建立编码cellcode_out=cell(Ms,3);%建立输出cellcoding=cell(Ms,2);%建立编码过程中用到的cellfor i=1:Mscode{i,1}=sig(i,:);%第一列为元素名称code{i,2}=[];%第二列为编码code{i,3}=p(i);%第三列为元素概率code{i,4}=[];%第四列为元素概率排行coding{i,1}=p(i);%第一行为元素概率coding{i,2}=i;%第二行表示此概率由哪些元素组成end[m,l]=Cell_min(coding(:,1));%找出最小值while (m<1)%若最小值小于1（编码尚未完成）[m1,l1]=Cell_min(coding(:,1));%找出最小值temp_p=coding{l1,1};%记录下最小概率coding{l1,1}=2;%将概率改为2，则以后不会再次取到[m2,l2]=Cell_min(coding(:,1));%找出次小值coding{l2,1}=coding{l2,1}+temp_p;%最小概率和次小概率相加得到新元素概率[k,mp]=size(coding{l1,2});%考虑最小概率包含了哪些元素for i=1:mpcode{coding{l1,2}(i),2}=[1,code{coding{l1,2}(i),2}];%在这些元素的编码前加1end[k,mp]=size(coding{l2,2});%考虑次小概率包含了哪些元素for i=1:mpcode{coding{l2,2}(i),2}=[0,code{coding{l2,2}(i),2}];%在这些元素的编码前加0endcoding{l2,2}=[coding{l2,2},coding{l1,2}];%新元素包含了次小和最小元素包含的所有元素[m,l]=Cell_min(coding(:,1));%找出当前最小值，继续循环endfor i=1:Mscode_out(i,1:3)=code(i,1:3);%输出cell前3列等于编码cell前3列end求概率的最小值函数：function [mind,loc]=Cell_min(data)%找出cell中的某列元素的最小值和位置[M,N]=size(data);loc=-1;for i=1:Md(i)=data{i}(1,1);endturemin=min(d);%找出最小值for i=1:M %遍历矩阵，找出最小值所在位置if (d(i)==turemin)mind=d(i);loc=i;return;endendend图像编码代码：function [Coded_Img]=Encode(img,code)%遍历图像，查表确定码字[M,N]=size(img);[Mc,Nc]=size(code);Coded_Img=cell(M,N);for i=1:Mfor j=1:Ndata=img(i,j);for k=1:Mcif (code{k,1}==data)Coded_Img{i,j}=code{k,2};endendendendend图像解码代码：function [img]=Decode(Coded_Img,code)%遍历编码图像，查表确定数值[M,N]=size(Coded_Img);[Mc,Nc]=size(code);for i=1:Mfor j=1:Ndata=Coded_Img{i,j};for k=1:Mcif(size(data)==size(code{k,2}))if (code{k,2}==data)img(i,j)=code{k,1};endendendendendend相关数据的计算：function [H,L,R]=GetInfo(code)[M,N]=size(code);H=0;for i=1:MH=H+code{i,3}*log2(1/code{i,3});end%计算熵L=0;for i=1:M[m,n]=size(code{i,2});L=L+code{i,3}*n;end%计算平均码长R=L/H-1;%计算冗余度end运行结果：编码前图像：编码后图像：解码后图像：熵（H）、平均码长（L）、冗余度（R）至此，成功实现了图像矩阵的编码和解码以及相关参数的计算。
图像的霍夫曼编码
实验六图像的霍夫曼编码一、实验目的：1)理解并熟练对图像进行霍夫曼编码的算法；2)进一步加深对所学数字图像处理内容的认识；3)能够利用各种软件对算法加以实现。
二、实验内容：1)对数字图像进行哈弗曼编码2)对数字图像进行算术编码3)分析所得到的结果。
三、实验原理哈夫曼(Huffman)编码是一种常用的压缩编码方法，是Huffman于1952年为压缩文本文件建立的。
它的基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替，较少使用的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。
这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。
具体算法如下：1)首先统计出每个符号出现的频率，上例S0到S7的出现频率分别为4/14，3/14，2/14，1/14，1/14，1/14，1/14，1/14。
2)从左到右把上述频率按从小到大的顺序排列。
3)每一次选出最小的两个值，作为二叉树的两个叶子节点，将和作为它们的根节点，这两个叶子节点不再参与比较，新的根节点参与比较。
4)重复(3)，直到最后得到和为1的根节点。
5)将形成的二叉树的左节点标0，右节点标1。
把从最上面的根节点到最下面的叶子节点途中遇到的0,1序列串起来，就得到了各个符号的编码。
四、实验过程1)实验流程图程序入口函数WinMa注册主窗口类MyRegisterClass主窗口实例化InitInstance消息循环分发消息响应WM_COMMAND消息调用LoadBmpFile函数加载BMP图象文件响应WM_PAINT消息在主窗口内显示bmp对工具栏选项进行处理，调用霍夫曼函数进行编码消息处理函数WndProc霍夫曼编码示意图如下：2)实验代码见实验报告附页。
五、实验结果1)打开要进行编码的图片，如下图所示：2)对图片进行霍夫曼编码，得到如下结果：六、实验总结1)通过本实验，进一步加深了对霍夫曼编码的实验原理和算法的理解和认识；2)加强了分析问题和解决问题的能力；3)熟练了软件的使用能力，提高了利用软件对数字图像进行处理的能力。
数字图像处理~图像编码
Eb = -log2(0.3) = 1.737
Ec = -log2(0.2) = 2.322
总信息量也即表达整个字符串需要的位数为：
E = Ea * 5 + Eb * 3 + Ec * 2 = 14.855 位
举例说明:
如果用二进制等长编码,需要多少位?
数据压缩技术的理论基础是信息论。
2.信息量和信息熵
A
B
数据压缩的基本途径
数据压缩的理论极限
信息论中信源编码理论解决的主要问题：
信息量等于数据量与冗余量之差
I = D - du
数据是用来记录和传送信息的，或者说数据
是信息的载体。
数据所携带的信息。
信息量与数据量的关系：
du—冗余量
I— 信息量
D— 数据量
叁
实时传输：在10M带宽网上实时传输的话，需要压缩到原来数据量的?
肆
存储： 1张CD可存640M，如果不进行压缩，1张CD则仅可以存放?秒的数据
伍
可见，单纯依靠增加存储器容量和改善信道带宽无法满足需求，必须进行压缩
1 图像编码概述
数字化后的图像信息数据量非常大，图像压缩利用图像数据存在冗余信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像。
01.
02.
03.
04.
问题：
把某地区天气预报的内容看作一个信源，它有6种可能的天气：晴天（概率为0.30）、阴天（概率为0.20）、多云（概率为0.15）、雨天（概率为0.13）、大雾（概率为0.12）和下雪（概率为0.10），如何用霍夫曼编码对其进行编码？平均码长分别是多少？
哈夫曼编码
30
10
霍夫曼编码编码效率
霍夫曼编码编码效率1. 引言霍夫曼编码是一种用于数据压缩的算法，通过将出现频率高的字符用较短的编码表示，而将出现频率低的字符用较长的编码表示，从而达到减小数据存储空间的目的。
本文将探讨霍夫曼编码在编码效率方面的优势和应用。
2. 霍夫曼编码原理霍夫曼编码是一种无损压缩算法，主要基于以下两个原理： - 高频字符使用较短的二进制位表示，低频字符使用较长的二进制位表示。
- 编码之间不会发生冲突，即任何一个字符的编码都不会是另一个字符编码的前缀。
3. 编码效率分析3.1 平均比特数霍夫曼编码通过将高频字符用较短的二进制位表示，可以有效地减小数据存储空间。
平均比特数是衡量编码效率的指标之一，它表示每个字符平均需要多少比特来进行表示。
举例来说，如果有一个包含10个不同字符的文本文件，并且每个字符在文件中出现的次数如下表所示：字符出现次数A 100B 200C 300D 400E 500F 600G 700H 800I 900J 1000使用霍夫曼编码对每个字符进行编码，可以得到如下结果：A: 000B: 001C: 010D: 011E: 10F: 110G: 1110H: 1111I: 10000J: 10001根据上述编码方案计算平均比特数为：(100 * 3 + 200 *3 +300 *3 +400 *3 +500 *2 +600 *3 +700 *4 +800 *4 +900 *5 +100 0 *5) / (100+200+300+400+500+600+700+800+900+1000) = (48000 / 5500) ≈8.73比特/字符。
可以看出，霍夫曼编码相较于其他编码方式具有更高的编码效率。
3.2 压缩比率压缩比率是衡量数据压缩效果的指标之一，它表示压缩后的数据大小与原始数据大小之间的比值。
霍夫曼编码的压缩比率通常比较高，尤其是对于含有大量重复字符的数据。
使用上一节中的例子，假设原始数据大小为10KB，经过霍夫曼编码后，可以得到的压缩后的数据大小为8.73比特/字符 * 5500字符≈ 4782.5比特。
霍夫曼编码和游程编码在图像编码中的应用
效率 。
关 键词
霍 夫曼编码 ； 游程 编码 ； 传真 图像 ； 压缩 ；编码效率
ＬｉＷ ｅ Ｈ ｕ Ｗ ｅｉ ｅ Ｓｈ ｉ ｇ ｉ ｗ ｎ ｅｎ Ｊ ｎ
（ ｌ ｇ ｆＳ ｉｎ ｅ Ｃｏ ｌ ｅｏ ｃｅ ｃ ，Ｎａ ａ ｉ． ｏ ｇ ｎ ｅ ｉｇ，Ｗ ｕ ａ ４ ０ ３ ） ｅ ｖ ｌＵｎ ｖ ｆＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｈｎ ３ ０ ３
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｕ ｎ ｉ ｆｉ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｉ ａ ｓ ｉ ｈ ｒ ｓ ｈ ｇ ．Ｔｈ ａ ａ ｃ ｍ ｐ ｅ ｓｏ ｆｃ ａ ｔ ａ ｅ ｐ Ｕ ｏ ｓ ｖ ｓ ｒ ｃ ｅｑ ａ ｔ ｙ ｏ ｔ ｎｆ ｒ ｔ ｎ ａ ｆ ｃ ｉ ｌ ｃ ａ ｔｉ ｕ ｅ ｏ ｍ ｅ ｅｄ ｔ ｏ ｒ ｓ ｉ ｎ ｏ ｈ ｒｓ ｃ ｎ ｈ ｌ Ｓ ｔ ａ ｅ ｍｏ ｅ ｓ ｏ ａ ｅ ｓ ａ ｅ ｎ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅｔ ａ ｓ ｓ ｉ ｎ ｔ ｅｅ ｆ ｃ ｉ ｅｙ ａ ｌ ｒ ｔ ｒ ｇ ｐ ｃ ，ａ ｄ ｒ ｄ ｃ ｈ ｒ ｎ ｍｉｓｏ ｉ ｆｅ ｔ ｌ ｓ ｗｅ １ ｍ ｖ ．Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒｍａｎ ｙ ａｍｓａ ｈ ａ ｓｍｉ ｈ ｒ ｓ ｕ — ｉ ａ ｅ ｉ ｌ ｉ ｔｔ ｅｆ ｃ ｉ ｌ ｃ ａ ｔ ，ｐ ｔ ｅ
武汉
静
４０３ ） ３ ０ ３
（ 军工程 大学理学院 海
摘
要
传 真图像的信息量非常大 ， 对其进行数据压缩 ， 不仅可 以节省存储空 间 ， 而且可 以有效地降低传输 时间。针对
霍夫曼编码原理及编码规则
霍夫曼编码原理及编码规则引言概述：霍夫曼编码是一种常用的数据压缩算法，通过将出现频率较高的字符用较短的编码表示，从而实现对数据的高效压缩。
本文将介绍霍夫曼编码的原理及编码规则，并分析其在数据压缩中的应用。
正文内容：1. 霍夫曼编码原理1.1 可变长度编码- 霍夫曼编码是一种可变长度编码，不同字符的编码长度不同。
- 出现频率较高的字符使用较短的编码，出现频率较低的字符使用较长的编码。
1.2 无前缀编码- 霍夫曼编码是一种无前缀编码，即任何一个字符的编码都不是其他字符编码的前缀。
- 这样可以避免解码时的歧义，保证解码的唯一性。
1.3 最优编码- 霍夫曼编码是一种最优编码，即平均编码长度最短。
- 通过构建霍夫曼树，将出现频率较高的字符放在树的顶部，出现频率较低的字符放在树的底部，从而实现最优编码。
2. 霍夫曼编码规则2.1 构建霍夫曼树- 统计字符出现的频率，根据频率构建霍夫曼树。
- 霍夫曼树的构建可以使用贪心算法，每次选择频率最低的两个节点合并，直到只剩下一个根节点。
2.2 分配编码- 从根节点开始，向左走为0，向右走为1，将每个字符的编码从根节点到叶子节点的路径记录下来。
- 通过遍历霍夫曼树，分配每个字符的编码。
2.3 压缩数据- 将原始数据中的每个字符替换为对应的编码。
- 将编码后的数据按照固定长度进行存储，从而实现数据的压缩。
3. 应用场景3.1 数据压缩- 霍夫曼编码可以对数据进行高效压缩，减小存储空间的占用。
- 在图像、音频、视频等大数据文件的传输和存储中，霍夫曼编码被广泛应用。
3.2 传输错误检测- 霍夫曼编码具有一定的纠错能力，可以检测传输中的错误。
- 通过校验编码的长度和校验和等方式，可以检测出传输中发生的错误。
3.3 数据加密- 霍夫曼编码可以用于数据加密，通过将原始数据转换为编码后的数据，增加数据的安全性。
- 在信息安全领域中，霍夫曼编码被用于数据加密和解密的过程。
总结：霍夫曼编码是一种可变长度、无前缀的最优编码算法，通过构建霍夫曼树和分配编码，实现对数据的高效压缩。
霍夫曼编码和游程编码在图像编码中的应用
霍夫曼编码和游程编码在图像编码中的应用1. 介绍- 论文的目的和背景- 图像编码的重要性和应用场景2. 霍夫曼编码- 霍夫曼编码的原理和基本概念- 霍夫曼编码在图像压缩中的应用- 霍夫曼编码的优缺点3. 游程编码- 游程编码的原理和基本概念- 游程编码在图像压缩中的应用- 游程编码的优缺点4. 霍夫曼编码和游程编码的比较- 霍夫曼编码和游程编码的相似性和区别- 在不同场景下的选择5. 结论和展望- 对比和总结- 霍夫曼编码和游程编码在未来图像编码中的应用前景1. 介绍图像编码是指对数字图像进行压缩处理，将其转换为较小的数字数据集，以达到减少存储空间和传输带宽的目的。
图像编码在现代图像传输、存储和处理等领域扮演着至关重要的角色。
因此，如何高效地压缩图像数据，是图像编码面临的核心挑战之一。
霍夫曼编码和游程编码是两种常见的图像编码方法。
霍夫曼编码是一种基于概率统计的编码方法，可以根据输入数据和对应的概率分布，生成最优编码。
而游程编码则是一种基于连续性的编码方法，可以将相邻的像素值相同的像素序列用较小的数据表示。
本文旨在深入探讨霍夫曼编码和游程编码在图像编码中的应用，并对这两种编码方式进行比较分析。
通过对两种编码方式的优缺点进行分析，为图像编码的实践提供理论上的支持，以期为图像编码技术的发展做出一定的贡献。
在本文的后续章节中，我们将探讨霍夫曼编码和游程编码的原理、应用和优缺点，并对两种编码方式进行比较。
我们还将对两种编码方式在图像编码中的实践应用进行深入研究，并向读者展示在不同场景下如何选择适合的编码方式。
值得注意的是，霍夫曼编码和游程编码只是两种图像编码方式中的一部分，仍有很多其他编码方式存在。
因此，在本文中，我们将重点关注霍夫曼编码和游程编码，示范其在图像编码的实际应用中具有的潜在优势。
2. 霍夫曼编码2.1 霍夫曼编码原理及基本概念霍夫曼编码是一种基于概率统计的编码方法，由霍夫曼提出。
其基本思想是将出现概率高的字符用短编码表示，出现概率低的字符用长编码表示。
霍夫曼编码表 jpeg
霍夫曼编码表 jpeg霍夫曼编码（Huffman coding）是一种用于数据压缩的算法，它通过根据字符出现的频率分配不同长度的二进制编码来减少数据的存储空间。
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常用的图像压缩标准，其中也使用了霍夫曼编码。
JPEG压缩过程中的霍夫曼编码主要应用于DC系数和AC系数的编码。
DC系数是每个8x8像素块的直流分量，而AC系数是其余的交流分量。
首先，JPEG通过对图像进行DCT（离散余弦变换）将图像转换为频域数据。
DCT将图像从空间域转换为频域，使得图像的能量集中在较低频率的分量上，这使得图像可以更有效地被压缩。
DCT变换后的频域数据包含DC系数和AC系数。
DC系数表示图像的亮度信息，它代表了每个8x8像素块的平均亮度值。
由于相邻的像素值通常相似，DC系数的变化幅度较小。
因此，JPEG使用霍夫曼编码对DC系数进行压缩。
在这个过程中，DC系数被差分编码，即每个块的DC系数被与其前一个块的DC系数之差进行编码。
这样，由于差异较小，编码后的长序列中将有很多重复的值，使得压缩率更高。
然后，差分编码后的DC系数通过霍夫曼编码进行进一步的压缩，使用前缀编码的方式将频率较高的DC系数用较短的编码表示，频率较低的DC系数用较长的编码表示。
AC系数表示图像的细节信息，它代表了每个8x8像素块中除了直流分量外的交流分量。
AC系数相对于DC系数更多且变化范围较大，因此使用霍夫曼编码对其进行压缩是非常合适的。
AC系数首先通过零值处理将连续的零元素编码为(0, 0)零域对，然后对非零AC系数进行霍夫曼编码。
霍夫曼编码表中预先设定了一组编码字典，其中包含了每个AC系数的频率以及对应的霍夫曼编码。
由于AC系数的频率分布不均匀，因此使用了可变长度编码（VLC）的方式，频率较高的AC系数用较短的编码表示，频率较低的AC系数用较长的编码表示。
在JPEG压缩标准中，定义了两个常见的霍夫曼编码表：亮度（Y）和色度（CbCr）编码表。
图像编码-霍夫曼编码
1
图像编码概述
数据 冗余 的类 别
（1）空间冗余 （2）视觉冗余
（3）编码冗余
数据冗余
同一景物表面上各采样点的颜色之间存在着空间 连贯性，但是基于离散像素采样来表示物体颜色的方 式通常没有利用景物表面颜色的这种空间连贯性。
1
图像编码概述
数据 冗余 的类 别
（1）空间冗余 （2）视觉冗余
（3）编码冗余
图像编码-霍夫曼编码
目录 CONT
概
述
1
压
缩
编
码
方
法
2
霍
夫
曼
编
码
3
霍夫曼编码特点 4
霍夫曼编码应用 5
1
图像编码概述
图像编码背景
与文本信息不同，图像信息占据大量的储存容量，而且传输的带宽有限。然而图像压缩与编 码的目的就是对图像数据按一定的规则进行变换与组合，从而达到以尽可能少的代码（符号)表示 尽可能多的图像信息。
（3）编码冗余
数据冗余 利用图像的灰度级直方图来深入了解编码结构，从而减 少表达图像所需要的数据量。
k=0,1,2,...L-1
n 说明：L是灰度级数，nk是第k个灰k度级在图像中出现的 P ( r ) 次数，n是图k像中的像k素总数。随机变量rk∈[0,1]表示 n 图像的灰度级。
2
图像压缩编码的方法
例题
设有一幅简单的4*4的图像， f= 119 123
123
119
16
119
119
10
107
107
11
其数字符号对应出现的概率
P= 0.1875 0.5 0.125 0 0 0 0 0.1875，用霍夫曼编码对其进行数据压缩。
图像编码常用方法介绍(七)
图像编码是将图像数据进行压缩存储的过程，它在数字图像处理领域占据着重要的地位。
通过合理选择和减少冗余的编码方式，可以有效地降低图像的存储空间和传输带宽。
本文将介绍图像编码常用的方法，包括无损编码和有损编码两大类。
一、无损编码无损编码是指在压缩图像数据时能够完全还原原始信息的编码方法。
常用的无损编码方法有：1. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种变长编码方法，它根据每个符号出现的概率进行编码，出现频率高的符号用短码表示，出现频率低的符号用长码表示。
通过构建霍夫曼树，可以实现对图像数据的高效压缩。
2. 预测编码预测编码是一种根据已知像素值预测待编码像素值的方法。
常用的预测编码方法有差值编码和差分编码。
差值编码将像素值与周围像素值的差作为编码值，差分编码则是将像素值与前一个像素值的差进行编码。
这种编码方式能够显著减少冗余信息，提高图像编码效率。
二、有损编码有损编码是指在压缩图像数据时会丢失一部分信息的编码方法。
常用的有损编码方法有：1. 离散余弦变换（DCT）DCT是将图像数据转换到频域的一种方法，通过将图像分块并进行DCT变换，可以将图像数据转换为频域系数。
DCT编码后的图像在高频部分的系数较小，可通过舍弃掉一部分高频系数来减少数据量，从而实现压缩。
2. 小波变换小波变换可以将图像数据分解成多个频域的子带，其中包含了不同尺度和方向的信息。
通过对低频系数进行较少的保留和高频系数的舍弃，可以实现对图像数据的压缩。
3. 基于向量量化的编码基于向量量化的编码是一种将相似的图像块归类到同一类别并用较少的索引值表示的编码方式。
通过对图像块进行聚类和索引编码，可以有效地降低图像数据的存储空间。
总结起来，图像编码常用的方法包括无损编码和有损编码两大类。
无损编码通过霍夫曼编码和预测编码等方法实现对图像数据的高效压缩；有损编码通过DCT、小波变换和基于向量量化的编码等方法在压缩图像数据的同时，会有一定的信息损失。
根据实际需求和应用场景，选取适合的编码方法可以达到较好的图像压缩效果。
图像编码基本方法(最新整理)
一、霍夫曼编码(Huffman Codes)最佳编码定理：在变长编码中，对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码，如果码字长度严格按照符号出现概率大小的相反的顺序排列，则平均码字长度一定小于按任何其他符号顺序排列方式的平均码字长度。
霍夫曼编码已被证明具有最优变长码性质，平均码长最短，接近熵值。
霍夫曼编码步骤：设信源X 有m 个符号(消息)⎭⎬⎫⎩⎨⎧=m m p x p p x x X 2121，1.1. 把信源X 中的消息按概率从大到小顺序排列，2.2. 把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息,从而使信源的消息数减少，并同时再按信源符号（消息）出现的概率从大到小排列；3.3. 重复上述2步骤,直到信源最后为⎭⎬⎫⎩⎨⎧=o o o o o p p x x X 2121为止；4.4. 将被合并的消息分别赋予1和0，并对最后的两个消息也相应的赋予1和0；通过上述步骤就可构成最优变长码(Huffman Codes)。
例：110005.0010010.000015.01120.00125.01025.0654321x x x x x x P Xi 码字编码过程则平均码长、平均信息量、编码效率、冗余度为分别为：%2%9842.2)05.0log 05.01.0log 1.015.0log 15.02.0log 2.025.0log 25.02(45.205.041.0415.0320.0225.022===⨯+⨯+⨯+⨯+⨯⨯-==⨯+⨯+⨯+⨯+⨯⨯=Rd H N η二 预测编码（Predictive encoding ）在各类编码方法中，预测编码是比较易于实现的，如微分（差分）脉冲编码调制（DPCM ）方法。
在这种方法中，每一个象素灰度值，用先前扫描过的象素灰度值去减，求出他们的差值，此差值称为预测误差，预测误差被量化和编码与传送。
接收端再将此差值与预测值相加，重建原始图像象素信号。
霍夫曼编码表 jpeg
霍夫曼编码表 jpeg霍夫曼编码表是一种用于数据压缩的技术，而JPEG是一种常用的图像压缩标准。
在JPEG压缩中，霍夫曼编码被用于压缩图像的亮度和色度数据。
JPEG图像压缩包含两个主要步骤，离散余弦变换（DCT）和量化。
在DCT阶段，图像被分成小的8x8像素块，并将每个块转换成频域的系数。
然后，这些系数通过量化过程进行降低精度，以减少数据量。
最后，通过霍夫曼编码对量化后的系数进行编码，以进一步压缩数据。
霍夫曼编码是一种变长编码，其基本思想是将出现频率高的符号用较短的编码表示，而出现频率低的符号用较长的编码表示。
这样可以有效地减少编码后的数据长度。
在JPEG中，霍夫曼编码被用于对DCT系数进行编码。
JPEG使用了两个霍夫曼编码表，亮度（Y）和色度（Cb和Cr）。
这两个编码表都是由统计分析得出的，以确保常见的系数可以用较短的编码表示。
编码表中的每个元素都包含一个符号和对应的霍夫曼编码。
亮度编码表通常较小，因为亮度对图像质量的影响更大。
而色度编码表则较大，因为色度对图像质量的影响相对较小。
编码表的具体内容是根据JPEG标准定义的，不同的JPEG实现可能会有不同的编码表。
一般来说，JPEG编码表是通过对大量图像进行统计分析得出的，以提供最佳的压缩效果。
总结来说，JPEG图像压缩使用了霍夫曼编码来对DCT系数进行压缩。
JPEG标准定义了亮度和色度的霍夫曼编码表，以确保常见的系数可以用较短的编码表示，从而实现更高效的数据压缩。
这些编码表是根据统计分析得出的，并在不同的JPEG实现中可能会有所差异。
图像编码的发展历程回顾
图像编码是计算机科学中的重要研究领域之一，它以压缩图像数据的方式，使得图像能够在不同设备上传输和存储。
本文将回顾图像编码的发展历程，并简要介绍几个重要的图像编码算法。
1. 早期的图像编码方法早期的图像编码方法主要采用无损压缩的方式，即保持图像质量不变的同时减小图像文件的大小。
这些方法常常基于统计冗余和空间冗余的原理，通过编码技术将冗余信息去除。
例如，早期的图像编码方法中一种被广泛应用的方法是霍夫曼编码，它通过构建一个变长编码表来压缩图像数据。
2. JPEG标准的出现20世纪90年代初，JPEG（Joint Photographic Experts Group）标准的出现改变了图像编码的格局。
JPEG是一种有损压缩的图像编码方法，其主要原理是通过舍弃图像高频信息来减小文件大小。
JPEG标准不仅提供了高压缩比，同时能够保持较好的图像视觉质量，因此被广泛应用于数字图像的传输和存储。
JPEG标准的成功应用推动了图像编码领域的快速发展。
3. 时空和频域图像编码随着计算机存储和计算能力的不断提升，图像编码算法也不断演进。
除了传统的空间域图像编码方法外，时空和频域图像编码在近年来得到了广泛研究和应用。
时空图像编码是指利用视频序列的时域相关性和空域相关性进行编码。
时空图像编码方法通常采用预测编码和差分编码等技术，通过保存当前帧与参考帧之间的差异来减小数据量。
这些方法能够有效压缩视频图像数据，提供较高的压缩比和更好的视觉质量。
频域图像编码是指将图像数据转换到频域进行编码，常见的方法是使用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）。
频域编码方法通过将图像从空间域转换到频域，利用图像频域分布的特点来减小数据量，并通过量化来舍弃一部分高频信息。
常见的频域编码方法包括JPEG2000和JPEG XR等。
4. 新兴的图像编码算法随着人工智能技术的快速发展，图像编码领域也出现了一些新兴的算法。
霍夫曼编码算法
霍夫曼编码算法介绍霍夫曼编码是一种用于数据压缩的算法，由大数学家霍夫曼在1952年提出。
它采用变长编码的方式，将频率高的字符用较短的码字表示，频率低的字符用较长的码字表示，从而实现压缩数据的目的。
霍夫曼编码广泛应用于图像、音频、视频等领域，是现代数字通信的基础。
基本原理霍夫曼编码的基本原理是通过建立一颗霍夫曼树来实现对字符的编码和解码。
具体步骤如下：1.统计字符出现的频率。
遍历待编码的数据，记录每个字符出现的频率。
2.构建霍夫曼树。
将频率作为节点权值，构建一颗二叉树。
频率越高的节点越靠近根节点。
3.分配编码。
从根节点出发，每次遇到左子树就加0，遇到右子树就加1，直到叶子节点。
将路径上的0和1组合起来就得到了字符的编码。
4.生成霍夫曼编码表。
遍历霍夫曼树的所有叶子节点，将每个字符及其对应的编码存储在编码表中。
5.进行编码和解码。
使用生成的霍夫曼编码表，将待编码的数据转换成对应的编码。
解码时，通过从霍夫曼树的根节点开始，依次读取编码位，直到叶子节点得到原始字符。
优势与应用•高效的数据压缩能力。
由于频率高的字符用较短的码字表示，频率低的字符用较长的码字表示，霍夫曼编码可以大幅减少数据的存储空间。
•具有良好的可扩展性。
由于霍夫曼编码基于构建树的思想，可以根据实际应用需要对应用领域的数据进行定制化的编码。
•广泛应用于图像、音频、视频等领域。
霍夫曼编码可以有效地压缩这些类型的数据，减小文件大小，提高传输速度。
•在网络传输中的应用。
霍夫曼编码可以缩短数据传输时间，减少网络带宽消耗。
示例和示意图使用霍夫曼编码进行数据压缩的步骤1.统计字符出现的频率。
字符频率A 4B 2C 1D 1E 62.构建霍夫曼树。
3.分配编码。
字符频率编码A 4 00B 2 01C 1 100D 1 101E 6 114.生成霍夫曼编码表。
字符编码A 00B 01C 100D 101E 115.进行编码和解码。
待编码数据：ABBDCEEE编码后的数据：01000111001111解码后的数据：ABBDCEEE总结霍夫曼编码是一种高效的数据压缩算法，通过根据字符出现的频率构建霍夫曼树，并将每个字符分配一个唯一的编码，实现了对数据的压缩和解压缩。
图像编码中的熵编码方法详解(五)
图像编码是一种将图像数据转换为二进制序列以便传输或存储的过程。
在图像编码中，熵编码方法起到了重要的作用。
在本文中，我们将详细解释熵编码方法在图像编码中的原理和应用。
一、熵编码方法简介熵编码是一种基于信息论的编码方法，旨在通过最小化编码序列的熵来减少传输或存储数据所需的比特数。
熵编码方法的核心思想是，通过使用较短的二进制码字表示出现频率较高的符号，以实现数据压缩的目的。
二、香农熵和离散概率分布在熵编码中，我们需要先计算出符号的概率分布。
而概率分布可以通过香农熵来度量。
香农熵是根据概率分布来计算信息源的信息量的度量标准。
在图像编码中，我们可以将像素值视为符号，并根据频率统计来计算符号集的概率分布。
三、霍夫曼编码霍夫曼编码是熵编码中最为常用的方法之一。
它通过构建霍夫曼树来生成最优的编码方案，即通过较短的编码长度来表示出现频率较高的符号。
霍夫曼编码的前提是符号的概率分布已知，通过构建霍夫曼树可以得到每个符号的二进制码字。
四、算术编码算术编码是另一种常用的熵编码方法，在图像编码中也得到了广泛应用。
与霍夫曼编码不同，算术编码不需要预先构建编码表，而是将整个消息序列视为一个整体进行编码。
算术编码通过不断缩小编码区间来表示不同的符号，最终得到较短的二进制码字。
五、熵编码方法的性能比较虽然霍夫曼编码和算术编码在熵编码中都有出色的表现，但它们在性能上有一些区别。
霍夫曼编码通常适用于固定长度的码字，适用于传输带宽有限的场景。
而算术编码则可以根据符号的概率分布生成变长的码字，更适合于传输带宽充足的场景。
六、熵编码在图像压缩中的应用熵编码方法在图像压缩中起到了至关重要的作用。
图像压缩的目标是减少图像数据的存储空间或传输带宽。
通过使用熵编码方法，可以将图像数据压缩至更小的体积，从而减少存储和传输的需求。
在图像编码中，熵编码方法常常与其他编码方法结合使用，如DCT变换和量化等。
七、总结通过熵编码方法，我们可以将图像数据转换为更小的二进制序列，以实现图像的压缩和传输。
图像编码中的动态编码技术介绍(三)
图像编码是将原始图像数据转换为更紧凑的表示形式，用于存储或传输的过程。
动态编码技术是图像编码中一种重要的技术方法，它通过对图像数据进行分析和处理，以提高图像压缩效果和图像质量。
本文将介绍图像编码中的动态编码技术，包括熵编码、预测编码和变换编码。
一、熵编码熵编码是一种基于概率模型的编码方法，它根据图像的统计特性来对图像数据进行编码。
熵编码的目标是使用较短的编码表示来表示数据中出现频率较高的符号，而使用较长的编码表示来表示数据中出现频率较低的符号。
在图像编码中，熵编码主要用于对图像中的灰度值或颜色分量值进行编码。
最常用的熵编码方法是霍夫曼编码和算术编码。
霍夫曼编码通过构建霍夫曼树来实现编码。
它首先对图像数据进行统计，得到每个符号的概率分布，并根据概率构建霍夫曼树。
然后，根据霍夫曼树确定每个符号的编码表示，使得高频符号具有较短的编码，低频符号具有较长的编码。
最后，根据编码表对图像数据进行编码。
算术编码是一种基于概率的编码方法，它通过逐步逼近符号的概率来实现编码。
算术编码将整个图像作为一个整体进行编码，而不是像霍夫曼编码那样对每个符号进行编码。
它根据图像数据的连续性和统计特性来确定每个符号的编码表示，使得高频符号具有较短的编码，低频符号具有较长的编码。
二、预测编码预测编码是一种基于图像数据的空间相关性进行编码的方法。
它利用图像中相邻像素之间的相关性来实现编码。
预测编码通过预测当前像素的值，然后用真实值与预测值之间的差值表示编码结果。
在图像编码中，最常用的预测编码方法是差分编码和运动补偿编码。
差分编码是一种基于图像像素差值的编码方法，它利用相邻像素之间的差值来表示编码结果。
差分编码首先对图像进行预测，然后用预测值与真实值之间的差值进行编码。
差分编码适用于图像中像素值变化较小的情况，可以有效地减小编码结果的位数。
运动补偿编码是一种基于图像的运动信息进行编码的方法，它利用两幅连续图像之间的运动信息来表示编码结果。
图像编码中的熵编码方法详解(十)
图像编码中的熵编码方法详解在数字图像处理领域，图像编码作为一种将图像信息以更高效方式表示的方法，一直受到广泛关注。
而其中，熵编码被认为是一种效果较好的编码方法之一。
本文将对图像编码中的熵编码方法进行详细探讨，包括熵编码原理、熵编码方法的分类和具体实现。
一、熵编码原理熵编码的基本原理是通过统计信息的量化表示来实现数据压缩。
它利用源符号出现的概率分布特性，将出现概率高的符号用较短的二进制码表示，而将出现概率低的符号用较长的二进制码表示，以达到数据压缩的目的。
二、熵编码方法的分类熵编码方法根据具体实现方式可分为霍夫曼编码、算术编码和自适应编码三种。
1. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种静态编码方法，需要事先对数据进行统计分析，根据符号出现的概率分布来构建码表。
它的基本思想是将出现概率高的符号用较短的二进制码表示，而将出现概率低的符号用较长的二进制码表示。
这样一来，在编码时可以利用霍夫曼树的特点，将编码后的码字尽量紧凑地表示。
2. 算术编码算术编码是一种连续性的编码方法，其核心思想是将符号序列编码为一个在0到1之间的分数，并将该分数映射到二进制码的指定范围内。
算术编码方法相比霍夫曼编码，可以更加精确地表示每个符号的概率，因此具有更好的编码效率。
3. 自适应编码自适应编码是一种动态编码方法，它不需要事先对源信号进行统计分析，而是根据实时的符号出现概率分布来进行编码。
在自适应编码中，编码表会根据输入数据的特点进行动态更新，以适应源信号的变化。
自适应编码方法相比于静态编码方法，具有更好的适应性和实时性。
三、熵编码方法的实现1. 霍夫曼编码的实现霍夫曼编码的实现过程主要包括两个阶段，即霍夫曼树的构建和编码树的生成。
首先，根据符号出现的概率分布构建霍夫曼树，然后根据霍夫曼树生成编码表，将每个符号对应的霍夫曼编码存储起来。
在实际编码过程中，根据要编码的源符号依次查找对应的霍夫曼编码，并输出到编码文件中。
2. 算术编码的实现算术编码的实现过程需要根据符号的概率分布构建累积概率表。
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实验六图像的霍夫曼编码一、实验目的：1)理解并熟练对图像进行霍夫曼编码的算法；2)进一步加深对所学数字图像处理内容的认识；3)能够利用各种软件对算法加以实现。
二、实验内容：1)对数字图像进行哈弗曼编码2)对数字图像进行算术编码3)分析所得到的结果。
三、实验原理哈夫曼(Huffman)编码是一种常用的压缩编码方法，是Huffman于1952年为压缩文本文件建立的。
它的基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替，较少使用的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。
这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。
具体算法如下：1)首先统计出每个符号出现的频率，上例S0到S7的出现频率分别为4/14，3/14，2/14，1/14，1/14，1/14，1/14，1/14。
2)从左到右把上述频率按从小到大的顺序排列。
3)每一次选出最小的两个值，作为二叉树的两个叶子节点，将和作为它们的根节点，这两个叶子节点不再参与比较，新的根节点参与比较。
4)重复(3)，直到最后得到和为1的根节点。
5)将形成的二叉树的左节点标0，右节点标1。
把从最上面的根节点到最下面的叶子节点途中遇到的0,1序列串起来，就得到了各个符号的编码。
四、实验过程1)实验流程图霍夫曼编码示意图如下：2)实验代码见实验报告附页。
五、实验结果1)打开要进行编码的图片，如下图所示：2)对图片进行霍夫曼编码，得到如下结果：六、实验总结1)通过本实验，进一步加深了对霍夫曼编码的实验原理和算法的理解和认识；2)加强了分析问题和解决问题的能力；3)熟练了软件的使用能力，提高了利用软件对数字图像进行处理的能力。
附页：实验代码：unsigned int PcxBytesPerLine;BOOL LoadPcxFile (HWND hWnd,char *PcxFileName){FILE *PCXfp;PCXHEAD header;LOGPALETTE *pPal;HPALETTE hPrevPalette;HDC hDc;HLOCAL hPal;DWORD ImgSize;DWORD OffBits,BufSize;LPBITMAPINFOHEADER lpImgData;DWORD i;LONG x,y;int PcxTag;unsigned char LineBuffer[6400];LPSTR lpPtr;HFILE hfbmp;if((PCXfp=fopen(PcxFileName,"rb"))==NULL){ //文件没有找到MessageBox(hWnd,"File c:\\test.pcx not found!","Error Message", MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);return FALSE;}//读出头信息fread((char*)&header,1,sizeof(PCXHEAD),PCXfp);if(header.manufacturer!=0x0a){ //不是一个合法的PCX文件MessageBox(hWnd,"Not a valid Pcx file!","Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);fclose(PCXfp);return FALSE;}//将文件指针指向调色板开始处fseek(PCXfp,-769L,SEEK_END);//获取颜色数信息PcxTag=fgetc(PCXfp)&0xff;if(PcxTag!=12){ //非256色，返回MessageBox(hWnd,"Not a 256 colors Pcx file!","Error Message", MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);fclose(PCXfp);return FALSE;}//创建新的BITMAPFILEHEADER和BITMAPINFOHEADER memset((char *)&bf,0,sizeof(BITMAPFILEHEADER));memset((char *)&bi,0,sizeof(BITMAPINFOHEADER));//填写BITMAPINFOHEADER头信息bi.biSize=sizeof(BITMAPINFOHEADER);//得到图象的宽和高bi.biWidth=header.xmax-header.xmin+1;bi.biHeight=header.ymax-header.ymin+1;bi.biPlanes=1;bi.biBitCount=8;bi.biCompression=BI_RGB;ImgWidth=bi.biWidth;ImgHeight=bi.biHeight;NumColors=256;LineBytes=(DWORD)WIDTHBYTES(bi.biWidth*bi.biBitCount);ImgSize=(DWORD)LineBytes*bi.biHeight;//填写BITMAPFILEHEADER头信息bf.bfType=0x4d42;bf.bfSize=sizeof(BITMAPFILEHEADER)+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+ NumColors*sizeof(RGBQUAD)+ImgSize;bf.bfOffBits=(DWORD)(NumColors*sizeof(RGBQUAD)+sizeof(BITMAPFILEHEADER)+sizeof(BITMAPINFOHEADER));//为新图分配缓冲区if((hImgData=GlobalAlloc(GHND,(DWORD)(sizeof(BITMAPINFOHEADER)+NumColors*sizeof(RGBQUAD)+ImgSize)))==NULL){MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","ErrorMessage",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);fclose(PCXfp);return FALSE;}lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);//拷贝头信息memcpy(lpImgData,(char *)&bi,sizeof(BITMAPINFOHEADER));lpPtr=(char *)lpImgData+sizeof(BITMAPINFOHEADER);//为256色调色板分配内存hPal=LocalAlloc(LHND,sizeof(LOGPALETTE)+NumColors* sizeof(PALETTEENTRY));pPal =(LOGPALETTE *)LocalLock(hPal);pPal->palNumEntries =256;pPal->palVersion = 0x300;for (i = 0; i < 256; i++) {//读取调色板中的RGB值pPal->palPalEntry[i].peRed=(BYTE)fgetc(PCXfp);pPal->palPalEntry[i].peGreen=(BYTE)fgetc(PCXfp);pPal->palPalEntry[i].peBlue=(BYTE)fgetc(PCXfp);pPal->palPalEntry[i].peFlags=(BYTE)0;*(lpPtr++)=(unsigned char)pPal->palPalEntry[i].peBlue;*(lpPtr++)=(unsigned char)pPal->palPalEntry[i].peGreen;*(lpPtr++)=(unsigned char)pPal->palPalEntry[i].peRed;*(lpPtr++)=0;}//产生新的逻辑调色板hPalette=CreatePalette(pPal);LocalUnlock(hPal);LocalFree(hPal);hDc=GetDC(hWnd);if(hPalette){hPrevPalette=SelectPalette(hDc,hPalette,FALSE);RealizePalette(hDc);}//解码行所占的字节数PcxBytesPerLine=(unsigned int)header.bytes_per_line;//将文件指针指向图象数据的开始处fseek(PCXfp,(LONG)sizeof(PCXHEAD),SEEK_SET);//缓冲区大小OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER);//BufSize为缓冲区大小BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;for(y=0;y<bi.biHeight;y++){//指向新图中相应的位置lpPtr=(char *)lpImgData+BufSize-LineBytes-y*LineBytes;//解码该行，放在数组LineBuffer中ReadPcxLine(LineBuffer,PCXfp);for(x=0;x<bi.biWidth;x++)*(lpPtr++)=LineBuffer[x]; //将该行存储到位图数据中}//创建新的位图hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpImgData, (LONG)CBM_INIT,(LPSTR)lpImgData+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+NumColors*sizeof(RGBQUAD),(LPBITMAPINFO)lpImgData,DIB_RGB_COLORS);if(hPalette && hPrevPalette){SelectPalette(hDc,hPrevPalette,FALSE);RealizePalette(hDc);}hfbmp=_lcreat("c:\\pcx2bmp.bmp",0);_lwrite(hfbmp,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER));_lwrite(hfbmp,(LPSTR)lpImgData,BufSize);_lclose(hfbmp);fclose(PCXfp);//释放内存和资源ReleaseDC(hWnd,hDc);GlobalUnlock(hImgData);return TRUE;}//对每一行进行解码，结果存储到指针p指向的内存中void ReadPcxLine(unsigned char *p,FILE *fp){unsigned int n=0,i;char c;memset(p,0,PcxBytesPerLine);do{//读出一个字节c=fgetc(fp)&0xff;if((c&0xc0)==0xc0){ //是个形成字节//i为c的低六位i=c&0x3f;//下一个字节为实际的图象数据c=fgetc(fp);while(i--) p[n++]=c; //填充连续的i个字节到p中}else p[n++]=c; //否则是实际的图象数据，直接填入到p中}while (n<PcxBytesPerLine); //共读取PcxBytesPerLine个字节}。